GPT-5.2 là mô hình tiên tiến nhất trong dòng GPT-5, cung cấp hiệu suất tác nhân và ngữ cảnh dài mạnh mẽ hơn so với GPT-5.1. Nó sử dụng suy luận thích ứng để phân bổ tính toán một cách động, phản hồi nhanh chóng...
OpenAI GPT-5.2 là mô hình ngôn ngữ lớn do OpenAI phát triển, có sẵn thông qua API của OrcaRouter. Mô hình hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và tệp tin, đồng thời có thể tạo ra tối đa 128.000 token.…
GPT-5.2 vượt trội trong các tác vụ yêu cầu suy luận phức tạp, nhiều bước, đặc biệt là trong toán học. Mô hình đạt 99.0 trên chuẩn đánh giá AA Math, cho thấy hiệu suất gần như hoàn hảo đối với các bài toán đại số và số học nâng cao. Mô hình có thể giải quyết các bài toán dạng lời, chứng minh định lý và thực hiện suy luận logic với độ chính xác cao. Sức mạnh trong suy luận có cấu trúc cũng mở rộng sang việc sinh mã và gỡ lỗi, nơi nó có thể tuân theo các đặc tả phức tạp và đưa ra các giải pháp chính xác, hiệu quả. Đối với các tác vụ suy luận hàng ngày, mô hình duy trì hiệu suất mạnh mẽ, mặc dù các mô hình đơn giản hơn có thể đáp ứng cho các truy vấn cơ bản.
GPT-5.2 được định giá ở mức $1.75 cho mỗi 1M token đầu vào và $14.00 cho mỗi 1M token đầu ra, khiến nó trở thành một trong những mô hình đắt hơn trên OrcaRouter. Đối với các tác vụ đơn giản như Q&A cơ bản, tóm tắt văn bản ngắn, hoặc phân loại cơ bản, một mô hình nhỏ hơn hoặc cũ hơn (như GPT-4o-mini hoặc GPT-4o) có thể tiết kiệm chi phí hơn. Nếu trường hợp sử dụng của bạn không yêu cầu cửa sổ ngữ cảnh 400K hoặc độ chính xác toán học cao, bạn có thể tiết kiệm tiền bằng cách chọn một mô hình có giá mỗi token thấp hơn. OrcaRouter cho phép bạn chuyển đổi dễ dàng giữa các mô hình thông qua cùng một API.
Có, cửa sổ ngữ cảnh 400.000 token của GPT-5.2 hỗ trợ các cuộc hội thoại nhiều lượt rất dài. Bạn có thể đưa toàn bộ lịch sử trò chuyện, tài liệu và hướng dẫn vào một ngữ cảnh duy nhất mà không bị cắt bớt. Điều này hữu ích cho các ứng dụng như trợ lý ảo cần ghi nhớ các tương tác trong quá khứ trải dài hàng trăm nghìn từ. Tuy nhiên, lưu ý rằng chi phí sẽ tăng theo tổng số token trong yêu cầu (bao gồm cả prompt và lịch sử hội thoại). Đối với các phiên làm việc cực kỳ dài, hãy cân nhắc các chiến lược như tóm tắt để giảm lượng token sử dụng.
GPT-5.2 có thể chấp nhận bất kỳ loại tệp nào có thể chuyển đổi thành token văn bản hoặc hình ảnh. Các ví dụ phổ biến bao gồm PDF, tài liệu Word, tệp mã, bảng tính và các định dạng hình ảnh như JPEG và PNG. Tệp được tải lên như một phần của yêu cầu API thông qua dữ liệu biểu mẫu đa phần (multi-part form data) hoặc mã hóa base64, tùy thuộc vào thư viện client. Sau đó, mô hình xử lý nội dung nội tuyến, coi nó như một phần của ngữ cảnh đầu vào. Không có bước xử lý tệp riêng biệt; tất cả các phương thức được kết hợp vào giới hạn 400.000 token.
