GPT-5.2

Hvad er GPT-5.2 API

GPT-5.2 API er det samme som GPT-5.2 Thinking i ChatGPT. GPT-5.2 Thinking er mellemklasse-varianten i OpenAIs GPT-5.2-familie designet til dybere arbejde: multitrins ræsonnement, opsummering af lange dokumenter, kvalitets kodegenerering og professionelt vidensarbejde, hvor nøjagtighed og anvendelig struktur betyder mere end rå gennemstrømning. I API'et er den eksponeret som modellen gpt-5.2 (Responses API / Chat Completions), og den ligger mellem den lav-latens Instant-variant og den højere kvalitet men dyrere Pro-variant.

Hovedfunktioner

• Meget lang kontekst og komprimering: 400K effektivt vindue og komprimeringsværktøjer til at håndtere relevans på tværs af lange samtaler og dokumenter.
• Konfigurerbar ræsonnementsindsats: none | medium | high | xhigh (xhigh aktiverer maksimal intern beregning til krævende ræsonnement). xhigh er eksponeret for Thinking/Pro-varianter.
• Stærkere værktøjs- og funktionsunderstøttelse: førsteklasses værktøjskald, grammatikker (CFG/Lark) til at begrænse strukturerede outputs, og forbedrede agentiske adfærdsmønstre, der forenkler kompleks multitrins automatisering.
• Multimodal forståelse: rigere billede + tekstforståelse og integration i multitrinsopgaver.
• Forbedret sikkerhed / håndtering af følsomt indhold: målrettede indgreb for at reducere uønskede svar i områder som selvskade og andre følsomme kontekster.

Tekniske kapaciteter og specifikationer (udviklerperspektiv)

• API-slutpunkter og model-id'er: gpt-5.2 for Thinking (Responses API), gpt-5.2-chat-latest for chat/instant-workflows, og gpt-5.2-pro for Pro-niveauet; tilgængelig via Responses API og Chat Completions hvor angivet.
• Ræsonnementstokens og indsatsstyring: API'et understøtter eksplicitte parametre til at allokere compute (ræsonnementsindsats) per forespørgsel; højere indsats øger latenstid og omkostning men forbedrer outputkvaliteten for komplekse opgaver.
• Værktøjer til struktureret output: understøttelse af grammatikker (Lark / CFG) til at begrænse modeloutput til en DSL eller eksakt syntaks (nyttigt til SQL, JSON, DSL-generering).
• Parallelle værktøjskald og agentisk koordinering: forbedret parallelisme og renere værktøjsorkestrering reducerer behovet for udførlige systemprompter og multiagent-stillads.

Benchmark-ydeevne og understøttende data

OpenAI har offentliggjort en række interne og eksterne benchmark-resultater for GPT-5.2. Udvalgte højdepunkter (OpenAIs rapporterede tal):

• GDPval (44 erhverv, vidensarbejde) — GPT-5.2 Thinking “slår eller matcher topbrancheprofessionelle i 70.9% af sammenligningerne”; OpenAI rapporterer, at outputs blev produceret med >11× hastigheden og <1% af omkostningen i forhold til ekspertprofessionelle på deres GDPval-opgaver (hastigheds- og omkostningsestimater er historisk baserede). Disse opgaver omfatter regnearksmodeller, præsentationer og korte videoer.
• SWE-Bench Pro (kodning) — GPT-5.2 Thinking opnår ≈55.6% på SWE-Bench Pro og ~80% på SWE-Bench Verified (kun Python) ifølge OpenAI og etablerer en ny state-of-the-art for kodegenerering / ingeniørevaluering i deres tests. Dette oversættes til mere pålidelig debugging og end-to-end-rettelser i praksis, ifølge OpenAIs eksempler.
• GPQA Diamond (graduate-level science Q&A) — GPT-5.2 Pro: 93.2%, GPT-5.2 Thinking: 92.4% på GPQA Diamond (ingen værktøjer, maksimal ræsonnement).
• ARC-AGI-serien — På ARC-AGI-2 (en sværere flydende ræsonnement-benchmark) scorede GPT-5.2 Thinking 52.9% og GPT-5.2 Pro 54.2% (OpenAI siger, at dette er nye state-of-the-art-mærker for chain-of-thought-stilmodeller).
• Lang kontekst (OpenAI MRCRv2) — GPT-5.2 Thinking viser nær-100% nøjagtighed på 4-needle MRCR-varianten ud til 256k tokens og væsentligt forbedrede score vs GPT-5.1 på tværs af long-context-indstillinger. (OpenAI offentliggjorde MRCRv2-diagrammer og -tabeller.)

Sammenligning med samtidige

• vs Google Gemini 3 (Gemini 3 Pro / Deep Think): Gemini 3 Pro er blevet offentliggjort med et ~1,048,576 (≈1M) token kontekstvindue og brede multimodale input (tekst, billede, lyd, video, PDF'er) samt stærke agentiske integrationer via Vertex AI / AI Studio. På papiret er Gemini 3's større kontekstvindue en differentieringsfaktor for ekstremt store enkelt-sessions-arbejdsbelastninger; afvejninger omfatter værktøjsflade og økosystempasform.
• vs Anthropic Claude Opus 4.5: Anthropics Opus 4.5 fremhæver enterprise-kodning/agent-arbejdsgange og rapporterer stærke SWE-bench-resultater og robusthed til lange agentiske sessioner; Anthropic positionerer Opus til automatisering og kodegenerering med et 200k kontekstvindue og specialiserede agent-/Excel-integrationer. Opus 4.5 er en stærk konkurrent i enterprise-automatisering og kodeopgaver.

Praktisk konklusion: GPT-5.2 sigter mod et afbalanceret sæt forbedringer (400k kontekst, høje token-outputs, forbedret ræsonnement/kodning). Gemini 3 sigter mod de absolut største enkelt-sessionskontekster (≈1M), mens Claude Opus fokuserer på enterprise-ingeniørarbejde og agentisk robusthed. Vælg ved at matche kontekststørrelse, modalitetsbehov, funktions-/værktøjspasform samt omkostnings-/latens-afvejninger.

Sådan får du adgang til og bruger GPT-5.2 API

Trin 1: Registrer dig for API-nøgle

Log ind på cometapi.com. Hvis du endnu ikke er vores bruger, skal du registrere dig først. Log ind i din CometAPI-konsol. Hent adgangsgodkendelsens API-nøgle til grænsefladen. Klik på “Add Token” ved API-token i det personlige center, hent token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.

Trin 2: Send forespørgsler til GPT-5.2 API

Vælg “gpt-5.2”-slutpunktet for at sende API-anmodningen og angiv anmodningskroppen. Anmodningsmetoden og anmodningskroppen hentes fra vores websteds API-dokumentation. Vores websted tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Udviklere kalder disse via Responses API / Chat endpoints.

Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i indholdsfeltet—det er dette, modellen vil svare på . Behandl API-svaret for at få det genererede svar.

Trin 3: Hent og verificer resultater

Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandling svarer API'et med opgavestatus og outputdata.

Se også Gemini 3 Pro Preview API