OpenAI的GPT-5.2，具有400K上下文、128K输出、99.0 AA数学，通过OrcaRouter定价为每百万token $1.75/$14。
OpenAI的GPT-5.2-2025-12-11是GPT-5系列的大语言模型，于2025年12月发布。它专为处理扩展上下文长度和多模态输入而设计，包括文本、图像和文件。该模型支持40万个token的上下文窗口和最多12.8万个token的输出，使其适用于涉及大型文档或长时间交互的任务。它通过OrcaRouter的兼容OpenAI的API（https://api.orcarouter.ai/v1）…
该模型拥有40万Token的上下文窗口，可在一次请求中处理整本书籍、长篇研究报告、大型代码库或长时间对话记录。这使得模型能够执行诸如总结整部小说、分析完整法律合同或在数百轮对话中保持连贯交流等任务。12.8万Token的最大输出量使其能生成大量内容，例如起草长报告或编写大段代码。这种扩展的上下文能力减少了对内容分块或外部记忆的需求，从而简化了依赖大规模信息处理的应用开发流程。
该模型支持三种输入模态：文件、图像和文本。这意味着您可以输入PDF、电子表格或其他文件类型，以及图表、截图或照片等图像。模型会将这些输入与文本提示一同处理，从而实现解释图表、从图像中提取数据或总结扫描文档等任务。尽管图像和文件的具体token成本取决于提供商如何编码，但定价模型适用于最终产生的token使用量。多模态能力对于需要将视觉信息与自然语言推理相结合的应用尤其有用。
该模型在需要深度数学推理的任务中表现出色，其99.0 AA数学分数即是证明。它也适用于长文本内容生成、多模态分析和复杂问题解决。最佳使用场景包括：涉及大量公式的学术研究论文、需要理解或生成整个代码库的软件工程、跨越数百页文档的法律分析，以及需要回忆完整对话历史的客服聊天机器人。然而，对于较简单或简短的任务，使用更小、更便宜的模型可能更具成本效益。该模型的优势在其大上下文和推理能力得到充分利用时最为明显。
如果你的使用场景涉及简短提示、简单查询或不需要深度数学推理的任务，那么使用更便宜的模型可能更合适。例如，对于基本分类、短文本生成或低延迟对话，像GPT-4o-mini或更小的开源替代方案可以在成本极低的情况下提供可接受的结果。每100万token 14.00美元的高输出价格使得该模型在生成大量文本但不需要扩展上下文或数学能力时成本较高。在采用此模型之前，请评估你的任务是否能从40万上下文和99.0的AA数学性能中受益。
该模型的首要基准测试结果是在AA Math评估中达到99.0分。AA Math是一项旨在测试高水平数学推理能力的评估，涵盖代数、算术、微积分和逻辑问题解决。99.0的分数表明该模型几乎能正确解决所有给出的数学问题，使其在此特定指标上跻身表现最佳的模型之列。虽然这一基准是数学能力的有力指标，但并非衡量整体智能或适用于所有任务的全面标准。如果数学性能至关重要，用户还应针对其特定领域进行额外评估。
延迟和吞吐量取决于输入的大小、请求的输出长度以及OrcaRouter API上的当前流量。由于模型较大且支持多达128,000个输出令牌，非常长的生成可能会占用大量的挂钟时间。对于短响应（几百个令牌），延迟通常在几秒范围内。该服务不会公开披露每个模型的每秒令牌速率，但具有高吞吐量需求的用户可能希望用自己的工作负载进行测试。流式响应（使用stream参数）可以减少交互式应用程序的感知延迟。该模型通过相同的OpenAI兼容端点访问，因此延迟特性与通过OrcaRouter提供的其他模型类似。
该模型的主要优势在于数学推理能力，其AA数学得分为99.0，印证了这一点。它还在处理超长上下文（最多40万token）和生成大规模输出（最多12.8万token）方面表现出强大的能力。多模态输入支持使其能够对图像和文件进行推理，从而在数据分析和文档理解方面具有广泛适用性。对于需要整合长文档信息或执行复杂分析推理的任务，该模型很可能优于较小的替代方案。此外，通过OrcaRouter的零加价定价模式，您只需按供应商费率支付，无需额外费用。
尽管该模型有其优势，但仍存在局限性。其高昂的每输出Token成本（每100万Token 14.00美元）对于需要生成大量文本的应用来说会迅速累积。在非数学推理任务上，其性能可能并不比更便宜的替代方案成比例地更好。该模型还可能表现出大语言模型的典型弱点，如幻觉，尤其是在涉及冷门或极新信息时。多模态输入处理可能会导致比预期更高的Token使用量，具体取决于图像和文件的Token化方式。最后，400K Token的上下文窗口仅针对输入总量；尽管模型整体表现良好，但在此窗口内处理极长依赖关系时仍可能遇到困难。
