OpenAI GPT-5.2 聊天模型，用於高級推理、文字與圖像輸入，99.0 AA 數學評分，通過 OrcaRouter 訪問。
openai/gpt-5.2-chat-latest 是 OpenAI GPT 模型系列的一個版本，專注於聊天優化的效能與擴展的輸出容量。它接受文字和圖像輸入，支援多模態理解。該模型每次回應最多可生成 16,384 個 token，適合進行詳細的解釋與多步驟推理。模型托管於 OrcaRouter，並可透過標準的 OpenAI 相容 API 存取，網址為…
該模型的突出能力在於其強大的數學推理表現，AA Math基準測試得分高達99.0。它能理解並生成複雜的數學推導、解方程式以及推理抽象問題。此外，該模型同時處理文字與圖像輸入，使其能夠分析圖表、示意圖及照片等內容，並結合文字進行處理。16,384個token的大輸出上限讓模型能提供詳盡的解釋、多步驟解決方案或延長對話。在長時間互動中，模型能保留對話上下文，但所提供的資訊中未明確指定具體的上下文窗口長度。
當您的任務需要高度推理準確性，特別是在數學或邏輯密集型領域時，應選擇 openai/gpt-5.2-chat-latest。若您的工作流程涉及解讀包含數值資料或圖表的圖像，此模型的 multimodel 多模態能力將能發揮價值。此外，當答案需要較長輸出（接近 16,384 個 token）或需要盡可能減少複雜多步驟流程中的錯誤時，該模型也是首選。而對於摘要、翻譯或日常對話等簡單任務，使用較便宜的模型（例如 GPT-4o mini 或 Claude Haiku）可能就已足夠，且更具成本效益。
openai/gpt-5.2-chat-latest 可以接受圖片與文字作為輸入。常見使用案例包括：從掃描文件中提取資訊、透過圖表解決幾何問題、解讀圖表和繪圖、描述圖像，以及進行視覺問答。該模型將圖像理解與文本推理整合，例如能夠讀取圖表並計算趨勢。然而，對於需要極高解析度圖像分析的任務（如醫學影像），專門的視覺模型可能更為合適。此處未提供圖像檔案大小或解析度的確切限制。
雖然 openai/gpt-5.2-chat-latest 在數學推理方面表現優異，但其在其他基準（例如常識、程式設計、推理）上的表現並未在提供的資料中說明。使用者應根據自身需求評估該模型。該模型不支援音訊或影片輸入。輸出上限為 16,384 個 token，對於極長文件生成可能有所限制。此外，由於上下文視窗長度未公開，可能不適合需要長時間保留上下文的任務。如同所有語言模型，它可能產生看似合理但錯誤的資訊，因此建議進行驗證。
AA Math 基準測試（高級算術與代數）評估模型在高中至大一程度數學問題上的解題能力。99.0 的分數表示 openai/gpt-5.2-chat-latest 正確解答了 99% 的問題，使其躋身數學推理領域的頂尖模型之列。這對於數學準確性至關重要的應用（如自動評分、家教或科學計算）極具參考價值。然而，單一基準測試無法反映其在其他領域（如創意寫作、程式碼生成或常識推理）的表現。
openai/gpt-5.2-chat-latest 的延遲時間在可用資訊中並未明確提供。一般來說，延遲取決於輸入長度、輸出長度以及 OpenAI 基礎設施的當前負載。在 OrcaRouter 上，請求會路由至提供者，回應時間與直接使用 OpenAI 相似。使用者應預期較大的輸出（最多 16,384 個 token）和圖片輸入會帶來較長延遲，因為處理圖片會增加計算負擔。對於即時應用，建議使用較小的模型或較短的輸出限制以減少等待時間。
該模型的優勢在於其卓越的數學推理能力（99.0 AA Math）。它也能處理多模態輸入並生成較長的輸出。然而，在沒有其他基準分數的情況下，我們無法比較其在編碼（例如 HumanEval）、語言理解（例如 MMLU）或翻譯等領域的表現。它在這些領域可能不如專門的模型。此外，該模型在對抗性或模糊提示下的行為並未在此處記錄。用戶應在部署前使用自己的數據集對模型進行全面測試。
提供的資訊僅包含AA數學成績99.0。就背景而言，頂尖模型如o1和GPT-4o在數學基準測試中也展現出高分，但若無其AA數學成績，則無法直接比較。該模型可能屬於數學推理的頂尖層級。然而，像Claude Opus這類模型可能在創意寫作方面表現出色，而Gemini可能提供更佳的多模態整合能力。缺乏上下文視窗數據，使得在長上下文任務上難以進行比較。使用者應參考第三方排行榜以獲得更全面的比較。
定價基於Token用量，以OpenAI的提供商費率計費，OrcaRouter不收取任何加價。輸入Token每100萬個收費1.75美元，輸出Token每100萬個收費14.00美元。輸入和輸出分別計費。圖片輸入Token通常根據解析度計算，請查閱OpenAI文件了解具體Token化方式。使用OrcaRouter無需額外費用——您直接支付提供商費率。可透過OrcaRouter平台進行付款。
以每100萬個輸入Token $1.75 和每100萬個輸出Token $14 的定價，此模型比 GPT-4o mini（每100萬Token $0.15/$0.60）等輕量級模型昂貴，但比 o1（$15/$60）等部分高階模型便宜。成本的取捨取決於使用量。對於高精度的數學任務，較高的成本可能因減少錯誤與重工而合理。對於簡單任務，選用較便宜的模型則能節省開支。此外，請注意輸出Token的價格是輸入Token的8倍，因此最佳化輸出長度（例如使用 max_tokens）可大幅降低成本。
提供的資訊並未提及 openai/gpt-5.2-chat-latest 在 OrcaRouter 上的任何快取功能。然而，OrcaRouter 平台可能支援其他節省成本的機制，例如用量監控和預算提醒。使用者也可以在用戶端實作對常用回應的快取。由於 OrcaRouter 直接傳遞供應商定價而不加價，唯一的成本節省來自於為每個請求選擇正確的模型並限制 token 消耗。如需客製化定價或合約，請直接聯絡 OrcaRouter。
图像輸入會由 OpenAI 的 API 轉換為令牌。費用取決於影像解析度與細節層級。標準細節：一張 512x512 的影像耗用 85 個令牌（若使用低解析度則另加 170 個文字令牌）。高解析度影像會先縮放至 2048x2048，再切割為 512x512 的圖塊，每個圖塊耗用 170 個令牌。實際費用會有所差異。在 OrcaRouter 上，這些令牌以與輸入相同的費率計費，每 1M 令牌 1.75 美元。請務必參考 OpenAI 的文件以取得精確的令牌計算公式，從而準確估算費用。
