GPT-5.2 Pro เป็นโมเดลที่ล้ำหน้าที่สุดของ OpenAI โดยมีการปรับปรุงครั้งสำคัญในด้านการเขียนโค้ดแบบ agentic และประสิทธิภาพการทำงานในบริบทที่ยาวนานกว่า GPT-5 Pro โมเดลนี้ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับงานซับซ้อนที่ต้องใช้การคิดทีละขั้นตอน,...
OpenAI GPT-5.2 Pro เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ออกแบบมาสำหรับงานที่ต้องการทั้งความกว้างและความลึก ด้วยหน้าต่างบริบท 400,000 โทเคนและเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเคน…
GPT-5.2 Pro มีความโดดเด่นในงานที่ต้องอาศัยความเข้าใจและการใช้เหตุผลกับข้อมูลจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เอกสารวิจัยหรือเอกสารทางกฎหมายทั้งฉบับ การดีบักและปรับโครงสร้างโค้ดเบสขนาดใหญ่ และการสร้างรายงานหรือแผนงานโดยละเอียดที่ครอบคลุมหลายหน้า อินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal) ช่วยให้สามารถตีความรูปภาพและไฟล์ในบริบทเดียวกันกับข้อความได้ ดังนั้นจึงสามารถถอดความไดอะแกรมจาก PDF ไปพร้อมกับการตอบคำถามเกี่ยวกับข้อความได้ ความจุเอาต์พุตที่สูงของโมเดลช่วยให้สามารถสร้างเนื้อหาแบบยาวได้โดยไม่ต้องเรียก API หลายครั้ง ช่วยลดความซับซ้อน ความสามารถเหล่านี้ทำให้ GPT-5.2 Pro เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับบทบาทด้านการวิจัย วิศวกรรม และการวิเคราะห์ ซึ่งความลึกและความสมบูรณ์มีความสำคัญอย่างยิ่ง
เนื่องจาก GPT-5.2 Pro มีราคาอยู่ที่ $21.00 ต่อ 1M input tokens และ $168.00 ต่อ 1M output tokens จึงมีราคาแพงสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการปริมาณสูงหรือไวต่อความหน่วง สำหรับงานที่พอดีกับบริบท window ที่เล็กกว่า (เช่น 8k–32k tokens) และไม่ต้องการ input แบบ multimodal โมเดลที่ถูกกว่าเช่น GPT-4o หรือ GPT-3.5 series ของ OpenAI สามารถให้คุณภาพที่เพียงพอในราคาที่ถูกกว่ามาก นอกจากนี้ หากความยาว output ที่ต้องการน้อยกว่าสองสามพัน tokens โมเดลที่เล็กกว่าจะประหยัดกว่ามาก ผู้ใช้ควรจับคู่ความสามารถของโมเดลกับความซับซ้อนของงาน: ใช้ GPT-5.2 Pro เฉพาะเมื่อปัญหาต้องการบริบทที่ใหญ่ การรองรับ multimodal หรือเพดาน output ที่สูงจริงๆ แคตตาล็อกของ OrcaRouter มีโมเดลให้เลือกมากมาย
โมเดลรองรับไฟล์และรูปภาพเป็นส่วนหนึ่งของข้อความที่ป้อนเข้า สำหรับรูปภาพ คุณสามารถระบุ URL หรือรูปภาพที่เข้ารหัสแบบ base64 ในอาร์เรย์เนื้อหาด้วย "type": "image_url" สำหรับไฟล์ API ของ OrcaRouter รองรับการแนบไฟล์ โดยไฟล์จะถูกประมวลผลและเนื้อหาจะถูกเพิ่มเข้าไปในสตรีมโทเคน ข้อความทั้งหมด—ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือไฟล์—ต้องพอดีภายในหน้าต่างบริบทขนาด 400,000 โทเคน โปรดทราบว่ารูปภาพและไฟล์ใช้โทเคนตามขนาดของมัน รูปภาพที่มีรายละเอียดอาจใช้โทเคนหลายพันตัว ทำให้โมเดลสามารถอ่านข้อความจากรูปภาพ (คล้าย OCR) และให้เหตุผลข้ามหลายรูปแบบพร้อมกันได้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการใช้โทเคนดังกล่าว ควรคำนึงถึงต้นทุนเมื่อแนบไฟล์ขนาดใหญ่
