OpenAI 的 GPT-5.2 Pro 擁有 400K 上下文視窗，多模態（圖像/文字/檔案），透過 OrcaRouter 以零加價存取。
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 是 OpenAI 的 GPT-5 系列中的一個模型，具體是 2025 年 12 月發佈的 Pro 變體。它專為需要大型上下文視窗和多模態輸入處理的任務而設計。該模型接受文字、圖片和檔案作為輸入，每次回應最多可生成 128,000 個 token。其 400,000 個 token…
擁有40萬個token的上下文窗口，該模型能在單一提示中處理極大的輸入內容，包括整本書、長篇研究論文、大型程式碼庫，或長達數小時的對話記錄。大上下文讓模型能夠在長段落間維持連貫性，並參考輸入的早期部分，無需依賴外部記憶體或檢索系統。此功能在需要綜合多個來源資訊的任務上特別有效，例如長篇文件的摘要、大型語料庫的問答，以及生成需要整合多方資料的報告。
該模型除了文字之外，也接受圖像和檔案。圖像可以透過訊息陣列中的 URL 或 base64 編碼資料提供。檔案則可使用檔案輸入模式附加，讓模型能夠讀取並處理其內容。此功能可支援描述圖像、從掃描文件中擷取文字、分析圖表，以及結合視覺與文字資訊進行推理等多種任務。多模態支援已整合至標準的聊天完成介面中，因此單一請求即可同時包含文字、圖像和檔案。
考慮到高昂成本（每百萬輸入代幣21美元，每百萬輸出代幣168美元），此模型對於簡單或簡短提示並不經濟。對於基本分類、簡答題或簡單翻譯等任務，較小的模型如GPT-4o mini或GPT-3.5 Turbo能以極低的成本提供可接受的結果。Pro變體最適合保留給那些真正利用其大上下文窗口或多模態輸入的應用——例如處理整份文件、分析圖像，或生成對品質和連貫性要求嚴格的長篇內容。
最佳使用案例包括長文件分析（法律合約、研究論文、技術手冊）、多模態推理（解讀圖表、從發票中提取數據）、跨大型程式碼庫的複雜程式碼生成與審查，以及需要記憶長歷史的延展對話代理。其大輸出容量（128K tokens）也使其適合在一次回應中生成冗長報告、小說或詳細分析。對於較短任務，建議使用更具成本效益的模型。
OpenAI 尚未公開發布針對 GPT-5.2 Pro 2025-12-11 版本的標準化基準測試分數。根據其作為 Pro 型號的定位，預期該模型在語言理解、推理及生成任務中將處於領先地位。用戶應在自己的數據集上評估此模型，以判斷其對特定應用的效果。該模型具備較大的上下文視窗與多模態支援，可能在處理長篇或混合輸入的任務中提供優勢，但目前尚無可比較的量化數據。
延遲取決於輸入大小、輸出長度以及OpenAI基礎設施的當前負載。由於該模型具有較大的上下文視窗和高輸出能力，處理非常長的輸入或生成冗長回應所需的時間會比小型模型更長。對於較短的提示，回應時間與其他頂級模型相似。OrcaRouter不會增加顯著的額外負擔；延遲主要由提供商決定。串流（透過stream參數啟用）可以通過在生成時即時傳遞token來減少感知到的延遲。
優勢包括 400K 的上下文窗口、128K 的最大輸出 Token、多模態輸入（圖像、文字、檔案）以及高品質的語言生成。局限包括成本高昂、未公開基準分數，以及處理極長提示時可能出現延遲。該模型不適合要求極低延遲的即時應用或預算受限的專案。此外，與所有大型語言模型相同，它可能產生錯誤或偏頗的輸出，使用者應實施適當的驗證與安全措施。
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 是一個較大的模型，因此通常每個 token 的延遲會比 GPT-4o mini 或 GPT-3.5 Turbo 這類較小的模型來得高。對於短輸入和輸出，差異可能明顯但可接受。對於長輸入，處理完整提示（例如 40 萬個 token 的上下文）的初始時間會很顯著。如果速度是首要考量，選擇較小的模型會更合適。然而，對於需要大型上下文或多模態能力的任務，速度上的取捨可能是合理的。
定價是根據處理的代幣數量計算。輸入代幣每100萬個收費21.00美元，輸出代幣每100萬個收費168.00美元。代幣包含文字以及任何圖像或檔案代幣（圖像的計費代幣率比文字高，依OpenAI的規定）。沒有固定的月費或OrcaRouter的額外費用；您只需支付供應商費率，零加成。所有帳務都透過OrcaRouter的用量計費系統處理。
對於一份10萬個輸入token的長文件和一份1萬個token的摘要，輸入成本為$2.10，輸出成本為$1.68，總計$3.78。對於包含圖片的多模態請求（根據圖片大小，可能被標記為數百個token），成本會相應調整。由於輸出token的成本是輸入token的八倍，需要生成較長回覆的任務成本更高。用戶應根據其輸入和期望的輸出長度來估算token使用量，以管理成本。
無隱藏費用。OrcaRouter 不收取設定費、每月最低費用或超出代幣定價的每次請求額外費用。您需支付每百萬輸入代幣 21.00 美元，每百萬輸出代幣 168.00 美元，無任何加成。但請注意，圖像和檔案輸入可能由 OpenAI 以不同費率進行代幣化；這並非 OrcaRouter 的收費。請務必根據 API 回應中顯示的實際多模態輸入代幣數量來準確預測成本。
OrcaRouter 並未公開揭露此模型的任何快取機制細節。快取策略（若有）將由 OpenAI 決定，且不反映在零加成定價結構中。使用者應假設每次請求均依據 API 回報的實際輸入與輸出 token 數量計費。為優化成本，建議考慮批次處理請求、使用更簡短的提示詞，並盡可能重複使用回應，而非依賴快取。
