GPT-5.2 Pro 是 OpenAI 最先進的模型，相較於 GPT-5 Pro，在代理編碼與長上下文表現上帶來重大改進。它針對需要逐步推理的複雜任務進行了最佳化，...
OpenAI GPT-5.2 Pro 是一個大型語言模型，專為需要廣度與深度的任務而設計。它擁有 400,000 個 token 的上下文窗口，以及最多 128,000 個 token 的輸出能力，一次請求即可處理並產生相當於數百頁的內容。它接受文字、圖片和檔案輸入，從而實現多模態推理。此模型針對專業用戶——數據科學家、研究人員、工程師——他們需要解決涉及大量原始資料或需要大量生成輸出的複雜問題。…
GPT-5.2 Pro 擅長處理需要理解並推理大量資訊的任務，例如分析整篇研究論文或法律文件、對大型程式碼庫進行除錯與重構，以及生成涵蓋多頁的詳細報告或計畫。其多模態輸入能力使其能夠在同一語境中解析圖像和檔案，如同處理文字一樣，因此可以從 PDF 中轉錄圖表，同時回答關於文字內容的問題。該模型的高輸出容量使其能夠產生長篇內容，而無需多次 API 呼叫，從而降低複雜性。這些能力使其成為研究、工程與分析領域的強力選擇，尤其在需要深度與完整性的場景中至關重要。
由於GPT-5.2 Pro的定價為每百萬輸入token $21.00、每百萬輸出token $168.00，對於高用量或延遲敏感的應用來說成本高昂。對於適合較小上下文窗口（例如8k–32k個token）且不需要多模態輸入的任務，像OpenAI的GPT-4o或GPT-3.5系列等更便宜的模型，能以極低的成本提供足夠的品質。此外，如果所需的輸出長度少於幾千個token，較小的模型將更為經濟。建議用戶根據任務複雜度匹配模型能力：僅在問題確實需要其大型上下文、多模態支援或高輸出上限時，才使用GPT-5.2 Pro。OrcaRouter的目錄中包含許多模型可供選擇。
模型可接受檔案和圖片作為輸入訊息的一部分。對於圖片，您可以在內容陣列中提供URL或base64編碼的圖片，並設定`"type": "image_url"`。對於檔案，OrcaRouter的API支援檔案附件；系統會處理該檔案，並將其內容添加到token串流中。整個輸入（包含文字、圖片、檔案）必須落在400,000個token的上下文視窗內。請注意，圖片和檔案會根據其大小消耗token；詳細的圖片可能消耗數千個token。這使得模型能夠從圖片中讀取文字（類似OCR功能），並同時跨多種格式進行推理。然而，由於token消耗的緣故，在包含大型附件時需留意成本。
針對 GPT-5.2 Pro 的具體基準測試分數並未在現有資料中提供。效能可從其作為 OpenAI GPT-5 系列中高階產品的架構推斷，該系列通常在推理、程式碼和多模態基準測試中表現出強大結果。然而，在沒有已發布數據的情況下，使用者應在自己的測試集上評估該模型。OrcaRouter 不會改變模型效能；您呼叫的是由 OpenAI 託管的相同模型。對於關鍵應用，請進行控制實驗，比較 GPT-5.2 Pro 與其他模型。典型的優勢包括對長上下文的深入理解以及複雜任務的高準確率，但實際分數取決於具體提示和領域。
GPT-5.2 Pro 的延遲時間在所提供的資料中並未指定。作為一個擁有 400k 上下文與 128k 輸出的大型模型，它可能比小型模型更慢，尤其在使用完整上下文視窗的請求時。處理時間會隨著輸入大小和請求的輸出長度而增加。在 OrcaRouter 的 API 下，網路延遲與 OrcaRouter 的基礎設施僅增加極少的額外開銷，但主導因素仍是 OpenAI 的推論時間。對於即時應用，請考慮響應特性較快的模型。對於離線批次處理，考量到品質提升，較慢的速度或許可以接受。請務必在您的環境中測量延遲，因為它會隨著負載與請求參數而有所變化。
優勢：極大的上下文視窗（40萬個令牌）與輸出限制（12.8萬個令牌）可一次性分析大量材料。多模態輸入（圖像、文字、檔案）能整合多元資料來源。此模型專為處理複雜任務的高品質推理而設計。限制：每個令牌的高昂成本使其不適用於簡單或簡短查詢。無公開基準評分，因此其在標準任務上的相對表現未知。當上下文充斥過多不相關資訊時，輸出品質可能下降。與所有大型模型相同，可能產生看似合理但錯誤的回應。使用者應在關鍵領域驗證輸出內容。模型不支援即時串流速度；其最佳化目標為深度而非速度。
定價為每100萬個輸入Token $21.00，每100萬個輸出Token $168.00。這些是提供商的費率，OrcaRouter 不加收任何利潤。輸入Token 包含所有文字、圖像Token（依據解析度）及檔案Token。輸出Token 則是產生的回應文字。API 呼叫、驗證或支援皆無額外費用，您只需為消耗的Token 付費。文件中未提及快取機制；除非 OrcaRouter 的說明文件另有指定，否則假設未套用任何Token 快取。估算成本方式：若輸入10,000個Token，輸出5,000個Token，則成本為 (10,000/1,000,000)*21 + (5,000/1,000,000)*168 = $0.21 + $0.84 = $1.05。對於更長的請求，成本會線性增加。
輸入成本為每1M tokens 21美元，在高階模型中屬於中等，但輸出成本為每1M tokens 168美元，則明顯較高。這意味著你應盡量減少輸出長度。對於一個128k token的輸出，僅生成成本就約為21.50美元。如果你的任務可以用較便宜的模型拆分成較小的部分，你可能可以省錢。然而，對於真正需要大上下文或多模態能力的任務，每次調用的費用可能是合理的。始終將 max_tokens 設置為所需的最小值。考慮使用 OrcaRouter 的成本追蹤功能來監控支出。沒有針對批次或爆發使用的折扣說明；費率是按 token 計費，不因用量而異。
