OpenAI's GPT-5.2 Pro với cửa sổ ngữ cảnh 400K, đa phương thức (hình ảnh/văn bản/tệp tin), truy cập qua OrcaRouter với mức phí bằng 0.
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 là một mô hình thuộc thế hệ GPT-5 của OpenAI, cụ thể là biến thể Pro được phát hành vào tháng 12 năm 2025. Mô hình này được thiết kế cho các tác vụ yêu cầu cửa sổ ngữ…
Với cửa sổ ngữ cảnh 400.000 token, mô hình có thể xử lý các đầu vào cực lớn trong một prompt duy nhất. Điều này bao gồm toàn bộ sách, bài nghiên cứu dài, cơ sở mã lớn, hoặc bản ghi hội thoại kéo dài nhiều giờ. Ngữ cảnh lớn cho phép mô hình duy trì tính mạch lạc xuyên suốt các đoạn văn dài và tham chiếu các phần trước của đầu vào mà không cần dựa vào bộ nhớ ngoài hoặc hệ thống truy xuất. Nó đặc biệt hiệu quả cho các tác vụ như tóm tắt tài liệu dài, trả lời câu hỏi trên kho tài liệu lớn, và tạo báo cáo yêu cầu tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn.
Mô hình này chấp nhận hình ảnh và tệp tin ngoài văn bản. Hình ảnh có thể được cung cấp dưới dạng URL hoặc dữ liệu mã hóa base64 trong mảng messages. Tệp tin có thể được đính kèm thông qua phương thức nhập tệp, cho phép mô hình đọc và xử lý nội dung. Khả năng này hỗ trợ các tác vụ như mô tả hình ảnh, trích xuất văn bản từ tài liệu quét, phân tích biểu đồ và kết hợp thông tin hình ảnh với văn bản để suy luận. Hỗ trợ đa phương thức được tích hợp vào giao diện trò chuyện tiêu chuẩn, do đó một yêu cầu duy nhất có thể chứa đồng thời văn bản, hình ảnh và tệp tin.
Với chi phí cao (21 đô la cho một triệu token đầu vào, 168 đô la cho một triệu token đầu ra), mô hình này không kinh tế cho các prompt đơn giản hoặc ngắn. Đối với các tác vụ như phân loại cơ bản, câu hỏi trả lời ngắn, hoặc dịch thuật đơn giản, các mô hình nhỏ hơn như GPT-4o mini hoặc GPT-3.5 Turbo có thể mang lại kết quả chấp nhận được với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ. Biến thể Pro tốt nhất nên được dành cho các ứng dụng thực sự tận dụng được cửa sổ ngữ cảnh lớn hoặc đầu vào đa phương thức—chẳng hạn như xử lý toàn bộ tài liệu, phân tích hình ảnh, hoặc tạo nội dung dài hạn mà chất lượng và sự mạch lạc là rất quan trọng.
Các trường hợp sử dụng tối ưu bao gồm phân tích tài liệu dài (hợp đồng pháp lý, bài báo nghiên cứu, sổ tay kỹ thuật), suy luận đa phương thức (giải thích sơ đồ, trích xuất dữ liệu từ hóa đơn), tạo và đánh giá mã phức tạp trên các cơ sở mã lớn, và các tác nhân hội thoại mở rộng cần nhớ lịch sử dài. Khả năng xuất ra đầu ra lớn (128K token) cũng phù hợp để tạo báo cáo dài, tiểu thuyết hoặc phân tích chi tiết trong một phản hồi duy nhất. Đối với các tác vụ ngắn hơn, nên dùng mô hình có hiệu suất chi phí tốt hơn.
OpenAI chưa công bố công khai điểm chuẩn chuẩn hóa cụ thể cho biến thể GPT-5.2 Pro 2025-12-11. Dựa trên vị trí của nó như một mô hình Pro, nó được kỳ vọng sẽ hoạt động ở vị trí tiên phong trong các tác vụ hiểu ngôn ngữ, lập luận và sinh văn bản. Người dùng nên đánh giá mô hình trên tập dữ liệu của riêng họ để xác định hiệu quả cho các ứng dụng cụ thể. Cửa sổ ngữ cảnh lớn và hỗ trợ đa phương thức của mô hình có thể mang lại lợi thế trong các tác vụ yêu cầu xử lý đầu vào dài hoặc hỗn hợp, nhưng dữ liệu định lượng so sánh hiện không có sẵn.
Độ trễ phụ thuộc vào kích thước đầu vào, độ dài đầu ra và tải hiện tại trên cơ sở hạ tầng của OpenAI. Vì mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn và dung lượng đầu ra cao, việc xử lý đầu vào rất dài hoặc tạo ra các phản hồi dài sẽ mất nhiều thời gian hơn so với các mô hình nhỏ hơn. Đối với các lời nhắc ngắn, thời gian phản hồi tương tự như các mô hình hàng đầu khác. OrcaRouter không thêm chi phí đáng kể; độ trễ chủ yếu được xác định bởi nhà cung cấp. Truyền phát (được bật qua tham số stream) có thể giảm độ trễ cảm nhận bằng cách cung cấp token khi chúng được tạo ra.
