在 OrcaRouter 上對 OpenAI: GPT-5.2 Pro（openai）與 OpenAI: GPT-5.5 Pro（openai）進行正面對比——定價、脈絡窗口、延遲、吞吐與 benchmark 品質並排呈現，助你為工作負載挑選合適的模型。
| 指標 | OpenAI: GPT-5.2 Pro | OpenAI: GPT-5.5 Pro | 結論 |
|---|---|---|---|
| 輸入 $/百萬 | $21.00 | $30.00 | 在輸入 tokens 上，OpenAI: GPT-5.2 Pro 比 OpenAI: GPT-5.5 Pro 便宜 30%。 |
| 輸出 $/百萬 | $168.00 | $180.00 | 在輸出 tokens 上，OpenAI: GPT-5.2 Pro 比 OpenAI: GPT-5.5 Pro 便宜 7%。 |
| 上下文 | 400K | — | — |
| p50 延遲 | 894 ms | 794 ms | 在中位數下，OpenAI: GPT-5.5 Pro 的回應比 OpenAI: GPT-5.2 Pro 快 11%。 |
| 吞吐 | 24 tok/s | 21 tok/s | OpenAI: GPT-5.2 Pro 的 tokens 串流輸出比 OpenAI: GPT-5.5 Pro 快 14%。 |
| 品質 | 10.0 | 10.0 | OpenAI: GPT-5.2 Pro 與 OpenAI: GPT-5.5 Pro 的綜合品質得分持平。 |
在價格上，OpenAI: GPT-5.2 Pro 更便宜——在輸入 tokens 上約比 OpenAI: GPT-5.5 Pro 低 30%。 對於延遲敏感的工作負載，OpenAI: GPT-5.5 Pro 能更快回傳第一個 token。 選 OpenAI: GPT-5.2 Pro 可將成本降到最低，或在最重視回應速度時選 OpenAI: GPT-5.5 Pro。
OpenAI: GPT-5.2 Pro 和 OpenAI: GPT-5.5 Pro 都透過同一個 OrcaRouter 端點提供,依供應商成本計費、零 token 加價,因此在兩者之間切換只需改一行程式碼,下面的數字就是你實際支付的費用。本對比擷取了即時定價、官方公布的上下文視窗,以及 OrcaRouter 自己測得的延遲和吞吐資料,讓你能針對自己的具體工作負載權衡成本與效能,而不是依賴廠商標榜的 benchmark。正確的選擇幾乎總是取決於你流量的形狀——提示長度、你生成多少文字、你的使用者對延遲有多敏感,以及推理有多難——因此下面的章節會逐個維度拆解這個決策,並以一條具體建議收尾。凡是兩個模型中有一方缺少某項指標,該列會直接省略而不是猜測,所以這裡的每一條論斷都有真實數字支撐。
在輸入 token 上,OpenAI: GPT-5.2 Pro 每 100 萬收費 $21.00,而 OpenAI: GPT-5.5 Pro 為 $30.00;在輸出上則為 $168.00 對 $180.00(每 100 萬)。帳單通常由輸出 token 決定:生成長回覆的對話或 agent 工作負載主要受輸出費率支配,因此在輸入上看起來更便宜的模型,端到端算下來仍可能是更貴的選擇。只憑價格選型前,先估算你真實的輸入/輸出比例——一個檢索密集、答案很短的提示,與一個提示很短、生成很長的情境,會落在這張表的兩個極端。一個實用的估算方法是:取一份有代表性的提示樣本,數出平均輸入和輸出 token,再分別乘以兩個模型各自的費率;在你真實流量組合下 blended(混合)成本更低的那個模型,就是要被超越的基準。請記住這裡的兩個價格都是原始的供應商費率——OrcaRouter 不加任何價——所以對比是同口徑的,你算出來省下的就是淨省下的。
延遲和吞吐決定了模型在生產環境中的實際體感。中位數(p50)回應延遲是典型請求在第一個 token 出現前的等待時長;吞吐(每秒 token 數)決定回答開始後的串流速度。對於互動式對話和 agent 迴圈,低 p50 延遲最重要,因為使用者在等待第一個 token;對於批次生成和長文本輸出,吞吐主導整體耗時,因為回答很長。上方的 7 天趨勢圖顯示了每個模型的延遲是穩定還是漂移,這是單一標榜數字所掩蓋的——一個均值很好但尾部抖動的模型,仍可能達不到嚴格的 p95 SLA。如果你的產品有延遲預算,就要同時看中位數和曲線的形狀,並記住端到端延遲還包含你的網路跳轉,以及你圍繞模型所做的任何檢索或工具呼叫。
Benchmark 分數近似地反映能力,但不能取代在你自己的提示上進行測試。此處顯示的綜合質量指數彙整了多項公開評測,百分位則標出每個模型在目錄中所有可比模型裡的位置——這是一個有用的入圍訊號,而不是對你任務效果的保證。在通用智慧指數上領先的模型,在你的領域(編碼、抽取、多語言、長上下文推理)上仍可能落後,因此請用這些 benchmark 縮小範圍,再讓兩個模型在你流量的代表性切片上實際跑一跑。請關注與你用例相匹配的那個具體指數,而不是總榜數字:編碼密集的產品應看重編碼指數,研究助手則看重推理指數。Benchmark 也會隨著模型更新而過時,因此請把它們當作一個起始假設,再用你自己的評測集去確認。
如果成本是硬性約束,先按你真實的輸入/輸出比例選用更便宜的模型,只有在質量不達標時才升級。如果回應速度是優先項——面向使用者的對話、agent、任何有人在等待的情境——就把 p50 延遲和吞吐看得比小幅價差更重。如果你要做最吃力的推理、編碼或長上下文工作,就讓 benchmark 和上下文視窗的贏家領頭,並在物有所值處接受更高的費率。由於兩個模型都在同一套 API 之後,低風險的做法是把一小部分真實流量分別路由給兩者,在你自己的提示上對比成本、延遲和回答質量,再做最終決定。一種常見做法是分層(tier):把大量簡單、高頻的請求發給更便宜或更快的模型,把更強的模型留給真正需要它的請求,這樣能以一小部分成本拿到大部分的質量收益。無論選哪個,都要讓切換保持可逆——只需一行模型名稱的改動,一旦數字或你的需求發生變化,你就能立刻把流量切回去。
在過去 7 天裡，OpenAI: GPT-5.5 Pro 維持較低的中位回應延遲。