ModellerSupportVirksomhedBlog
500+ AI Model API, Alt I Én API. Kun I CometAPI
Modeller API
Udvikler
Hurtig StartDokumentationAPI Dashboard
Ressourcer
AI-modellerBlogVirksomhedÆndringslogOm os
2025 CometAPI. Alle rettigheder forbeholdes.PrivatlivspolitikServicevilkår
Home/Models/OpenAI/GPT-5.2 Pro
O

GPT-5.2 Pro

Indtast:$16.8/M
Output:$134.4/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”-tieret i OpenAIs GPT-5.2-familie, målrettet de sværeste problemer — flertrins-ræsonnering, kompleks kode, syntese af store dokumenter og professionelt vidensarbejde. Det er tilgængeligt i Responses API for at muliggøre fleromgangsinteraktioner og avancerede API-funktioner (værktøjer, ræsonneringstilstande, komprimering osv.). Pro-varianten bytter throughput og omkostninger for maksimal svarkvalitet og stærkere sikkerhed/konsistens i krævende domæner.

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

  • Ræsonnering med højest fidelitet: Pro understøtter OpenAIs højeste ræsonneringsindstillinger (inklusive xhigh) for at bytte latenstid og compute for dybere interne ræsonneringspasser og forbedret chain-of-thought-lignende løsningsforfinelse.
  • Stærk i store kontekster og lange dokumenter: konstrueret til at bevare nøjagtighed i meget lange kontekster (OpenAI benchmarkede op til 256k+ tokens for familievarianter), hvilket gør tieret velegnet til juridisk/teknisk dokumentgennemgang, enterprise-vidensbaser og langvarige agent-tilstande.
  • Styrket værktøjs- og agentudførelse: designet til pålideligt at kalde værktøjssæt (lister over tilladte værktøjer, audit-hooks og rigere værktøjsintegrationer) og til at fungere som en “mega-agent”, der kan orkestrere flere underværktøjer og flertrins-arbejdsgange.
  • Forbedret faktuel nøjagtighed og sikkerhedsforanstaltninger: OpenAI rapporterer markante 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 kapabiliteter og specifikationer (for udviklere)

  • API-endpoint og tilgængelighed: Responses API er den anbefalede integration til Pro-niveau arbejdsgange; udviklere kan sætte reasoning.effort til none|medium|high|xhigh for at justere intern compute dedikeret til ræsonnering. Pro tilbyder den højeste xhigh-fidelitet.
  • Ræsonneringsindsatsniveauer: none | medium | high | xhigh (Pro og Thinking understøtter xhigh for kvalitetsprioriterede kørsel). Denne parameter lader dig bytte omkostninger/latenstid for kvalitet.
  • Komprimering og kontekststyring: Nye komprimeringsfunktioner lader API’et styre, hvad modellen “husker”, og reducere tokenforbrug, samtidig med at relevant kontekst bevares — nyttigt for lange samtaler og dokumentarbejdsgange.
  • Værktøjer og brugerdefinerede værktøjer: Modeller kan kalde brugerdefinerede værktøjer (sende rå tekst til værktøjer, mens modeloutput begrænses); stærkere værktøjskald og agent-baserede 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% (vinder/ligger lige) på GDPval-suiten — en markant forbedring over GPT-5.1. Denne metrik 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% (Verificeret); Pro blev rapporteret som den første model til at krydse 90% på dette benchmark.
  • Kodning og software engineering (SWE-Bench): stærke gevinster i flertrins kodningsræsonnering; f.eks. viser SWE-Bench Pro public og SWE-Lancer (IC Diamond) væsentlige forbedringer over GPT-5.1 — repræsentative familietal: SWE-Bench Pro public ~55.6% (Thinking; Pro-resultater rapporteret højere på interne kørsel).
  • Faktualitet i lange kontekster (MRCRv2): GPT-5.2-familien viser høj retrieval- og needle-finding-scorer i 4k–256k intervaller (eksempler: MRCRv2 8 nåle ved 16k–32k: 95.3% for GPT-5.2 Thinking; Pro opretholdt høj nøjagtighed ved større vinduer). Disse viser familiens robusthed over for langkontekst-opgaver, et Pro-salgsargument.