ไม่มีคะแนนเปรียบเทียบเฉพาะสำหรับ GPT-5.2 Pro ในข้อมูลที่มีอยู่ ส่วนประสิทธิภาพสามารถอนุมานได้จากสถาปัตยกรรมของโมเดลในฐานะรุ่นระดับสูงของกลุ่มผลิตภัณฑ์ GPT-5 ของ OpenAI ซึ่งโดยทั่วไปจะแสดงผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งในการให้เหตุผล การเขียนโค้ด และการวัดประสิทธิภาพแบบหลายรูปแบบ อย่างไรก็ตาม หากไม่มีตัวเลขที่เผยแพร่ ผู้ใช้ควรประเมินโมเดลด้วยชุดทดสอบของตนเอง OrcaRouter ไม่ได้เปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพของโมเดล คุณเรียกใช้โมเดลเดียวกันที่โฮสต์โดย OpenAI สำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญ ให้ทำการทดลองควบคุมเปรียบเทียบ GPT-5.2 Pro กับโมเดลอื่นๆ จุดแข็งทั่วไปรวมถึงความเข้าใจเชิงลึกในบริบทที่ยาวและความแม่นยำสูงในงานที่ซับซ้อน แต่คะแนนจริงขึ้นอยู่กับพรอมต์และโดเมนเฉพาะ
ไม่มีการระบุเวลาหน่วงเวลา (latency) สำหรับ GPT-5.2 Pro ในข้อเท็จจริงที่ให้ไว้ ในฐานะโมเดลขนาดใหญ่ที่มีบริบท (context) 400k และเอาต์พุต 128k จึงมีแนวโน้มว่าจะช้ากว่าโมเดลขนาดเล็ก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับคำขอที่ใช้หน้าต่างบริบทเต็มรูปแบบ เวลาในการประมวลผลจะเพิ่มขึ้นตามขนาดของอินพุตและความยาวเอาต์พุตที่ร้องขอ ภายใต้ API ของ OrcaRouter เวลาหน่วงของเครือข่ายและโครงสร้างพื้นฐานของ OrcaRouter จะเพิ่มโอเวอร์เฮดเพียงเล็กน้อย แต่ปัจจัยหลักคือเวลาในการอนุมาน (inference time) ของ OpenAI สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้พิจารณาโมเดลที่มีลักษณะการตอบสนองที่เร็วกว่า สำหรับการประมวลผลแบบแบตช์ออฟไลน์ ความเร็วที่ช้ากว่านี้อาจเป็นที่ยอมรับได้หากแลกกับคุณภาพที่เพิ่มขึ้น ควรวัดเวลาหน่วงในสภาพแวดล้อมของคุณเสมอ เนื่องจากอาจแตกต่างกันไปตามโหลดและพารามิเตอร์ของคำขอ
**จุดแข็ง:** หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มาก (400,000 โทเค็น) และขีดจำกัดผลลัพธ์ (128,000 โทเค็น) ช่วยให้สามารถวิเคราะห์เนื้อหาจำนวนมากได้ในครั้งเดียว การรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (รูปภาพ ข้อความ ไฟล์) ช่วยให้สามารถรวมแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเข้าด้วยกัน โมเดลถูกออกแบบมาเพื่อการให้เหตุผลคุณภาพสูงในงานที่ซับซ้อน **ข้อจำกัด:** ต้นทุนต่อโทเค็นที่สูงทำให้ไม่คุ้มค่าทางเศรษฐกิจสำหรับคำถามที่เรียบง่ายหรือสั้น ไม่มีการเผยแพร่คะแนนเกณฑ์มาตรฐานต่อสาธารณะ ดังนั้นจึงไม่ทราบประสิทธิภาพสัมพัทธ์ในงานมาตรฐาน คุณภาพของผลลัพธ์อาจลดลงเมื่อบริบทเต็มไปด้วยข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องมากเกินไป เช่นเดียวกับโมเดลขนาดใหญ่ทั้งหมด โมเดลสามารถสร้างคำตอบที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้อง ผู้ใช้ควรตรวจสอบผลลัพธ์ โดยเฉพาะในโดเมนที่สำคัญ โมเดลไม่รองรับความเร็วสตรีมมิ่งแบบเรียลไทม์ โดยถูกปรับให้เหมาะสมเพื่อความลึกมากกว่าความเร็ว
ราคาอยู่ที่ $21.00 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $168.00 ต่อ 1 ล้าน output tokens ซึ่งเป็นอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีการบวกเพิ่มจาก OrcaRouter input tokens รวมถึงข้อความทั้งหมด, image