Sådan bruger du GPT-5.2 API

GPT-5.2 er et meningsfuldt skridt i udviklingen af store sprogmodeller: bedre ræsonnement, større kontekstvinduer, stærkere kode- og værktøjsbrug samt tunede varianter til forskellige kompromiser mellem latenstid og kvalitet. Nedenfor kombinerer jeg de seneste officielle release notes, rapportering og tredjepartsværktøjer (CometAPI) for at give dig en hands-on, produktionsklar guide til at få adgang til GPT-5.2.

GPT-5.2 rulles ud gradvist, og mange brugere kan stadig ikke bruge den. CometAPI har fuldt integreret GPT-5.2, så du kan opleve hele dens funktionalitet med det samme for kun 30% af den officielle pris. Ingen ventetid, ingen begrænsninger. Du kan også bruge Gemini 3 Pro, Claude Opus 4.5, Nano Banana Pro og over 100 andre top AI-modeller i GlobalGPT.

Hvad er GPT-5.2?

GPT-5.2 er det nyeste medlem af OpenAI’s GPT-5-familie. Den fokuserer på forbedret performance i “knowledge-work” (regneark, flertrins ræsonnement, kodegenerering og agent-baseret værktøjsbrug), højere nøjagtighed på professionelle benchmarks og markant større, mere anvendelige kontekstvinduer. OpenAI beskriver GPT-5.2 som en familie (Instant, Thinking, Pro) og positionerer den som en betydelig opgradering over GPT-5.1 i gennemløb, kodeevner og håndtering af lange kontekster. Uafhængig rapportering fremhæver produktivitetsgevinster i professionelle opgaver og hurtigere, billigere levering sammenlignet med menneskelige workflows for mange vidensopgaver.

Hvad betyder det i praksis?

• Bedre flertrins ræsonnement og værktøjsorkestrering: GPT-5.2 håndterer længere tankekæder og kald til eksterne værktøjer mere robust.
• Større, praktisk kontekst: modellerne i familien understøtter ekstremt lange kontekstvinduer (400K effektivt vindue), så hele dokumenter, logs eller multi-fil-kontekster kan behandles i en enkelt forespørgsel.
• Multimodalitet: stærkere fusion af vision + tekst til opgaver, der kombinerer billeder og tekst.
• Variantvalg for latenstid vs. kvalitet: Instant til lav latens, Thinking for balanceret gennemløb/kvalitet, og Pro for maksimal præcision og kontrol (fx avancerede inferensindstillinger).

Hvilke GPT-5.2-varianter findes, og hvornår skal jeg bruge hver?

GPT-5.2 tilbydes som en suite af varianter, så du kan vælge den rette balance mellem hastighed, nøjagtighed og omkostning.

De tre primære varianter

• Instant (gpt-5.2-chat-latest / Instant): laveste latens, optimeret til korte til mellem-lange interaktioner, hvor hastighed er vigtig (fx chat-frontends, hurtig kundesupport). Bruges til high-throughput use cases, der kan tolerere lidt mere overfladisk ræsonnement.
• Thinking (gpt-5.2 / Thinking): standard til mere komplekse opgaver — længere ræsonnementskæder, programsyntese, generering af regneark, dokumentsummering og værktøjsorkestrering. God balance mellem kvalitet og pris.
• Pro (gpt-5.2-pro / Pro): højeste compute, bedste nøjagtighed, egnet til forretningskritiske workloads, avanceret kodegenerering eller specialiserede ræsonnementsopgaver, der kræver større konsistens. Forvent væsentligt højere omkostninger pr. token.

Valg af variant (tommelfingerregler)

• Hvis din applikation har brug for hurtige svar, men kan tolerere lejlighedsvis uklarhed: vælg Instant.
• Hvis din app har brug for pålidelige flertrins outputs, struktureret kode eller regnearkslogik: start med Thinking.
• Hvis din app er sikkerheds-/nøjagtighedskritisk (juridisk, finansiel modellering, produktionskode), eller du kræver højeste kvalitet: evaluer Pro og mål dens cost/benefit.

