在 OrcaRouter 上對 GPT-5.2 Pro（openai）與 openai/gpt-image-2-medium（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。
結論
對於延遲敏感的工作負載，GPT-5.2 Pro 能更快回傳第一個 token。
免費開始 · 一組金鑰呼叫兩個模型 · 按供應商原價計費，零 token 加價
GPT-5.2 Pro 和 openai/gpt-image-2-medium 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。
速覽
| 指標 | GPT-5.2 Pro | openai/gpt-image-2-medium | 結論 |
|---|---|---|---|
| 輸入 $/百萬 | $21.00 | — | — |
| 輸出 $/百萬 | $168.00 | — | — |
| 上下文 | 400K | — | — |
| p50 延遲 | 5000 ms | 24340 ms | 在中位數下，GPT-5.2 Pro 的回應比 openai/gpt-image-2-medium 快 79%。 |
| 吞吐 | 38 tok/s | 2059 tok/s | openai/gpt-image-2-medium 的 tokens 串流輸出比 GPT-5.2 Pro 快 5389%。 |
| 品質 | 10.0 | — | — |
對於延遲敏感的工作負載，GPT-5.2 Pro 能更快回傳第一個 token。
兩個模型，一組 API 金鑰。先用其中一個上手，之後隨著數據變化隨時在兩者之間調整流量。
取得 API 金鑰你不必二選一。兩個模型都可以在 OrcaRouter 上用同一組 API 金鑰存取，按上游供應商原價計費，token 零加價。這兩個模型使用不同的請求協定，因此每次呼叫需採用各自模型所要求的格式——但無論如何都只需一個帳戶、一套憑證。
這正是讓上面的取捨在生產環境中可控的原因：把大部分流量發給在你最看重的維度上佔優的模型，把另一個留給確實需要它的請求，並在數據變化時隨時調整比例。
這兩個模型中有一個或兩個在此處未公開按 token 計費的價格(可能是免費層、按呼叫計費或尚未定價的模型),因此請將成本欄視為參考值,在據此編列預算前,先到各模型自己的頁面確認即時費率。
兩個價格都是供應商原價——OrcaRouter 不加價，所以你算出的節省就是你實際省下的。
免費開始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。
在過去 7 天裡，GPT-5.2 Pro 維持較低的中位回應延遲。
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——一旦數字或你的需求發生變化,你就能立刻把流量切回去。
或者不必選擇——按請求在兩者之間分流，同一組金鑰、同一張帳單。
兩個都要適用場景
一組金鑰。兩個模型。40+ 家供應商。
按供應商原價計費，token 零加價。免費開始，用一個帳戶同時執行兩個模型，並讓這個決定隨時可逆。