tokens (ตามความละเอียด), และ file tokens ส่วน output tokens คือข้อความตอบกลับที่สร้างขึ้น ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการเรียก API, การยืนยันตัวตน หรือการสนับสนุน คุณจะถูกเรียกเก็บเฉพาะ tokens ที่ใช้งานเท่านั้น ไม่ได้กล่าวถึงการแคช; ให้ถือว่าไม่มีการแคช token เว้นแต่เอกสารของ OrcaRouter จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น ในการประมาณค่าใช้จ่าย: input 10,000 tokens และ output 5,000 tokens จะมีค่าใช้จ่าย (10,000/1,000,000)*21 + (5,000/1,000,000)*168 = $0.21 + $0.84 = $1.05 สำหรับคำขอที่ยาวขึ้น ต้นทุนจะเพิ่มขึ้นแบบเส้นตรง
ต้นทุนอินพุตที่ $21/1M โทเคนถือว่าปานกลางในกลุ่มโมเดลระดับสูง แต่ต้นทุนเอาต์พุตที่ $168/1M โทเคนนั้นสูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งหมายความว่าคุณควรลดความยาวของเอาต์พุตเมื่อเป็นไปได้ สำหรับเอาต์พุตขนาด 128k โทเคน ต้นทุนเพียงอย่างเดียวจะอยู่ที่ประมาณ $21.50 สำหรับการสร้างเท่านั้น หากงานของคุณสามารถแบ่งเป็นส่วนย่อยๆ ด้วยโมเดลที่ถูกกว่า คุณอาจประหยัดเงินได้ อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่ต้องการบริบทขนาดใหญ่หรือความสามารถหลายรูปแบบจริงๆ ค่าใช้จ่ายต่อการเรียกใช้อาจคุ้มค่า ควรตั้งค่า max_tokens เป็นค่าขั้นต่ำที่จำเป็นเสมอ พิจารณาใช้คุณสมบัติการติดตามต้นทุนของ OrcaRouter เพื่อตรวจสอบค่าใช้จ่าย ไม่มีการระบุส่วนลดสำหรับการใช้งานแบบแบตช์หรือแบบพุ่ง อัตราคิดต่อโทเคนโดยไม่ขึ้นกับปริมาณ
ไม่ OrcaRouter คิดค่าใช้จ่าย GPT-5.2 Pro ในอัตราที่ผู้ให้บริการกำหนด: $21.00 ต่อ 1M โทเค็นอินพุต และ $168.00 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต โดยไม่มีมาร์กอัปใดๆ ไม่มีค่าธรรมเนียมแอบแฝง ค่าสมัครรายเดือน หรือค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมต่อคำขอ คุณจ่ายเฉพาะโทเค็นที่ใช้งานเท่านั้น ราคาที่โปร่งใสนี้ช่วยให้คุณเปรียบเทียบต้นทุนโดยตรงกับราคา API ของ OpenAI หากคุณเข้าถึงโดยตรง บทบาทของ OrcaRouter คือเป็นเกตเวย์: มันส่งต่อคำขอของคุณไปยังผู้ให้บริการต้นทางและส่งคืนผลตอบกลับ โดยไม่เปลี่ยนแปลงโมเดลหรือเพิ่มชั้นราคาของตัวเอง การเรียกเก็บเงินมาตรฐานสำหรับการใช้งาน API ทั้งหมดมีผลบังคับใช้
ใช้ URL ฐาน https://api.orcarouter.ai/v1 พร้อมคีย์ API ของคุณ ตั้งค่าพารามิเตอร์ model เป็น "openai/gpt-5.2-pro" รูปแบบคำขอเหมือนกับ Chat Completions API ของ OpenAI ทุกประการ (POST /chat/completions) รวมอาร์เรย์ messages ที่มีประวัติการสนทนาของคุณ สำหรับการป้อนข้อมูลรูปภาพ ให้รวม message ที่มีเนื้อหาประกอบด้วย "type": "image_url" สำหรับการป้อนข้อมูลไฟล์ ให้ใช้กลไกการแนบไฟล์—ดูเอกสารของ OrcaRouter สำหรับไวยากรณ์ที่แน่นอน คุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์มาตรฐาน เช่น temperature, top_p, max_tokens (สูงสุด 128,000) และ stop sequences การตอบกลับจะมีข้อความที่สร้างขึ้นในรูปแบบเดียวกับ API ของ OpenAI ตัวอย่าง (Python): openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2-pro", messages=[...])