CometAPI eksponerer de samme varianter, men wrapper dem i en ensartet grænseflade. Det kan forenkle leverandøruafhængig udvikling eller bygge bro mellem teams, der ønsker et enkelt API til flere underliggende modelleverandører. Jeg foreslår at starte med Thinking til generel udvikling og evaluere Instant til live brugerflows samt Pro, når du har brug for den sidste mil af nøjagtighed og kan retfærdiggøre omkostningen.

Hvordan får man adgang til GPT-5.2 API (CometAPI)?

Du har to hovedmuligheder:

1. Direkte via OpenAI’s API — den officielle rute; brug model-ID’er som gpt-5.2 / gpt-5.2-chat-latest / gpt-5.2-pro via OpenAI’s platform-endpoints. Officiel dokumentation og priser findes på OpenAI’s platformsite.
2. Via CometAPI (eller lignende aggregator-leverandører) — CometAPI eksponerer en OpenAI-kompatibel REST-overflade og aggregerer mange leverandører, så du kan skifte udbyder eller model ved at ændre modelstrenge i stedet for at omskrive netværkslaget. Den tilbyder en enkelt base-URL og Authorization: Bearer <KEY>-header; endpoints følger OpenAI-stil stier som /v1/chat/completions eller /v1/responses.

Trin for trin: Kom godt i gang med CometAPI

1. Registrer dig hos CometAPI og generér en API-nøgle fra dashboardet (den vil ligne sk-xxxx). Opbevar den sikkert — fx i miljøvariabler.
2. Vælg endpoint — CometAPI følger OpenAI-kompatible endpoints. Eksempel: POST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions.
3. Vælg modelstrengen — fx "model": "gpt-5.2" eller "gpt-5.2-chat-latest"; tjek CometAPI’s modelliste for at bekræfte de nøjagtige navne.
4. Test med en minimal request (eksempel nedenfor). Overvåg latens, tokenforbrug og svar i CometAPI-konsollen.

Eksempel: hurtig curl (CometAPI, OpenAI-kompatibel)

curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gpt-5.2",    "messages": [      {"role":"system","content":"You are a concise assistant that answers as an expert data analyst."},      {"role":"user","content":"Summarize the differences between linear and logistics regression in bullet points."}    ],    "max_tokens": 300,    "temperature": 0.0  }'

Dette eksempel følger CometAPI’s OpenAI-kompatible requestformat; CometAPI standardiserer adgang på tværs af modeller; typiske trin er: tilmeld dig hos CometAPI, få en API-nøgle, og kald deres unified endpoint med modelnavnet (fx gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest eller gpt-5.2-pro). Autentificering sker via Authorization: Bearer <KEY>-header.

Sådan bruger du GPT-5.2 API bedst

GPT-5.2 understøtter den standardfamilie af generative modelparametre plus yderligere designvalg omkring lange kontekster og værktøjskald.

Nye GPT-5.2-parametre

GPT-5.2 tilføjer et xhigh reasoning effort-niveau oven på de eksisterende niveauer (fx low, medium, high). Brug xhigh til opgaver, der behøver dybere, trinvis ræsonnement eller når du beder modellen om at udføre chain-of-thought-lignende planlægning (gpt-5.2, gpt-5.2-pro), der skal bruges programmatisk. Husk: højere reasoning effort øger ofte omkostning og latens; brug det selektivt.

GPT-5.2 understøtter meget store kontekstvinduer: planlæg at dele eller streame input og brug compaction (en ny konteksthåndteringsteknik introduceret i 5.2) til at komprimere tidligere ture til tætte resumeer, der bevarer faktuel tilstand og samtidig frigør tokenbudget. For lange dokumenter (hvidbøger, kodebaser, juridiske kontrakter) bør du:

• Forbehandle og indlejre dokumenter i semantiske chunks.
• Bruge retrieval (RAG) til kun at hente relevante chunks pr. prompt.
• Anvende platformens compaction API/parametre for at bevare vigtig tilstand og minimere antal tokens.