定价基于Token用量：每100万个输入Token收费1.75美元，每100万个输出Token收费14.00美元。这些是OrcaRouter以零加成传递的服务商费率。输入Token包括提供商编码后的文本、图像和文件。输出Token由模型生成。按每次请求计算费用，总账单为输入和输出Token费用之和。例如，一个包含10,000个输入Token和2,000个输出Token的请求，费用约为0.0000175美元（输入）+ 0.000028美元（输出）= 0.0000455美元。用户可通过OrcaRouter的日志和计费仪表盘监控用量。
输出价格（每100万tokens 14.00美元）是输入价格（每100万tokens 1.75美元）的八倍。这与提供方对大型模型的定价结构一致，反映了自回归生成的计算成本。按序生成token需要大量GPU内存和计算资源，尤其是对于具有40万上下文窗口的模型而言。对于需要长输出的应用，输出成本将占主导地位。用户应设计提示词以尽可能缩短输出长度，或考虑缓存重复的响应。OrcaRouter未对这些费率添加任何加价，因此您看到的价格即为提供方的定价。
是的。由于模型的输出令牌成本较高，有必要评估任务是否真的需要高数学精度或长上下文。对于较短或较简单的输出，使用更便宜的模型可能就足够了。此外，使用多模态输入时，如果图像被编码为大量令牌，会增加输入令牌成本。您可以通过压缩图像或在可能的情况下使用纯文本提示来降低成本。OrcaRouter 提供对重复提示的缓存（如果启用），这可以降低相同或相似请求的输入令牌成本。不过，该模型的定价是按需付费，除非提供商推出批量折扣，否则没有批量使用的折扣。
OrcaRouter提供了一个缓存功能，可以减少重复输入token的成本。启用缓存后，相同的输入前缀可以在多个请求间存储和重用，因此您无需为重新处理相同的token付费。这对于经常发送相同系统提示、少样本示例或大上下文块的应用程序特别有益。缓存通常维护有限时间（例如，几分钟到几小时）。用户可以通过API配置缓存参数。具体节省取决于输入的重复率。请注意，输出token永远不会被缓存，因为它们是为每个请求生成的。
你通过OrcaRouter的OpenAI兼容API调用模型，基础URL为 https://api.orcarouter.ai/v1。使用标准OpenAI聊天补全端点，模型参数设置为 "openai/gpt-5.2-2025-12-11"。你的API密钥（从OrcaRouter获取）通过Authorization头以Bearer令牌形式发送。使用Python和OpenAI库的示例： import openai openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" openai.api_key = "your-key" response = openai.ChatCompletion.create( model="openai/gpt-5.2-2025-12-11", messages=[{"role":"user","content":"求解 2+2"}] ) 响应格式与OpenAI的ChatCompletion结构一致。通过设置 stream=True 支持流式输出。
支持所有标准 OpenAI Chat Completion 参数，包括：model（必需）、messages（消息对象数组）、max_tokens（最多 128,000）、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、stop 和 stream。对于多模态输入，您可以在消息内容中使用标准 OpenAI 内容部分结构（例如，content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]）包含图像或文件 URL。如果您希望限制输出，该模型还支持 max_completion_tokens 参数。请注意，上下文窗口包含输入和输出的 token，因此请确保 token 总数（输入 + 输出）不超过 400,000。如果超过限制，API 将返回错误。