พารามิเตอร์ Chat Completions มาตรฐานทั้งหมดใช้ได้: messages (จำเป็น), model (จำเป็น, ตั้งค่าเป็น "openai/gpt-5.2-pro"), max_tokens (ค่าเริ่มต้นไม่มี? ตั้งค่าตามต้องการสูงสุด 128000), temperature (0-2, ค่าเริ่มต้น 1), top_p (0-1, ค่าเริ่มต้น 1), n (จำนวนการทำสำเร็จ, ค่าเริ่มต้น 1), stream (บูลีน, ค่าเริ่มต้น false), stop (อาร์เรย์ของสตริง), presence_penalty และ frequency_penalty (-2 ถึง 2) สำหรับ multimodal ให้รวมในอาร์เรย์เนื้อหาของข้อความ: ออบเจ็กต์ข้อความ (type "text") และออบเจ็กต์ image_url (type "image_url" พร้อมฟิลด์ url) ไฟล์จะถูกส่งผ่านพารามิเตอร์แยกต่างหาก; ดูเอกสาร OrcaRouter ขีดจำกัดโทเคนถูกบังคับใช้โดยผู้ให้บริการ ไม่มีพารามิเตอร์แบบกำหนดเองสำหรับขนาดหน้าต่างบริบท; โมเดลจะใช้โทเคนรวมสูงสุด 400k โดยอัตโนมัติ API จะส่งคืนการทำสำเร็จในรูปแบบมาตรฐาน รวมถึงสถิติการใช้งาน
การย้ายข้อมูลนั้นตรงไปตรงมา: เปลี่ยน base URL จาก api.openai.com เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และแทนที่ model ID จากชื่อโมเดล OpenAI ใดๆ เป็น "openai/gpt-5.2-pro" แทนที่คีย์ API ของคุณด้วยคีย์ OrcaRouter รูปแบบข้อความยังคงเหมือนเดิม—ไม่มีการเปลี่ยนแปลงวิธีการจัดโครงสร้างอินพุตแบบ multimodal, พารามิเตอร์ หรือการสตรีม หากคุณใช้ไลบรารี Python ของ OpenAI ให้สลับ api_base เป็น URL ของ OrcaRouter โปรดทราบว่า OrcaRouter ไม่เพิ่มภาระ latency เมื่อเทียบกับการเข้าถึงโดยตรง เนื่องจากราคาเท่ากับอัตราของผู้ให้บริการ ต้นทุนของคุณจะเท่าเดิม ทดสอบกับคำขอเล็กน้อยก่อนเพื่อยืนยันการเชื่อมต่อและจำนวน token รหัสข้อผิดพลาดมาตรฐานและฟิลด์การใช้งานทั้งหมดยังคงเหมือนเดิม
GPT-5.2 Pro มีหน้าต่างบริบท (context window) ที่ใหญ่กว่ามาก (400k เทียบกับโดยทั่วไป 128k สำหรับ GPT-4 Turbo หรือ 128k สำหรับ GPT-4o) และขีดจำกัดเอาต์พุต (output limit) ที่สูงกว่า (128k เทียบกับโดยทั่วไป 4k–16k สำหรับรุ่นก่อนหน้า) นอกจากนี้ยังรองรับการป้อนข้อมูลรูปภาพและไฟล์ ซึ่ง GPT-4o ก็ทำได้เช่นกัน แต่มีบริบทที่เล็กกว่า ในด้านต้นทุน GPT-5.2 Pro มีราคาแพงกว่าอย่างเห็นได้ชัด: $21/$168 เทียบกับประมาณ $2.50/$10 สำหรับ GPT-4o (ต่อ 1 ล้านโทเคน) ข้อแลกเปลี่ยนคือ GPT-5.2 Pro สามารถจัดการงานที่ใหญ่กว่ามากได้ในครั้งเดียว ลดความซับซ้อนและการกระจายตัวของบริบทที่อาจเกิดขึ้น สำหรับงานสั้น ๆ GPT-4o ให้คุณภาพที่เทียบเคียงได้ในต้นทุนที่ต่ำกว่า สำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกของเอกสารขนาดใหญ่หรืองานที่ต้องใช้มัลติโมดัลจำนวนมาก GPT-5.2 Pro คือตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพมากกว่า