使用 OpenAI 兼容的客戶端庫（例如 Python 的 openai 套件），並將 base URL 設定為 https://api.orcarouter.ai/v1。將 model 參數設定為 "openai/gpt-5.2-chat-latest"。使用您的 OrcaRouter API 金鑰進行驗證。Python 範例： client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_KEY") response = client.chat.completions.create(model="openai/gpt-5.2-chat-latest", messages=[{"role": "user", "content": "What is the derivative of x^2?"}]) 回應格式與 OpenAI 的標準格式相符——一個包含 choices 的 completion 物件。您也可以使用 OpenAI 的多模態內容格式，在 messages 陣列中包含圖片內容。
所有標準的 OpenAI 聊天完成參數皆受支援：model、messages、max_tokens、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、stop 等。針對此模型，max_tokens 最高可達 16384。temperature 在創意任務中建議設為 0 到 2；若要進行確定性數學運算，則建議使用較低值（0-0.3）。對於圖片輸入，請包含一則 "role": "user" 的訊息，並將 content 設為文字與圖片部分的陣列。詳細參數說明請參閱 OpenAI 文件。OrcaRouter 會將這些參數原封不動地傳遞給 OpenAI。
Migration involves changing the base URL and API key. Instead of https://api.openai.com/v1, use https://api.orcarouter.ai/v1. Replace your OpenAI API key with an OrcaRouter API key. Keep the model ID as "openai/gpt-5.2-chat-latest" (note the provider prefix). No code changes are needed for the request body or response processing, as OrcaRouter uses the identical format. Test with a small request first. OrcaRouter may also offer additional features like usage analytics and cost tracking in its dashboard.
OrcaRouter 上的 openai/gpt-5.2-chat-latest 速率限制在提供的事實中並未指定。它們可能取決於您的 OrcaRouter 方案及 OpenAI 的容量。常見 HTTP 狀態碼：200（成功）、400（錯誤請求）、401（認證錯誤）、429（超過速率限制）、500（伺服器錯誤）。針對錯誤處理，請對暫時性錯誤（429、500）實施指數退避重試。監控 Token 使用量以避免意外成本。OrcaRouter 的 API 可能會在回應主體中傳回詳細的錯誤訊息以供除錯。
GPT-4o 是一個功能強大的多模態模型，具有廣泛的能力，但所提供的資訊並未包含其 AA Math 分數以供直接比較。GPT-4o 的定價為輸入 $5.00/1M 和輸出 $15.00/1M，這使得 openai/gpt-5.2-chat-latest 在輸入方面更便宜（$1.75），輸出方面則相似（$14 對比 $15）。GPT-4o 支援高達 128K 的上下文，而此模型的上下文視窗則未指定。對於數學特定任務，99.0 的 AA Math 分數表明其表現優於 GPT-4o 的一般數學結果，但仍需進行更廣泛的評估。
o1 是一個專注於推理的模型，採用謹慎的逐步思考。其定價高得多：每1M輸入15美元，每1M輸出60美元。o1 在數學方面得分也很高（例如，o1-preview 在 AIME 2024 中獲得74%，但未提供 AA Math 分數）。openai/gpt-5.2-chat-latest 可能更快更便宜，但 o1 因其內部思維鏈而在極難的推理問題上表現更佳。對於典型的數學問題，此模型可能以較低的成本就足夠了。
Claude 3.5 Sonnet 是一款全能型強模型，定價為每百萬輸入 token $3.00，每百萬輸出 token $15.00。它擁有 200K 的背景窗口。Claude 的數學能力不錯，但此處未經基準測試。openai/gpt-5.2-chat-latest 具有更高的輸出 token 限制（16,384 對 Sonnet 的 8,192？實際上 Sonnet 最多輸出 8,192）。在多模態推理方面，兩者都接受圖像。選擇可能取決於特定測試性能和生態系統偏好。Claude 以安全性和創意寫作聞名，而此模型則強調數學精確性。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-chat-latest",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensparallel_tool_callspresence_penaltypredictionresponse_formatseedservice_tierstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| 輸入 / 1M tokens | $1.75 |
| 輸出 / 1M tokens | $14.00 |
| 快取讀取 / 1M | $0.175 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.2-chat-latest API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-chat-latest