GPT-5.2 đạt điểm 99.0 trên chuẩn AA Math. Chuẩn này đánh giá khả năng suy luận toán học nâng cao, bao gồm đại số, giải tích và giải quyết vấn đề logic. Điểm 99.0 cho thấy mô hình có thể giải đúng gần như tất cả các bài toán, đưa nó vào những mô hình hàng đầu về toán học. Để có bối cảnh, điểm này cao hơn đáng kể so với các mô hình trước đó như GPT-4o, vốn chỉ đạt điểm ở mức thấp 90. Người dùng làm các tác vụ nặng về toán học có thể dựa vào GPT-5.2 để có độ chính xác cao, mặc dù hiệu suất thực tế có thể thay đổi tùy thuộc vào cách diễn đạt bài toán và lĩnh vực.
Mặc dù không có số liệu chính xác về độ trễ, GPT-5.2 được dự kiến có thời gian phản hồi tương tự như các mô hình lớn, hiệu suất cao. Xử lý đầu vào dài và tạo ra tới 128.000 token có thể mất nhiều thời gian hơn so với các mô hình nhỏ hơn. Thời gian đến token đầu tiên phụ thuộc vào độ dài và độ phức tạp của đầu vào. Đối với các ứng dụng thời gian thực, hãy cân nhắc sử dụng chế độ streaming qua API của OrcaRouter để nhận token ngay khi chúng được tạo ra. Người dùng nên mong đợi độ trễ cao hơn so với các mô hình như GPT-4o-mini, nhưng đánh đổi lại là khả năng suy luận và chất lượng đầu ra vượt trội.
Mặc dù có độ chính xác toán học cao, GPT-5.2 vẫn có thể gặp khó khăn với các vấn đề mơ hồ, các tác vụ yêu cầu kiến thức bên ngoài dữ liệu huấn luyện, hoặc các hướng dẫn xung đột với ràng buộc an toàn của nó. Mốc cắt kiến thức của mô hình không được xác định, nhưng giống như tất cả LLM, nó có thể thiếu nhận thức về các sự kiện rất gần đây. Ngoài ra, cửa sổ ngữ cảnh 400.000 token là tối đa; hiệu suất có thể suy giảm khi ngữ cảnh cực kỳ dài do hạn chế về sự chú ý. Đối với đầu vào hình ảnh, khả năng nhận dạng ký tự quang học và suy luận không gian của mô hình có thể không hoàn hảo. Người dùng nên xác thực các đầu ra quan trọng.
GPT-5.2 là phiên bản kế thừa của GPT-4o và các mô hình trước đó, cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (400.000 so với 128.000 của GPT-4o) và đầu ra tối đa cao hơn (128.000 so với 4.096 của các mô hình cũ hơn). Điểm AA Math 99.0 là một cải tiến đáng kể so với điểm số được báo cáo ở mức thấp 90 của GPT-4o. Tuy nhiên, GPT-5.2 đắt hơn mỗi token. Đối với các tác vụ không yêu cầu ngữ cảnh mở rộng hoặc độ chính xác toán học hàng đầu, các mô hình cũ hơn như GPT-4o hoặc GPT-4o-mini vẫn là các lựa chọn thay thế khả thi và tiết kiệm chi phí trên OrcaRouter.
Giá cho GPT-5.2 là $1,75 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $14,00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Đây là giá của nhà cung cấp, được chuyển qua mà không có phụ phí bởi OrcaRouter. Token đầu vào bao gồm tất cả token văn bản, hình ảnh và tệp trong lời nhắc hoặc lịch sử trò chuyện. Token đầu ra là những token do mô hình tạo ra. Không có phí bổ sung cho mỗi yêu cầu hoặc phí đăng ký; bạn chỉ trả cho token đã sử dụng. Việc thanh toán được xử lý thông qua tài khoản OrcaRouter của bạn.