Andre parametre og praktiske indstillinger

• model — variantstrengen (fx "gpt-5.2", "gpt-5.2-chat-latest", "gpt-5.2-pro"). Vælg baseret på kompromis mellem latens/nøjagtighed.
• temperature (0.0–1.0+) — tilfældighed. Til reproducerbare, nøjagtige outputs (kode, juridisk sprog, finansielle modeller) brug 0.0–0.2. Til kreative outputs, 0.7–1.0. Standard: 0.0–0.7 afhængigt af use case.
• max_tokens / max_output_tokens — begræns størrelsen på det genererede svar. Med store kontekstvinduer kan du generere meget længere outputs; bryd dog meget lange opgaver op i streaming- eller chunkede workflows.
• top_p — nucleus sampling; nyttig i kombination med temperature. Ikke påkrævet til de fleste deterministiske ræsonnementsopgaver.
• presence_penalty / frequency_penalty — styrer gentagelse for kreativ tekst.
• stop — en eller flere tokensekvenser, hvor modellen skal stoppe generering. Nyttig ved generering af afgrænsede outputs (JSON, kode, CSV).
• streaming — aktiver streaming for lav-latens UX ved generering af lange outputs (chat, store dokumenter). Streaming er vigtig for brugeroplevelsen, når et fuldt svar kan tage sekunder eller længere.
• system / assistant / user messages (chat-baseret API) — brug en stærk, eksplicit systemprompt til at sætte adfærd. For GPT-5.2 er systemprompter stadig den mest kraftfulde løftestang til at forme konsistent adfærd.

Særlige hensyn for lange kontekster og værktøjsbrug

• Chunking og retrieval: selvom GPT-5.2 understøtter meget lange vinduer, er det ofte mere robust at kombinere retrieval (RAG) med chunkede prompts til opdaterbare data og memory management. Brug den lange kontekst til tilstandsfuldt arbejde, hvor det virkelig er nødvendigt (fx fuld-dokumentanalyse).
• Værktøjs-/agentkald: GPT-5.2 forbedrer agentisk værktøjs-kald. Hvis du integrerer værktøjer (søgning, evals, kalkulatorer, eksekveringsmiljøer), definer klare funktionsskemaer og robust fejlbehandling; behandl værktøjer som eksterne orakler og valider altid outputs.
• Deterministiske outputs (JSON / kode): brug temperature: 0 og stærke stop-tokens eller funktionsskemaer. Validér også genereret JSON med en schema-validator.

Eksempel: sikker system + assistant + user mikro-prompt til kodegenerering

[  {"role":"system","content":"You are a precise, conservative code generator that writes production-ready Python. Use minimal commentary and always include tests."},  {"role":"user","content":"Write a Python function `summarize_errors(log_path)` that parses a CSV and returns aggregated error counts by type. Include a pytest test."}]

Denne form for eksplicit rolle + instruktion reducerer hallucinationer og hjælper med at producere testbart output.

Hvad er best practices for promptdesign med GPT-5.2?

GPT-5.2 drager fordel af de samme grundlæggende principper for prompt engineering, med nogle justeringer i lyset af dens stærkere ræsonnement og længere kontekstmuligheder.

Prompter, der fungerer godt

1. Vær eksplicit og struktureret. Brug nummererede trin, eksplicitte ønsker til outputformat og eksempler.
2. Foretræk strukturerede outputs (JSON eller tydeligt afgrænsede blokke), når resultater skal parses programmatisk. Inkludér et schemaeksempel i prompten.
3. Chunk kæmpe kontekster, hvis du sender mange filer; opsummér enten progressivt eller brug modellens lang-kontekst direkte (vær opmærksom på omkostning). GPT-5.2 understøtter meget store kontekster, men omkostning og latens skalerer med inputstørrelse.
4. Brug retrieval-augmented generation (RAG) til opdaterede eller proprietære data: hent dokumenter, send de relevante uddrag, og bed modellen om at forankre svar i disse uddrag (inkludér "source": true-lignende instruktioner eller kræv citationer i output).
5. Begræns hallucinationsrisiko ved at instruere modellen til at sige “Jeg ved det ikke”, når data ikke er til stede, og ved at tilbyde evidensuddrag at citere. Brug lav temperature og ræsonnementsorienterede systemprompter til faktuelle opgaver.
6. Test på repræsentative data og sæt automatiske checks (unittests) for strukturerede outputs. Når nøjagtighed betyder noget, byg et automatiseret human-in-the-loop-verifikationstrin.

