GPT-5.2 Pro 是 OpenAI 最先进的模型，相较于 GPT-5 Pro，在代理式编码和长上下文性能方面有重大改进。它针对需要逐步推理的复杂任务进行了优化，……
OpenAI GPT-5.2 Pro 是一款为同时需要广度与深度的任务而构建的大型语言模型。凭借 40 万个词元的上下文窗口和最多 12.8 万个词元的输出能力，它可以在单次请求中处理并生成相当于数百页的内容。该模型支持文本、图像和文件输入，从而实现多模态推理。它专为数据科学家、研究人员、工程师等专业用户而设计，用于解决涉及长篇源材料或需要大量生成输出的复杂问题。由于其每词元成本较高（输入每百万词…
GPT-5.2 Pro 擅长需要理解和推理大量信息的任务。例如，分析整篇研究论文或法律文件，调试和重构大型代码库，以及生成跨越许多页面的详细报告或计划。其多模态输入允许它在与文本相同的上下文中解释图像和文件，因此，例如，它可以在回答关于文本的问题的同时，转录PDF中的图表。该模型的高输出容量使其能够在不需多次API调用的情况下生成长篇内容，从而降低复杂性。这些能力使其成为研究、工程和分析角色的有力候选，这些角色对深度和完整性要求很高。
由于GPT-5.2 Pro的定价为每100万输入tokens $21.00，每100万输出tokens $168.00，对于高流量或延迟敏感型的应用来说成本较高。对于适合较小上下文窗口（例如8k–32k tokens）且不需要多模态输入的任务，使用更便宜的模型如OpenAI的GPT-4o或GPT-3.5系列可以在成本极低的情况下提供足够质量的输出。此外，如果所需输出长度在几千个tokens以内，使用较小的模型将更为经济。建议用户根据任务复杂程度匹配模型能力：仅在问题确实需要大上下文、多模态支持或高输出上限时，才使用GPT-5.2 Pro。OrcaRouter的目录中包含许多模型可供选择。
The model accepts files and images as part of the input messages. For images, you can provide a URL or base64-encoded image in the content array with "type": "image_url". For files, OrcaRouter's API supports file attachments; the file is processed and its contents are added to the token stream. The entire input—text, images, files—must fit within the 400,000-token context window. Note that images and files consume tokens based on their size; detailed images may consume thousands of tokens. This allows the model to read text from images (OCR-like) and reason across multiple formats simultaneously. However, because of the token consumption, be mindful of the cost when including large attachments.
可获取的信息中未提供GPT-5.2 Pro的具体基准测试分数。其性能可从模型架构推断——作为OpenAI GPT-5系列中的高端产品，它通常在推理、编程和多模态基准测试中表现强劲。然而，由于缺乏已公布的数值，用户应使用自己的测试集对模型进行评估。OrcaRouter不会改变模型性能；您调用的仍是OpenAI托管的同一模型。对于关键应用，请运行对比GPT-5.2 Pro与其他模型的受控实验。典型优势包括对长上下文的深度理解以及在复杂任务上的高准确率，但实际得分取决于具体的提示词和领域。
关于GPT-5.2 Pro的延迟，现有资料中并未明确说明。作为一款拥有400k上下文和128k输出的大模型，其响应速度可能慢于较小模型，尤其是在使用完整上下文窗口的请求中。处理时间会随输入大小和请求输出长度增加而增长。在OrcaRouter的API下，网络延迟和OrcaRouter的基础设施带来的额外开销很小，主要影响因素是OpenAI的推理时间。对于实时应用，建议考虑响应更快的模型。对于离线批处理，鉴于质量提升，较慢的速度可能可以接受。请务必在您的环境中测量延迟，因为延迟会随负载和请求参数变化。
优势：超长上下文窗口（400k tokens）和输出限制（128k tokens）使其能够一次性分析大量材料。多模态输入（图像、文本、文件）支持整合多种数据源。该模型专为复杂任务的高质量推理设计。局限性：每token的高成本使其不适用于简单或简短查询。未公开基准测试分数，因此在标准任务上的相对性能未知。当上下文中充斥过多无关信息时，输出质量可能下降。与所有大型模型一样，它可能产生看似合理但错误的响应。用户应在关键领域验证输出内容。该模型不支持实时流式传输速度，其优化重点在于深度而非速度。
定价为每百万输入令牌21.00美元，每百万输出令牌168.00美元。这些是提供商费率，OrcaRouter不增加任何加价。输入令牌包括所有文本、图像令牌（基于分辨率）和文件令牌。输出令牌是生成的响应文本。API调用、身份验证或支持不收取额外费用。您只需按消耗的令牌付费。未提及缓存；除非OrcaRouter的文档另有说明，否则假定不应用令牌缓存。估算成本：10,000个输入令牌和5,000个输出令牌的成本为 (10,000/1,000,000)*21 + (5,000/1,000,000)*168 = 0.21美元 + 0.84美元 = 1.05美元。对于更长的请求，成本线性增加。
输入成本$21/1M tokens在高端模型中属于中等水平，但输出成本$168/1M tokens显著更高。这意味着应尽可能缩短输出长度。例如128k tokens的输出仅生成费用就约需$21.50。若可将任务拆分为小块并使用更便宜的模型，则能节省成本。但对于确实需要大上下文或多模态能力的任务，单次调用费用可能仍值得。请始终将max_tokens设为所需最小值。建议使用OrcaRouter的成本追踪功能监控支出。目前无批量或突发使用折扣公布；无论用量大小均按token计费。
