OpenAI的GPT-5.2 Pro，拥有400K上下文窗口，多模态（图像/文本/文件），通过OrcaRouter以零加价访问。
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 是 OpenAI 旗下 GPT-5 代系中的一款模型，具体为 2025 年 12 月发布的 Pro 变体。该模型专为需要大上下文窗口和多模态输入处理的任务而设计。它可接受文本、图像和文件作为输入，每次响应最多可生成 128,000 个 token。其 400,000 token…
凭借40万tokens的上下文窗口，该模型可在单个提示中处理超大规模输入，包括整本书籍、长篇研究论文、大型代码库或持续数小时的对话记录。这种大上下文能力使模型能够跨长段落保持连贯性，并引用输入前部内容，无需依赖外部记忆或检索系统。它特别适用于以下任务：长文档摘要、大型语料库问答，以及需要综合多源信息生成报告等场景。
该模型除了文本之外还接受图像和文件。图像可以通过消息数组中的URL或base64编码的数据提供。文件可以通过文件输入模态附加，使模型能够读取并处理其内容。这一能力支持诸如图像描述、扫描文档文本提取、图表分析以及结合视觉与文本信息进行推理等任务。多模态支持已集成到标准的聊天补全接口中，因此单个请求可以同时包含文本、图像和文件。
鉴于其高昂的成本（每百万输入token 21美元，每百万输出token 168美元），该模型不适合用于简单或简短的提示词。对于基础分类、简答题或简单翻译等任务，较小的模型（如GPT-4o mini或GPT-3.5 Turbo）可能以极低的成本提供可接受的结果。Pro版本最好保留给真正利用其大上下文窗口或多模态输入的应用——例如处理整个文档、分析图像或生成长篇内容，其中质量和连贯性至关重要。
最佳使用场景包括长文档分析（法律合同、研究论文、技术手册）、多模态推理（解释图表、从发票中提取数据）、跨大型代码库的复杂代码生成与审查，以及需要记住长时间对话历史的扩展型对话代理。其大输出容量（128K 令牌）也使其适用于在一次响应中生成冗长报告、小说或详细分析。对于较短任务，建议选择更具成本效益的模型。
OpenAI尚未公开发布针对GPT-5.2 Pro 2025-12-11变体的标准化基准测试分数。根据其作为Pro模型的定位，预计其在语言理解、推理和生成任务中处于前沿水平。用户应使用自己的数据集评估该模型，以确定其在特定应用中的有效性。该模型的大上下文窗口和多模态支持可能在处理长输入或混合输入的任务中提供优势，但目前尚无可比较的定量数据。
延迟取决于输入大小、输出长度以及OpenAI基础设施的当前负载。由于该模型拥有较大的上下文窗口和较高的输出能力，处理极长的输入或生成冗长的响应所需的时间将比小型模型更长。对于简短提示，响应时间与其他顶级模型相近。OrcaRouter不会增加显著的开销；延迟主要由提供商决定。流式传输（通过stream参数启用）可以在生成令牌时即时交付，从而减少感知延迟。
优势包括400K上下文窗口、128K最大输出token、多模态输入（图像、文本、文件）以及高质量的语言生成。局限性包括成本高、缺乏公开的基准测试分数，以及处理极长提示时可能出现延迟。该模型可能不适用于要求极低延迟的实时应用或预算受限的项目。此外，与其他大型语言模型一样，它可能产生不正确或有偏见的输出，用户应实施适当的验证和安全措施。
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 是一个更大的模型，因此通常比 GPT-4o mini 或 GPT-3.5 Turbo 等小模型具有更高的每 token 延迟。对于较短的输入和输出，差异可能明显但可以接受。对于较长的输入，处理完整提示（例如 400K token 上下文）的初始时间可能较长。如果速度是首要考虑因素，选择较小的模型更合适。然而，对于需要大上下文或多模态能力的任务，速度上的权衡可能是值得的。
定价基于处理的令牌数量。输入令牌每100万个令牌21.00美元。输出令牌每100万个令牌168.00美元。令牌包括文本以及任何图像或文件令牌（图像按比文本更高的令牌费率计费，由OpenAI确定）。没有固定月费或OrcaRouter的额外费用；您只需按提供商费率支付，零加价。所有计费均通过OrcaRouter的按使用量计费系统进行。
对于一份10万输入token的长文档和1万token的摘要，输入成本为2.10美元，输出成本为1.68美元，总计3.78美元。对于包含图像的多模态请求（图像可能根据大小被分词为数百个token），成本会相应缩放。由于输出token的价格是输入token的八倍，生成较长响应的任务成本更高。用户应根据其输入和期望的输出长度估算token使用量，以管理成本。
无隐藏费用。OrcaRouter不会收取设置费、月最低消费或每次请求的附加费用，仅按基于代币的定价收费。您只需为每百万输入代币支付21.00美元，每百万输出代币支付168.00美元，不存在任何加成。但请注意，OpenAI可能对图像和文件输入采用不同的代币计算费率，这不是OrcaRouter的费用。请始终根据API响应中显示的多模态输入实际代币数来准确预测成本。
OrcaRouter不会公开披露该模型任何缓存机制的细节。缓存策略（若有）将由OpenAI决定，且不会反映在零加价定价结构中。用户应假设每次请求均基于API报告的输入和输出实际token数量计费。为优化成本，请考虑批处理请求、使用更短的提示词，并尽可能复用响应结果，而非依赖缓存。