如果您目前直接使用OpenAI的API，迁移到OrcaRouter只需更改base URL和API密钥。将 `openai.api_base` 从 `"https://api.openai.com/v1"` 改为 `"https://api.orcarouter.ai/v1"`，并使用您的OrcaRouter API密钥。其余代码保持不变，包括模型名称（例如 `"openai/gpt-5.2-2025-12-11"`）和请求格式。响应结构完全相同。通过发送单个请求测试连接。OrcaRouter不会增加除提供商之外的任何延迟，且定价透明（无加价）。对于需要切换模型的用户，同一端点可适用于OrcaRouter上所有可用的模型。
认证通过放在Authorization头部中的API密钥进行："Bearer <your-api-key>"。你需要在OrcaRouter上创建账户并从仪表盘生成密钥来获取API密钥。没有单独的客户端ID或密钥，仅API密钥即可。密钥应妥善保管，不得暴露在客户端代码中。对于服务器端应用，请将其存储在环境变量中。如果不同团队或项目需要多个密钥，你可以在仪表盘中创建多个密钥。所有请求均按密钥关联的账户计费。速率限制和使用配额按密钥执行；具体细节请查阅OrcaRouter的文档。
与早期的GPT-4.0模型相比，GPT-5.2-2025-12-11提供了显著更大的上下文窗口（400K vs GPT-4 Turbo通常的32K或128K）、更高的输出限制（128K vs 8K-32K）以及多模态输入支持（GPT-4 Turbo也支持图像，但GPT-5.2增加了文件输入）。AA Math得分为99.0，很可能远高于GPT-4.0在数学基准测试中的典型表现（类似测试中约70-80分）。定价不同：GPT-4 Turbo每1M token的费用为$10/$30，而此模型输入更便宜（$1.75）但输出更贵（$14）。对于输出较少的任务，GPT-5.2总体可能更具成本效益。
来自Anthropic的Claude模型也提供大上下文窗口（例如Claude 3.5 Sonnet拥有200K）。Claude 3.5 Opus的数学能力相当，但没有公开报告的AA数学评分。GPT-5.2的400K上下文是大多数Claude模型的两倍，其128K输出也大于Claude典型的4K-8K输出。定价差异：Claude 3.5 Sonnet每百万token价格为3美元/15美元，而GPT-5.2为1.75美元/14美元。因此GPT-5.2在输入方面更便宜，但输出价格相似。Claude模型具有强大的安全对齐能力，通常更受对话场景青睐。选择取决于具体任务需求，特别是当您需要更高的输出容量或数学性能时。
像 Llama 3.1 405B 或 Mixtral 8x22B 这样的开源模型，上下文窗口通常较小（一般在128K或以下），数学基准测试得分也较低。例如，Llama 3.1 405B 在类似数学测试中得分约为85-90，无法与 GPT-5.2 的99.0 AA数学成绩或多模态文件输入能力匹敌。然而，开源模型可以自行部署，在硬件支持下能提供更低的单 token 成本。通过 OrcaRouter 使用 GPT-5.2 则省时省力、无需基础设施且零加价定价。对于需要最高数学精度的用户，闭源模型更优；对于注重成本控制和通过自建部署保护数据隐私的用户，开源模型可能更合适。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-2025-12-11",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 输入 / 1M tokens | $1.75 |
| 输出 / 1M tokens | $14.00 |
| 缓存读取 / 1M | $0.175 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@misc{orcarouter_gpt_5_2_2025_12_11,
title = {openai/gpt-5.2-2025-12-11 API},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.2-2025-12-11 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11