不。OrcaRouter 以精确的供应商费率计费 GPT-5.2 Pro：每100万输入令牌21.00美元，每100万输出令牌168.00美元，零加价。无隐藏费用、月度订阅费或每次请求附加费。您只需为消耗的令牌付费。这种透明的定价使您能够直接与 OpenAI 自身 API 的定价进行比较（如果您直接访问的话）。OrcaRouter 的角色是一个网关：它将您的请求转发给上游供应商并返回响应，不会修改模型或添加自己的定价层。所有 API 使用的标准计费方案均适用。
使用基础 URL https://api.orcarouter.ai/v1 和你的 API 密钥。将模型参数设置为 "openai/gpt-5.2-pro"。请求格式与 OpenAI 的 Chat Completions API（POST /chat/completions）完全相同。包含一个 messages 数组，其中包含你的对话历史。对于图像输入，请包含一条消息，其内容包含 "type": "image_url"。对于文件输入，请使用文件附件机制——有关 exact 语法，请查阅 OrcaRouter 的文档。你可以设置标准参数，如 temperature、top_p、max_tokens（最高 128,000）和 stop 序列。响应将以与 OpenAI API 相同的格式包含生成的文本。示例（Python）：openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2-pro", messages=[...])。
所有标准聊天补全参数均适用：messages（必填）、model（必填，设置为 "openai/gpt-5.2-pro"）、max_tokens（默认无？根据需要设置，最高 128000）、temperature（0-2，默认 1）、top_p（0-1，默认 1）、n（补全数量，默认 1）、stream（布尔值，默认 false）、stop（字符串数组）、presence_penalty 和 frequency_penalty（-2 到 2）。对于多模态，需在消息内容数组中包含：文本对象（类型 "text"）和 image_url 对象（类型 "image_url"，含 url 字段）。文件通过单独参数传递；请查阅 OrcaRouter 文档。令牌限制由提供方强制执行。上下文窗口大小无自定义参数；模型自动使用最多 400k 总令牌。API 以标准格式返回补全结果，包括使用统计信息。
迁移非常简单：将基础URL从 api.openai.com 改为 https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型ID从任何OpenAI模型名称替换为"openai/gpt-5.2-pro"。将你的API密钥替换为OrcaRouter的密钥。消息格式保持不变——多模态输入、参数或流式传输的结构无需任何更改。如果你正在使用OpenAI的Python库，只需将api_base切换为OrcaRouter的URL。请注意，与直接访问相比，OrcaRouter不会增加任何延迟开销。由于定价与提供商费率相同，你的成本将完全一致。先用一个小请求进行测试，以确认连接和token计数。所有标准错误码和使用字段均保持不变。
GPT-5.2 Pro 拥有更大的上下文窗口（400k，而GPT-4 Turbo通常为128k，GPT-4o也是128k）和更高的输出限制（128k，而早期模型通常为4k–16k）。它还支持图像和文件输入，GPT-4o也支持，但上下文更小。在成本方面，GPT-5.2 Pro 明显更贵：$21/$168，而GPT-4o大约为$2.50/$10（每100万tokens）。权衡之处在于，GPT-5.2 Pro 可以一次性处理更大的任务，从而降低复杂性和潜在的上下文碎片化。对于短任务，GPT-4o以较低的成本提供相当的质量。对于大型文档的深度分析或多模态密集型任务，GPT-5.2 Pro 是更强大的选择。
在没有具体基准分数的情况下，无法直接进行性能比较。两款模型都提供大上下文窗口——Gemini 1.5 Pro 支持高达 200 万个 token，而 GPT-5.2 Pro 支持 40 万个。GPT-5.2 Pro 的输出限制更高（12.8 万个），而 Gemini 1.5 Pro 通常为 8000 到 32000。输入模态类似：两者都支持文本、图像和文件。定价不同：Gemini 1.5 Pro 的定价因输入大小而异，GPT-5.2 Pro 则按 token 固定收费。选择取决于所需的输出长度、成本承受能力以及特定模型的优势。OrcaRouter 可同时访问两者，因此用户可以在自己的数据上进行评估，以确定哪种模型更符合其使用场景的需求。
当您的任务需要以下任一条件时，请选择 GPT-5.2 Pro：上下文窗口超过 128k token（例如处理整本书籍、长对话记录、大型代码库）、生成长度超过 16k token 的输出（例如完整报告、大量代码生成）、或者对复杂推理有高可靠性要求且需借助顶级模型的额外能力。如果您需要处理极大上下文的 multimodal 输入也应选择它——其他 OpenAI multimodal 模型的限制更小。对于简单的问答、短文本翻译或小规模数据提取，请避免使用它，此时像 GPT-4o mini 或 GPT-3.5 Turbo 这类更便宜的模型能以极低的成本提供良好效果。使用 OrcaRouter 可根据每次请求的需求轻松切换模型。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 输入 / 1M tokens | $21.00 |
| 输出 / 1M tokens | $168.00 |
| 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_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