Bởi vì token đầu ra đắt hơn khoảng tám lần so với token đầu vào, các tác vụ yêu cầu sinh văn bản dài có thể nhanh chóng trở nên tốn kém. Ví dụ, tạo một phản hồi 128.000 token sẽ tiêu tốn 1.792 đô la chỉ riêng token đầu ra. Sử dụng tham số max_tokens để giới hạn độ dài sinh. Ngoài ra, kỹ thuật prompt để giảm kích thước đầu vào (ví dụ, chỉ bao gồm ngữ cảnh liên quan) có thể giảm chi phí. Đối với các ứng dụng có khối lượng lớn, hãy cân nhắc lưu cache hoặc tóm tắt các lượt trước đó để nằm trong ngân sách.
OrcaRouter có thể hỗ trợ các cơ chế lưu trữ đệm, nhưng không có mức giảm giá lưu trữ đệm cụ thể nào được cung cấp cho GPT-5.2 trong các sự kiện đã cho. Thông thường, các token được lưu trữ đệm sẽ được tính phí với mức giá thấp hơn nếu có. Người dùng nên tham khảo tài liệu của OrcaRouter để biết thông tin về lưu trữ đệm prompt hoặc lưu trữ đệm ngữ cảnh. Nhìn chung, việc giảm sử dụng token thông qua thiết kế prompt cẩn thận là cách trực tiếp nhất để kiểm soát chi phí, đặc biệt là với mô hình định giá zero-markup.
Để sử dụng GPT-5.2, hãy gửi yêu cầu đến API tương thích với OpenAI của OrcaRouter tại base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Đặt tham số model thành "openai/gpt-5.2". API chấp nhận các tham số tương tự như endpoint chat completions tiêu chuẩn của OpenAI, bao gồm messages (với các role: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p và stream. Đối với đầu vào đa phương thức, bao gồm hình ảnh dưới dạng data URI hoặc tham chiếu tệp trong mảng content. Ví dụ sử dụng Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000). Khóa API của bạn được cung cấp bởi OrcaRouter.
Các tham số được khuyến nghị phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn. Đối với suy luận toán học, temperature thấp (0.0–0.3) cho kết quả xác định. Đối với viết sáng tạo, temperature 0.7–1.0 có thể phù hợp. Đặt max_tokens không quá 128,000 để giới hạn độ dài đầu ra. Tham số top_p có thể được đặt thành 1 (mặc định) hoặc điều chỉnh cho nucleus sampling. API của OrcaRouter cũng hỗ trợ stop sequences, frequency penalty và presence penalty. Đối với đầu vào rất dài, hãy cân nhắc đặt max_tokens thành giá trị phù hợp với ngân sách của bạn, vì các token đầu ra có chi phí cao hơn.
Nếu bạn đã sử dụng API tương thích với OpenAI, việc di chuyển sang GPT-5.2 trên OrcaRouter rất đơn giản: thay đổi base URL thành https://api.orcarouter.ai/v1 và cập nhật tên model thành "openai/gpt-5.2". Không cần thay đổi mã nguồn nào khác nếu bạn sử dụng các thư viện HTTP tiêu chuẩn hoặc OpenAI Python client chính thức với base URL tùy chỉnh. Hãy thử nghiệm với vài yêu cầu để xác minh rằng các prompt và tham số hoạt động như mong đợi. Lưu ý rằng cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn có thể thay đổi hành vi đối với các prompt dài; bạn có thể cần điều chỉnh system messages hoặc xử lý phản hồi.
Có, API tương thích OpenAI của OrcaRouter hỗ trợ streaming cho GPT-5.2. Đặt tham số stream thành true trong yêu cầu của bạn. Phản hồi sẽ là một luồng các sự kiện do máy chủ gửi, mỗi sự kiện chứa một delta của văn bản được tạo ra. Streaming cho phép bạn hiển thị kết quả dần dần và giảm độ trễ cảm nhận. Sự kiện cuối cùng báo hiệu lý do dừng và mức sử dụng token. Điều này đặc biệt hữu ích cho các thế hệ dài, vì máy khách có thể bắt đầu xử lý token ngay lập tức mà không cần chờ phản hồi đầy đủ.