要使用 openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11，请将您的 API 客户端指向 https://api.orcarouter.ai/v1，并使用您的 OrcaRouter API 密钥进行身份验证。在聊天补全请求中，将模型指定为 "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11"。该 API 与 OpenAI Python 客户端、JavaScript 客户端等兼容。例如，在 Python 中：openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="sk-...")，然后调用 client.chat.completions.create(model="openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11", messages=[...])。
支持所有标准的OpenAI聊天完成参数，包括messages（system、user、assistant角色）、temperature（0-2）、top_p、n、stream、stop、max_tokens、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias和user。对于多模态输入，content字段可以包含文本以及image_url或file_url对象。max_tokens参数最多可设置为128,000。流式传输通过设置stream: true并处理传入的令牌块来启用。有关每个参数的详细说明，请参阅OpenAI的API文档。
迁移涉及两项更改：将基础URL更新为https://api.orcarouter.ai/v1，并将您的OpenAI API密钥替换为OrcaRouter API密钥。模型ID从原始的OpenAI标识符（例如"gpt-5.2-pro-2025-12-11"）更改为"openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11"，以通过OrcaRouter路由。由于API完全兼容，无需其他代码更改。请确保您的库是最新版本。通过一个小请求测试以确认连接和计费。
OrcaRouter 的基准 URL 是 https://api.orcarouter.ai/v1。请求中需使用的确切模型 ID 为 "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11"。OrcaRouter 需要使用该模型 ID 将请求路由到正确的提供商和模型。如果使用了错误的 ID，请求可能会失败或被路由到其他模型。请务必在 OrcaRouter 文档或控制台中核实模型 ID。
与GPT-4o相比，GPT-5.2 Pro提供了更大的上下文窗口（400K，而GPT-4o为128K）和更高的最大输出（128K，而GPT-4o为4K）。它还新增了文件输入模态。定价显著更高：GPT-4o每百万输入token为10美元，每百万输出token为30美元（基于已知公开定价），而GPT-5.2 Pro分别为21美元和168美元。因此，Pro变体最适合那些需要额外上下文和多模态文件支持的应用。
有关GPT-5基础模型和GPT-5.2非Pro变体的信息未在资料中提供。通常，同一代中的Pro版本提供更高的性能、更大的上下文窗口和更高的输出容量，但价格更高。该模型是2025年12月发布的GPT-5.2的Pro版本。用户应查阅OpenAI官方文档以了解不同模型层级之间的差异。OrcaRouter可能提供其他GPT-5变体；请查看模型目录以了解可用性。
当您需要在单个提示中处理非常长的上下文（最多400K token）、生成长格式输出（最多128K token）或利用结合文本、图像和文件的多模态输入时，请选择GPT-5.2 Pro。如果您的任务较短或较简单，像GPT-4o或GPT-4o mini这样更便宜的模型会更具成本效益。对于不需要完整上下文窗口的多模态任务，具备视觉能力的GPT-4o可能就足够了。请评估您在上下文长度、输出长度和模态方面的具体需求以做出决定。
与非OpenAI模型的比较需要特定于提供商的标准基准数据，本文未提供。一般而言，Anthropic（Claude 3.5 Sonnet，200K上下文）和Google（Gemini 1.5 Pro，1M上下文）的模型也提供大上下文窗口。GPT-5.2 Pro的400K上下文介于两者之间。定价和输出能力是OpenAI独有的。在评估替代方案时，需考虑上下文窗口、Token定价、通过OrcaRouter集成的便利性以及在特定任务上的性能等因素。
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-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 | $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。
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