หากไม่มีคะแนน benchmark ที่เฉพาะเจาะจง การเปรียบเทียบประสิทธิภาพโดยตรงจึงเป็นไปไม่ได้ โมเดลทั้งสองมีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่—Gemini 1.5 Pro รองรับสูงสุด 2M โทเค็น ขณะที่ GPT-5.2 Pro รองรับ 400k โทเค็น GPT-5.2 Pro มีขีดจำกัดเอาต์พุตที่สูงกว่า (128k) เมื่อเทียบกับของ Gemini 1.5 Pro ที่ทั่วไปคือ 8k–32k รูปแบบอินพุตมีความคล้ายคลึงกัน: ทั้งสองรับข้อความ รูปภาพ และไฟล์ การกำหนดราคาแตกต่างกัน: ราคาของ Gemini 1.5 Pro แตกต่างกันไปตามขนาดอินพุต ส่วนราคาของ GPT-5.2 Pro คงที่ต่อโทเค็น การเลือกขึ้นอยู่กับความยาวเอาต์พุตที่ต้องการ ความทนทานต่อต้นทุน และจุดแข็งเฉพาะของโมเดล OrcaRouter ให้สิทธิ์เข้าถึงทั้งสองโมเดล ผู้ใช้จึงสามารถประเมินบนข้อมูลของตนเองเพื่อดูว่าโมเดลใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับกรณีการใช้งานของตน
เลือกใช้ GPT-5.2 Pro เมื่องานของคุณต้องการสิ่งใดสิ่งหนึ่งต่อไปนี้: ขนาดหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่า 128k โทเค็น (เช่น การประมวลผลหนังสือทั้งเล่ม, บันทึกการสนทนาที่ยาว, ฐานโค้ดขนาดใหญ่), ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นยาวกว่า 16k โทเค็น (เช่น รายงานฉบับเต็ม, การสร้างโค้ดจำนวนมาก), หรือความน่าเชื่อถือสูงในการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนซึ่งต้องการความสามารถพิเศษของโมเดลระดับสูงสุด นอกจากนี้ ให้เลือกใช้หากคุณต้องการอินพุตแบบมัลติโมดอลที่มีบริบทขนาดใหญ่มาก — โมเดลมัลติโมดอลอื่นๆ ของ OpenAI มีขีดจำกัดที่เล็กกว่า หลีกเลี่ยงการใช้สำหรับคำถาม-คำตอบง่ายๆ, การแปลสั้นๆ, หรือการดึงข้อมูลขนาดเล็ก ซึ่งโมเดลที่ถูกกว่าเช่น GPT-4o mini หรือ GPT-3.5 Turbo ให้ผลลัพธ์ที่ดีในราคาเพียงเศษเสี้ยว ใช้ OrcaRouter เพื่อสลับโมเดลได้อย่างง่ายดายตามความต้องการของแต่ละคำขอ
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| อินพุต / 1M โทเค็น | $21.00 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $168.00 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-proเปิด @misc{orcarouter_gpt_5_2_pro,
title = {GPT-5.2 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro}
}OpenAI. (2025). GPT-5.2 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro