Home/Models/OpenAI/GPT-5.2 Pro
O

GPT-5.2 Pro

Indtast:$16.80/M
Output:$134.40/M
Kontekst:400,000
Maks Output:128,000
gpt-5.2-pro er det mest kapable, produktionsorienterede medlem af OpenAIs GPT-5.2-familie, tilgængelig via Responses API til arbejdsbelastninger, der kræver maksimal nøjagtighed, flertrinsræsonnering, omfattende brug af værktøjer og de største kontekst-/gennemløbsbudgetter, som OpenAI tilbyder.
Ny
Kommersiel brug
Playground
Oversigt
Funktioner
Priser
API

Hvad er GPT-5.2-Pro

GPT-5.2-Pro er “Pro”-niveauet i OpenAIs GPT-5.2-familie, beregnet til de sværeste problemer — flertrinsræsonnering, kompleks kode, syntese af store dokumenter og professionelt vidensarbejde. Den gøres tilgængelig i Responses API for at muliggøre multi-turn-interaktioner og avancerede API-funktioner (værktøjer, ræsonneringstilstande, komprimering osv.). Pro-varianten ofrer gennemløb og pris til fordel for maksimal svarkvalitet og stærkere sikkerhed/konsistens i svære domæner.

Hovedfunktioner (hvad gpt-5.2-pro bringer til applikationer)

  • Ræsonnering med højeste nøjagtighed: Pro understøtter OpenAIs højeste ræsonneringsindstillinger (inklusive xhigh) for at bytte latens og compute for dybere interne ræsonneringsgennemløb og forbedret chain-of-thought-lignende forfining af løsninger.
  • Stor kontekst og lange dokumenter: konstrueret til at opretholde nøjagtighed på tværs af meget lange kontekster (OpenAI har benchmarktestet familievarianter op til 256k+ tokens), hvilket gør niveauet velegnet til juridisk/teknisk dokumentgennemgang, virksomheders vidensbaser og langtidskørende agenttilstande.
  • Stærkere værktøjs- og agentudførelse: designet til pålideligt at kalde værktøjssæt (allowed-tools-lister, audit-hooks og rigere værktøjsintegrationer) og til at agere som en “mega-agent”, der kan orkestrere flere under-værktøjer og flertrins-workflows.
  • Forbedret faktuel nøjagtighed og sikkerhedsforanstaltninger: OpenAI rapporterer mærkbare reduktioner i hallucinationer og uønskede svar på interne sikkerhedsmetrikker for GPT-5.2 vs. tidligere modeller, understøttet af opdateringer i systemkortet og målrettet sikkerhedstræning.

Tekniske muligheder og specifikationer (for udviklere)

  • API-endpoint og tilgængelighed: Responses API er den anbefalede integration til Pro-niveau-workflows; udviklere kan sætte reasoning.effort til none|medium|high|xhigh for at finjustere internt compute til ræsonnering. Pro eksponerer den højeste xhigh-fidelitet.
  • Ræsonneringsindsatsniveauer: none | medium | high | xhigh (Pro og Thinking understøtter xhigh for kvalitetsprioriterede kørsler). Denne parameter lader dig afveje omkostning/latens mod kvalitet.
  • Komprimering og kontekststyring: Nye komprimeringsfunktioner gør det muligt for API’et at styre, hvad modellen “husker”, og reducere tokenforbrug, mens relevant kontekst bevares — nyttigt til lange samtaler og dokument-workflows.
  • Værktøjer og brugerdefinerede værktøjer: Modeller kan kalde brugerdefinerede værktøjer (sende rå tekst til værktøjer, mens modeluddata begrænses); stærkere værktøjskald og agentiske mønstre i 5.2 reducerer behovet for omfattende systemprompter.

Benchmark-ydelse

Nedenfor er de mest relevante, reproducerbare nøgletal for GPT-5.2 Pro (OpenAIs verificerede/interne resultater):

  • GDPval (benchmark for professionelt arbejde): GPT-5.2 Pro — 74.1% (sejre/uafgjorte) på GDPval-suiten — en markant forbedring over GPT-5.1. Denne måling er designet til at tilnærme værdi i reelle økonomiske opgaver på tværs af mange erhverv.
  • ARC-AGI-1 (generel ræsonnering): GPT-5.2 Pro — 90.5% (Verified); Pro blev rapporteret som den første model, der passerede 90% på denne benchmark.
  • Kodning og software engineering (SWE-Bench): stærke fremskridt i flertrins kode-ræsonnering; f.eks. viser SWE-Bench Pro public og SWE-Lancer (IC Diamond) materielle forbedringer over GPT-5.1 — repræsentative familietal: SWE-Bench Pro public ~55.6% (Thinking; Pro-resultater rapporteret højere i interne kørsler).
  • Langkontekst-faktualitet (MRCRv2): GPT-5.2-familien viser høj retrieval og nålefinding på tværs af 4k–256k intervaller (eksempler: MRCRv2 8 nåle ved 16k–32k: 95.3% for GPT-5.2 Thinking; Pro opretholdt høj nøjagtighed ved større vinduer). Dette viser familiens robusthed til langkontekst-opgaver, et Pro-salgsargument.