Eksempelprompt (dokumentsummering + handlingspunkter)

You are an executive assistant. Summarize the document below in 6–8 bullets (each ≤ 30 words), then list 5 action items with owners and deadlines. Use the format:​SUMMARY:1. ...ACTION ITEMS:1. Owner — Deadline — Task​Document:<paste or reference relevant excerpt>

---

Hvad koster GPT-5.2 (API-priser)

Priser for GPT-5.2 er baseret på tokenforbrug (input og output) og den variant, du vælger. Offentliggjorte satser (december 2025) viser højere pris pr. token end GPT-5.1, hvilket afspejler modellens øgede kapabiliteter.

Aktuelle offentlige priser (officiel OpenAI-liste)

OpenAI’s offentlige prisliste angiver omtrentlige satser pr. 1 million tokens (input- og output-spande). Rapporterede tal inkluderer:

• gpt-5.2 (Thinking / chat latest): 1.75 per 1M input tokens**, **14.00 per 1M output tokens (bemærk: præcise rabatter for cachede input kan gælde).
• gpt-5.2 (standard): input ≈ 1.75 / 1M tokens; output ≈ 14.00 / 1M tokens.
• gpt-5.2-pro bærer en meget højere præmie (fx 21.00–168.00/M output for priority/pro-tier).

CometAPI tilbyder mere overkommelige API-priser, med GPT-5.2 til 20% af den officielle pris, plus lejlighedsvise ferierabatter. CometAPI giver et samlet modelkatalog (inklusive OpenAI’s gpt-5.2) og eksponerer dem via deres egen API-overflade, hvilket gør det nemmere at spare omkostninger og rulle modeller tilbage.

Sådan kontrollerer du omkostninger

1. Foretræk kortfattet kontekst — send kun nødvendige uddrag; opsummér lange dokumenter på din side før afsendelse.
2. Brug cachede input — til gentagne prompts med samme instruktion kan cachede input-niveauer være billigere (OpenAI understøtter priser for cachede input til gentagne prompts).
3. Generér flere kandidater på serversiden (n>1) kun når det er nyttigt; kandidatgenerering multiplicerer token-outputomkostning.
4. Brug mindre modeller til rutinearbejde (gpt-5-mini, gpt-5-nano) og reserver GPT-5.2 til højværdiopgaver.
5. Batch forespørgsler og brug batch-endpoints, hvor udbyderen understøtter det, for at amortisere overhead.
6. Mål tokenforbrug i CI — instrumentér tokenregnskab og kør omkostningssimulationer mod forventet trafik før produktion.

Ofte stillede praktiske spørgsmål

Kan GPT-5.2 håndtere enorme dokumenter i ét hug?

Ja — familien er designet til meget lange kontekstvinduer (100Ks til 400K tokens i nogle produktbeskrivelser). Når det er sagt, øger store kontekster omkostning og tail-latens; ofte er en hybrid chunk+resume-tilgang mere omkostningseffektiv.

Skal jeg finetune GPT-5.2?

OpenAI eksponerer finetuning og assistenttilpasningsværktøjer i GPT-5-familien. For mange workflowproblemer er prompt engineering og systemmeddelelser nok. Brug finetuning, hvis du har brug for konsistent domænestil og gentagne deterministiske outputs, som prompter ikke pålideligt kan frembringe. Finetuning kan være dyrt og kræver governance.

Hvad med hallucinationer og faktualitet?

Lav temperatur, inkluder grounding-uddrag, og kræv, at modellen citerer kilder eller siger “Jeg ved det ikke”, når det ikke er understøttet. Brug menneskelig review til outputs med høj konsekvens.

Konklusion

GPT-5.2 er en muliggjørende platform: brug den, hvor den giver løft (automatisering, opsummering, kode-stilladsering), men udliciter ikke dømmekraft. Modellens forbedrede ræsonnement og værktøjsbrug gør automatisering af komplekse workflows mere gennemførbar end før — men omkostning, sikkerhed og governance forbliver begrænsende faktorer.

For at begynde, udforsk GPT-5.2-modellers (GPT-5.2；GPT-5.2 pro, GPT-5.2 chat ) kapabiliteter i Playground og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før adgang, sørg for at du er logget ind på CometAPI og har fået en API-nøgle. CometAPI tilbyder en pris langt under den officielle pris for at hjælpe dig med at integrere.

Klar til at komme i gang?→ Gratis prøve af GPT-5.2-modeller !