若要使用 openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11，請將您的 API 客戶端設定為指向 https://api.orcarouter.ai/v1。使用您的 OrcaRouter API 金鑰進行驗證。在聊天完成請求中，將模型指定為 "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11"。該 API 與 OpenAI Python 客戶端、JavaScript 客戶端等相容。例如，在 Python 中：openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="sk-...")。然後調用 client.chat.completions.create(model="openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11", messages=[...])。
支援所有標準的 OpenAI 聊天完成參數，包括 messages（system、user、assistant 角色）、temperature（0-2）、top_p、n、stream、stop、max_tokens、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias 與 user。對於多模態輸入，content 欄位可包含文字與 image_url 或 file_url 物件。max_tokens 參數最高可設為 128,000。啟用串流需設定 stream: true 並處理傳入的 token 區塊。各參數的詳細說明請參閱 OpenAI 的 API 文件。
遷移涉及兩項變更：將基礎 URL 更新為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將您的 OpenAI API 金鑰替換為 OrcaRouter API 金鑰。模型 ID 從原本的 OpenAI 識別碼（例如 "gpt-5.2-pro-2025-12-11"）變更為 "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11"，以通過 OrcaRouter 路由。由於 API 完全相容，無需其他程式碼修改。請確保您的函式庫已更新至最新版本。透過少量請求進行測試，以確認連線和計費正常。
OrcaRouter 的基本 URL 是 https://api.orcarouter.ai/v1。在請求中要使用的確切模型 ID 是 "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11"。這個模型 ID 是 OrcaRouter 將請求路由到正確的提供者和模型所必需的。如果你使用了錯誤的 ID，請求可能會失敗或被路由到不同的模型。請務必在 OrcaRouter 的文檔或儀表板中驗證模型 ID。
與 GPT-4o 相比，GPT-5.2 Pro 提供更大的上下文視窗（400K，而 GPT-4o 為 128K）以及更高的最大輸出上限（128K，而 GPT-4o 為 4K），並新增了檔案輸入功能。定價差距顯著：GPT-4o 每百萬輸入 tokens 收費 10 美元、每百萬輸出 tokens 收費 30 美元（根據已知公開定價）；GPT-5.2 Pro 則分別為 21 美元與 168 美元。因此，Pro 版本最適合需要較大上下文與多模態檔案支援的應用場景。
關於GPT-5基礎模型及GPT-5.2非Pro版本的資訊並未在事實中提供。通常，同一世代的Pro版本提供更高的效能、更大的上下文視窗及更大的輸出容量，價格也較高。此特定模型為2025年12月發布的GPT-5.2的Pro版本。使用者應查閱OpenAI的官方文件以了解模型層級間的差異。OrcaRouter可能提供其他GPT-5變體；請查看模型目錄以確認可用性。
當您需要在單一提示中處理非常長的上下文（最多 400K tokens）、生成長篇輸出（最多 128K tokens），或利用結合文字、圖像和檔案的多模態輸入時，請選擇 GPT-5.2 Pro。如果您的任務較短或較簡單，像 GPT-4o 或 GPT-4o mini 這類更便宜的模型會更符合成本效益。對於不需要完整上下文視窗的多模態任務，配備視覺功能的 GPT-4o 可能就已足夠。請評估您在上下文長度、輸出長度與模態方面的具體需求來做決定。
與非OpenAI模型的比較需要特定供應商的基準數據，此處未提供。一般來說，大型上下文窗口也由Anthropic（Claude 3.5 Sonnet，200K）和Google（Gemini 1.5 Pro，1M）的模型提供。GPT-5.2 Pro的400K上下文則介於兩者之間。定價和輸出容量是OpenAI獨有的。在評估替代方案時，請考慮上下文窗口、代幣定價、透過OrcaRouter整合的便利性，以及在你特定任務上的表現等因素。
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-2025-12-11",
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。
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