Hvordan gpt-5.2-pro sammenlignes med jævnbyrdige og andre GPT-5.2-niveauer

  • vs GPT-5.2 Thinking / Instant:: gpt-5.2-pro prioriterer fidelitet og maksimal ræsonnering (xhigh) over latens/omkostning. gpt-5.2 (Thinking) ligger i midten til dybere arbejde, og gpt-5.2-chat-latest (Instant) er tunet til lav-latens chat. Vælg Pro til opgaver med højeste værdi og compute-intensitet.
  • Versus Google Gemini 3 og andre frontmodeller: GPT-5.2 (familien) som OpenAIs konkurrencemæssige svar på Gemini 3. Leaderboards viser opgaveafhængige vindere — på nogle opgaver inden for graduate-niveau science og professionelle benchmarks ligger GPT-5.2 Pro og Gemini 3 tæt; i snævre kode- eller specialiserede domæner kan resultaterne variere.
  • Versus GPT-5.1 / GPT-5: Pro viser materielle gevinster i GDPval, ARC-AGI, kode-benchmarks og langkontekst-metrikker vs. GPT-5.1 og tilføjer nye API-kontroller (xhigh-ræsonnering, komprimering). OpenAI vil holde tidligere varianter tilgængelige under overgangen.

Praktiske brugstilfælde og anbefalede mønstre

Højværdianvendelser hvor Pro giver mening

  • Kompleks finansiel modellering, syntese og analyse af store regneark, hvor nøjagtighed og flertrinsræsonnering er vigtige (OpenAI rapporterede forbedrede scorer på investeringsbankopgaver i regneark).
  • Langdokumenteret juridisk eller videnskabelig syntese, hvor 400k token-konteksten bevarer hele rapporter, bilag og citeringskæder.
  • Højkvalitets kodegenerering og refaktorering på tværs af flere filer for virksomheds-kodebaser (Pros højere xhigh-ræsonnering hjælper med flertrins programtransformationer).
  • Strategisk planlægning, flerfase-projektorkestrering og agent-baserede workflows, der bruger brugerdefinerede værktøjer og kræver robust værktøjskald.

Hvornår du i stedet bør vælge Thinking eller Instant

  • Vælg Instant til hurtige, billigere samtaleopgaver og editor-integrationer.
  • Vælg Thinking til dybere, men latensfølsomt arbejde, hvor omkostninger er begrænset, men kvalitet stadig er vigtig.

Sådan får du adgang til og bruger GPT-5.2 pro API

Trin 1: Tilmeld dig for API-nøgle

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

Trin 2: Send anmodninger til GPT-5.2 pro API

Vælg “gpt-5.2-pro”-endpointet for at sende API-anmodningen og angive anmodningskroppen. Anmodningsmetode og -krop fås 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. Hvor det kaldes: Responses-stil API’er.

Indsæt dit spørgsmål eller din forespørgsel i content-feltet—det er dette, modellen svarer på. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.

Trin 3: Hent og verificér resultater

Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API’et med opgavens status og outputdata.

Se også Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

Why does GPT-5.2 Pro only work with the Responses API?

GPT-5.2 Pro is exclusively available through the Responses API to enable multi-turn model interactions before responding to API requests, supporting advanced workflows like tool chaining and extended reasoning sessions that require persistent state management.

What reasoning effort levels does GPT-5.2 Pro support?

GPT-5.2 Pro supports three reasoning effort levels: medium, high, and xhigh—allowing developers to balance response quality against latency for complex problem-solving tasks.

How does GPT-5.2 Pro handle long-running requests?

Some GPT-5.2 Pro requests may take several minutes to complete due to the model's deep reasoning process. OpenAI recommends using background mode to avoid timeouts on particularly challenging tasks.

What tools can GPT-5.2 Pro access through the Responses API?

GPT-5.2 Pro supports web search, file search, image generation, and MCP (Model Context Protocol), but notably does not support code interpreter or computer use tools.

When should I choose GPT-5.2 Pro over standard GPT-5.2?

Choose GPT-5.2 Pro when your workload demands maximum fidelity, multi-step reasoning, or extensive tool orchestration—it's designed for production scenarios with the largest context and throughput budgets OpenAI offers.

Does GPT-5.2 Pro support structured outputs?

No, GPT-5.2 Pro does not currently support structured outputs or fine-tuning, making it best suited for high-fidelity generation tasks rather than constrained format requirements.

Funktioner til GPT-5.2 Pro

Udforsk de vigtigste funktioner i GPT-5.2 Pro, designet til at forbedre ydeevne og brugervenlighed. Opdag hvordan disse muligheder kan gavne dine projekter og forbedre brugeroplevelsen.

Priser for GPT-5.2 Pro

Udforsk konkurrencedygtige priser for GPT-5.2 Pro, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan GPT-5.2 Pro kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.
Comet-pris (USD / M Tokens)Officiel Pris (USD / M Tokens)
Indtast:$16.80/M
Output:$134.40/M
Indtast:$21.00/M
Output:$168.00/M

Eksempelkode og API til GPT-5.2 Pro

GPT-5.2-Pro er OpenAIs variant af højeste kvalitet i GPT-5.2-familien designet til de mest krævende, mest værdifulde videns- og tekniske opgaver.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.2-pro",
    input="How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
    reasoning={"effort": "high"},
)

print(response.output_text)

Flere modeller