不。OrcaRouter 以精確的供應商費率對 GPT-5.2 Pro 收費：每 100 萬個輸入 Token 收費 $21.00，每 100 萬個輸出 Token 收費 $168.00，且完全無加成。沒有任何隱藏費用、月訂閱費或每次請求的附加費。您只需為消耗的 Token 付費。這種透明的定價讓您能直接與 OpenAI 自家 API 的定價進行比較（如果您直接使用的話）。OrcaRouter 的角色是作為閘道：它將您的請求轉發給上游提供商並返回回應，不會修改模型或添加自己的定價層級。所有 API 使用的標準計費方式均適用。
使用基礎 URL https://api.orcarouter.ai/v1 搭配您的 API 金鑰。將模型參數設為 "openai/gpt-5.2-pro"。請求格式與 OpenAI 的 Chat Completions API (POST /chat/completions) 完全相同。請包含一個 messages 陣列，內含您的對話歷史記錄。對於圖片輸入，請在內容中包含 "type": "image_url" 的訊息。對於檔案輸入，請使用檔案附件機制——請查閱 OrcaRouter 的文件以了解確切語法。您可以設定標準參數，如 temperature、top_p、max_tokens（最高 128,000）以及 stop sequences。回應將以與 OpenAI API 相同的格式包含生成的文字。範例（Python）：openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2-pro", messages=[...])。
所有標準的聊天補全參數均適用：messages（必填）、model（必填，設定為"openai/gpt-5.2-pro"）、max_tokens（預設無？根據需要設定，最高128000）、temperature（0-2，預設1）、top_p（0-1，預設1）、n（補全數量，預設1）、stream（布林值，預設false）、stop（字串陣列）、presence_penalty和frequency_penalty（-2到2）。對於多模態，在訊息內容陣列中包含：文字物件（類型"text"）和image_url物件（類型"image_url"並附url欄位）。檔案透過單獨的參數傳遞；請查閱OrcaRouter文件。Token限制由提供者實施。沒有用於上下文視窗大小的自訂參數；模型自動使用最多40萬總Token。API以標準格式回傳補全結果，包括使用統計資料。
遷移非常直接：將基礎 URL 從 api.openai.com 改為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型 ID 從任何 OpenAI 模型名稱替換為 "openai/gpt-5.2-pro"。將你的 API 金鑰換成 OrcaRouter 金鑰。訊息格式保持不變——無需更改多模態輸入、參數或串流的結構。如果你使用的是 OpenAI 的 Python 函式庫，請將 api_base 切換為 OrcaRouter 的 URL。請注意，OrcaRouter 相較於直接存取不會增加任何延遲開銷。由於定價與提供商費率相同，你的成本將完全一致。先用一個小型請求進行測試，以確認連線能力和令牌計數。所有標準錯誤碼和使用字段均保持不變。
GPT-5.2 Pro 擁有更大的上下文視窗（400k，相較於 GPT-4 Turbo 通常為 128k 或 GPT-4o 的 128k），以及更高的輸出上限（128k，而早期模型通常僅 4k–16k）。它也支援圖片與檔案輸入（GPT-4o 同樣支援此功能，但上下文較小）。在成本方面，GPT-5.2 Pro 顯著更昂貴：每 1M tokens 為 $21/$168，相較於 GPT-4o 約 $2.50/$10。取捨在於：GPT-5.2 Pro 能一次處理更大型的任務，降低複雜度與潛在的上下文碎片化。對於短任務，GPT-4o 能在較低成本下提供相當品質；而針對大型文件的深度分析或多模態密集型任務，GPT-5.2 Pro 則是更強大的選擇。
沒有具體的基準評分，無法直接進行效能比較。兩款模型都提供大上下文視窗——Gemini 1.5 Pro 支援高達 200 萬個 token，而 GPT-5.2 Pro 支援 40 萬個。GPT-5.2 Pro 的輸出限制（12.8 萬個）高於 Gemini 1.5 Pro 常見的 8000 至 3.2 萬個。輸入模態相似：兩者皆可處理文字、圖片及檔案。定價方面有所不同：Gemini 1.5 Pro 的價格依輸入大小而異；GPT-5.2 Pro 則按 token 固定收費。選擇取決於所需的輸出長度、成本容忍度以及特定模型的優勢。OrcaRouter 同時提供兩者的存取權限，使用者可針對自身數據進行評估，以判斷哪個模型在自己的使用案例中能產生更佳的結果。
選擇 GPT-5.2 Pro 的時機：當你的任務需要以下任一條件時——上下文窗口大於 128k token（例如處理整本書籍、長篇對話記錄、大型程式碼庫）、生成的輸出長於 16k token（例如完整的報告、大規模程式碼生成），或是對複雜推理有高可靠性要求，需要頂級模型的額外能力。另外，如果你需要多模態輸入且上下文非常龐大時也該選擇它——其他 OpenAI 多模態模型的限制較小。對於簡單的問答、簡短的翻譯或小規模資料提取則應避免使用，因為像 GPT-4o mini 或 GPT-3.5 Turbo 這類較便宜的模型能以更低成本提供良好結果。使用 OrcaRouter 可根據每個請求的需求輕鬆切換模型。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 輸入 / 1M tokens | $21.00 |
| 輸出 / 1M tokens | $168.00 |
| 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。
@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