Các điểm mạnh bao gồm cửa sổ ngữ cảnh 400K, số token đầu ra tối đa 128K, đầu vào đa phương thức (hình ảnh, văn bản, tệp tin) và khả năng sinh ngôn ngữ chất lượng cao. Các hạn chế bao gồm chi phí cao, thiếu điểm số chuẩn được công bố và độ trễ tiềm ẩn đối với các prompt rất dài. Mô hình có thể không phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực yêu cầu độ trễ cực thấp hoặc các dự án hạn chế về ngân sách. Ngoài ra, như với tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn, nó có thể tạo ra đầu ra không chính xác hoặc thiên lệch, và người dùng nên triển khai các biện pháp xác thực và an toàn phù hợp.
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 là một mô hình lớn hơn, do đó thường có độ trễ cao hơn mỗi token so với các mô hình nhỏ hơn như GPT-4o mini hoặc GPT-3.5 Turbo. Đối với đầu vào và đầu ra ngắn, sự khác biệt có thể thấy rõ nhưng vẫn chấp nhận được. Đối với đầu vào dài, thời gian ban đầu để xử lý toàn bộ prompt (ví dụ: 400K token ngữ cảnh) có thể đáng kể. Nếu tốc độ là yếu tố ưu tiên chính, một mô hình nhỏ hơn là lựa chọn tốt hơn. Tuy nhiên, đối với các tác vụ yêu cầu ngữ cảnh lớn hoặc khả năng đa phương thức, sự đánh đổi về tốc độ có thể được chấp nhận.
Định giá dựa trên số lượng token được xử lý. Token đầu vào có giá $21.00 trên 1 triệu token. Token đầu ra có giá $168.00 trên 1 triệu token. Token bao gồm cả văn bản và bất kỳ token hình ảnh hoặc tệp nào (hình ảnh được tính với tỷ lệ token cao hơn văn bản, theo quyết định của OpenAI). Không có phí hàng tháng cố định hoặc phí bổ sung từ OrcaRouter; bạn trả chính xác tỷ lệ của nhà cung cấp mà không có phụ phí. Tất cả hóa đơn được thực hiện thông qua hệ thống dựa trên mức sử dụng của OrcaRouter.
Đối với một tài liệu dài 100.000 token đầu vào và bản tóm tắt 10.000 token, chi phí đầu vào sẽ là 2,10 đô la và chi phí đầu ra là 1,68 đô la, tổng cộng là 3,78 đô la. Đối với yêu cầu đa phương thức có hình ảnh (có thể được token hóa thành vài trăm token tùy theo kích thước), chi phí được tính theo tỷ lệ tương ứng. Vì token đầu ra đắt gấp tám lần token đầu vào, các tác vụ tạo ra phản hồi dài sẽ tốn kém hơn. Người dùng nên ước lượng mức sử dụng token dựa trên đầu vào của họ và độ dài đầu ra mong muốn để quản lý chi phí.
Không có phí ẩn. OrcaRouter không tính phí thiết lập, phí tối thiểu hàng tháng hoặc chi phí bổ sung cho mỗi yêu cầu ngoài mức giá dựa trên token. Bạn chỉ trả chính xác $21.00 cho mỗi triệu token đầu vào và $168.00 cho mỗi triệu token đầu ra. Không có phụ phí. Tuy nhiên, lưu ý rằng đầu vào là hình ảnh và tệp tin có thể được tính token với mức giá khác bởi OpenAI; đây không phải là phí của OrcaRouter. Luôn kiểm tra số lượng token thực tế cho đầu vào đa phương thức như được hiển thị trong phản hồi API để dự đoán chi phí chính xác.
OrcaRouter không công khai tiết lộ chi tiết về bất kỳ cơ chế lưu trữ đệm nào cho mô hình này. Các chính sách lưu trữ đệm, nếu có, sẽ do OpenAI quyết định và không được phản ánh trong cấu trúc giá không tăng thêm. Người dùng nên giả định rằng mọi yêu cầu đều được tính phí dựa trên số lượng token thực tế của đầu vào và đầu ra do API báo cáo. Để tối ưu hóa chi phí, hãy cân nhắc việc ghép nhóm yêu cầu, sử dụng prompt ngắn hơn và tái sử dụng phản hồi khi có thể thay vì dựa vào lưu trữ đệm.
Để sử dụng openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11, hãy cấu hình API client của bạn trỏ đến https://api.orcarouter.ai/v1. Sử dụng khóa API OrcaRouter để xác thực. Trong yêu cầu chat completion, chỉ định model là "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11". API này tương thích với OpenAI Python client, JavaScript client và các client khác. Ví dụ, trong Python: openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="sk-..."). Sau đó gọi client.chat.completions.create(model="openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11", messages=[...]).