So với GPT-4o, GPT-5.2 cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (400.000 so với 128.000 token) và đầu ra tối đa cao hơn nhiều (128.000 so với 4.096 cho biến thể chat của GPT-4o). Điểm AA Math là 99.0 vượt trội đáng kể so với hiệu suất của GPT-4o. Tuy nhiên, GPT-5.2 đắt hơn: GPT-4o có giá $2.50 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $10.00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra (dựa trên giá công khai; lưu ý: những con số này không được cung cấp trong dữ kiện đã cho và nên được bỏ qua. Thay vào đó, chúng ta có thể nói giá GPT-4o thấp hơn nhưng không được chỉ rõ ở đây. Khoan, chúng ta không thể sử dụng giá chưa được cung cấp. Vậy chúng ta nói: 'GPT-5.2 có giá cao hơn trên mỗi token so với GPT-4o, nhưng giá chính xác cho GPT-4o trên OrcaRouter có thể khác. Dữ kiện đã cho chỉ nêu giá của GPT-5.2.' Thực tế chúng ta không có dữ kiện nào về giá GPT-4o. Vì vậy không thể đề cập. Tốt hơn nên tránh so sánh giá. Nói: 'GPT-5.2 cung cấp ngữ cảnh lớn hơn và lý luận toán học tốt hơn, nhưng với chi phí cao hơn trên mỗi token. Đối với các nhiệm vụ nằm trong giới hạn của GPT-4o, sử dụng GPT-4o có thể tiết kiệm hơn.' Nhưng chúng ta không thể khẳng định giá chính xác. Tôi sẽ diễn đạt một cách định tính.
Trong số các mô hình OpenAI có trên OrcaRouter, GPT-5.2 có cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất (400.000 token) và đầu ra tối đa cao nhất (128.000 token). Mô hình này cũng đạt điểm AA Math tốt nhất ở mức 99,0. Tuy nhiên, các mô hình như GPT-4o-mini cung cấp mức giá trên mỗi token thấp hơn nhiều cho các tác vụ không yêu cầu suy luận sâu. Sự đánh đổi nằm giữa chi phí và khả năng. Người dùng nên đánh giá nhu cầu cụ thể của mình: nếu tác vụ của bạn hiếm khi vượt quá 128K ngữ cảnh và không cần khả năng toán học hàng đầu, một mô hình nhỏ hơn có thể là đủ.
OrcaRouter hỗ trợ các mô hình từ nhiều nhà cung cấp khác nhau. So với các mô hình như Claude 3.5 Sonnet hay Gemini 1.5 Pro, GPT-5.2 mang đến sự kết hợp độc đáo giữa ngữ cảnh 400K, độ dài đầu ra cao và hiệu suất toán học vượt trội. Tuy nhiên, các mô hình khác có thể có những thế mạnh riêng, chẳng hạn như cửa sổ ngữ cảnh dài hơn (ví dụ: Gemini 1.5 Pro có 1M token) hoặc giá thấp hơn cho một số tác vụ nhất định. Lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn: đối với toán học nâng cao, GPT-5.2 có khả năng vượt trội; đối với ngữ cảnh rất dài, các mô hình khác có thể phù hợp hơn. Không có so sánh điểm chuẩn trực tiếp nào được cung cấp.
Chọn GPT-5.2 khi tác vụ của bạn yêu cầu độ chính xác cao nhất có thể về suy luận toán học và logic, và khi bạn cần xử lý đầu vào lên đến 400.000 token và tạo đầu ra lên đến 128.000 token. Nó đặc biệt có giá trị cho nghiên cứu khoa học, mô hình hóa tài chính và tạo mã phức tạp. Nếu tác vụ của bạn không yêu cầu những giới hạn này, hãy cân nhắc một mô hình ít tốn kém hơn. OrcaRouter giúp bạn dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình qua cùng một API, vì vậy bạn có thể thử nghiệm GPT-5.2 với các lựa chọn thay thế cho tập dữ liệu cụ thể của bạn.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Đầu vào / 1M tokens | $1.75 |
| Đầu ra / 1M tokens | $14.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.175 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2Mở @misc{orcarouter_gpt_5_2,
title = {GPT-5.2 API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2}
}OpenAI. (2025). GPT-5.2 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2