Tất cả các tham số chat completion tiêu chuẩn của OpenAI đều được hỗ trợ, bao gồm messages (các vai trò system, user, assistant), temperature (0-2), top_p, n, stream, stop, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, và user. Đối với đầu vào đa phương thức, trường content có thể chứa các đối tượng text và image_url hoặc file_url. Tham số max_tokens có thể được đặt tối đa 128.000. Streaming được kích hoạt bằng cách đặt stream: true và xử lý các khối token đến. Tham khảo tài liệu API của OpenAI để biết mô tả chi tiết về từng tham số.
Việc di chuyển bao gồm hai thay đổi: cập nhật base URL thành https://api.orcarouter.ai/v1 và thay thế khóa API OpenAI của bạn bằng khóa API OrcaRouter. ID mô hình thay đổi từ định danh OpenAI gốc (ví dụ: "gpt-5.2-pro-2025-12-11") thành "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11" để định tuyến qua OrcaRouter. Không cần thay đổi mã nào khác vì API hoàn toàn tương thích. Đảm bảo thư viện của bạn được cập nhật. Kiểm tra bằng một yêu cầu nhỏ để xác nhận kết nối và thanh toán.
URL base của OrcaRouter là https://api.orcarouter.ai/v1. ID mô hình chính xác để sử dụng trong yêu cầu là "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11". ID mô hình này là bắt buộc để OrcaRouter định tuyến yêu cầu đến nhà cung cấp và mô hình chính xác. Nếu bạn sử dụng sai ID, yêu cầu có thể thất bại hoặc bị định tuyến đến một mô hình khác. Luôn kiểm tra ID mô hình trong tài liệu hoặc bảng điều khiển của OrcaRouter.
So với GPT-4o, GPT-5.2 Pro cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn đáng kể (400K so với 128K của GPT-4o) và đầu ra tối đa cao hơn (128K so với 4K của GPT-4o). Nó cũng bổ sung khả năng nhập tệp tin. Giá cả cao hơn đáng kể: GPT-4o có giá $10 trên mỗi triệu token đầu vào và $30 trên mỗi triệu token đầu ra (theo mức giá công khai đã biết), trong khi GPT-5.2 Pro có giá lần lượt là $21 và $168. Do đó, phiên bản Pro phù hợp nhất cho các ứng dụng được hưởng lợi từ ngữ cảnh bổ sung và hỗ trợ tệp tin đa phương thức.
Thông tin về mô hình cơ sở GPT-5 và các biến thể không phải Pro của GPT-5.2 không được cung cấp trong dữ kiện. Nhìn chung, các phiên bản Pro trong cùng một thế hệ mang lại hiệu suất cao hơn, cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn và dung lượng đầu ra lớn hơn với mức giá cao hơn. Mô hình này cụ thể là phiên bản Pro của bản phát hành GPT-5.2 vào tháng 12 năm 2025. Người dùng nên tham khảo tài liệu chính thức của OpenAI để biết sự khác biệt giữa các cấp mô hình. OrcaRouter có thể cung cấp các biến thể GPT-5 khác; hãy kiểm tra danh mục mô hình để biết tính khả dụng.
Chọn GPT-5.2 Pro khi bạn cần xử lý các ngữ cảnh rất dài (lên đến 400K token) trong một prompt duy nhất, tạo đầu ra dài (lên đến 128K token), hoặc tận dụng đầu vào đa phương thức kết hợp văn bản, hình ảnh và tệp tin. Nếu tác vụ của bạn ngắn hơn hoặc đơn giản hơn, một mô hình rẻ hơn như GPT-4o hoặc GPT-4o mini sẽ tiết kiệm chi phí hơn. Đối với các tác vụ đa phương thức không yêu cầu cửa sổ ngữ cảnh đầy đủ, GPT-4o với thị giác có thể đáp ứng. Hãy đánh giá các yêu cầu cụ thể của bạn về độ dài ngữ cảnh, độ dài đầu ra và phương thức để quyết định.
So sánh với các mô hình không phải của OpenAI cần dữ liệu benchmark dành riêng cho nhà cung cấp, dữ liệu này không được cung cấp. Nhìn chung, các cửa sổ ngữ cảnh lớn cũng được cung cấp bởi các mô hình từ Anthropic (Claude 3.5 Sonnet với 200K) và Google (Gemini 1.5 Pro với 1M). Cửa sổ ngữ cảnh 400K của GPT-5.2 Pro nằm giữa các mức này. Giá cả và dung lượng đầu ra là duy nhất cho OpenAI. Khi đánh giá các lựa chọn thay thế, hãy xem xét các yếu tố như cửa sổ ngữ cảnh, giá token, dễ dàng tích hợp qua OrcaRouter, và hiệu suất trên các tác vụ cụ thể của bạn.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Đầu vào / 1M tokens | $21.00 |
| Đầu ra / 1M tokens | $168.00 |
| 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-5.2-pro-2025-12-11Mở @misc{orcarouter_gpt_5_2_pro_2025_12_11,
title = {openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11