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

  • vs GPT-5.2 Thinking / Instant:: gpt-5.2-pro prioriterer fidelitet og maksimal ræsonnering (xhigh) over latenstid/omkostninger. gpt-5.2 (Thinking) ligger midt i spændet for dybere arbejde, og gpt-5.2-chat-latest (Instant) er tunet til lav-latenstidschat. Vælg Pro til højst-værdiskabende, compute-intensive opgaver.
  • Versus Google Gemini 3 og andre frontmodeller: GPT-5.2 (familien) som OpenAIs konkurrerende svar på Gemini 3. Leaderboards viser opgaveafhængige vindere — på nogle kandidatniveau-videnskab og professionelle benchmarks ligger GPT-5.2 Pro og Gemini 3 tæt; i smalle kodnings- eller specialiserede domæner kan resultater variere.
  • Versus GPT-5.1 / GPT-5: Pro viser væsentlige forbedringer i GDPval, ARC-AGI, kodningsbenchmarks og langkontekst-metrikker vs. GPT-5.1 og tilføjer nye API-kontroller (xhigh-ræsonnering, komprimering). OpenAI vil holde tidligere varianter tilgængelige under transitionen.

Praktiske anvendelser og anbefalede mønstre

Højværdianvendelser hvor Pro giver mening

  • Kompleks finansiel modellering, syntese og analyse af store regneark, hvor nøjagtighed og flertrins-ræsonnering er vigtig (OpenAI rapporterede forbedrede opgavescorer for investeringsbank-regneark).
  • Langdokumenteret juridisk eller videnskabelig syntese, hvor 400k token-kontekst bevarer hele rapporter, bilag og henvisningskæder.
  • Højkvalitets kodegenerering og refaktorering på tværs af flere filer for enterprise-kodebaser (Pros højere xhigh-ræsonnering hjælper med flertrins programtransformationer).
  • Strategisk planlægning, flertrins projektorkestrering og agent-baserede arbejdsgange, der bruger brugerdefinerede værktøjer og kræver robust værktøjskald.

Hvornår du i stedet bør vælge Thinking eller Instant

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

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

Trin 1: Registrér dig for en API-nøgle

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

Trin 2: Send forespørgsler til GPT-5.2 pro API

Vælg “gpt-5.2-pro”-endpointet for at sende API-forespørgslen og angive request body. Forespørgselsmetode og request body findes i vores websites API-dokumentation. Vores website tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Hvor det kaldes: Responses-style API’er.

Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content-feltet — det er dette, modellen vil svare 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 er udelukkende tilgængelig via Responses API for at muliggøre modelinteraktioner over flere omgange, inden der svares på API-anmodninger, og den understøtter avancerede arbejdsgange som værktøjskædning og udvidede ræsonneringssessioner, der kræver vedvarende tilstandshåndtering.

What reasoning effort levels does GPT-5.2 Pro support?

GPT-5.2 Pro understøtter tre niveauer af ræsonneringsindsats: medium, high og xhigh—så udviklere kan balancere svarkvalitet op imod latenstid til komplekse problemløsningsopgaver.

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

Nogle GPT-5.2 Pro-forespørgsler kan tage flere minutter at fuldføre på grund af modellens dybe ræsonneringsproces. OpenAI anbefaler at bruge background mode for at undgå timeouts ved særligt udfordrende opgaver.

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

GPT-5.2 Pro understøtter websøgning, filsøgning, billedgenerering og MCP (Model Context Protocol), men understøtter ikke code interpreter eller computer use-værktøjer.

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

Vælg GPT-5.2 Pro, når din arbejdsbelastning kræver maksimal nøjagtighed, flertrinsræsonnering eller omfattende orkestrering af værktøjer—den er designet til produktionsscenarier med de største kontekst- og gennemløbsbudgetter, som OpenAI tilbyder.

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)Rabat
Indtast:$16.8/M
Output:$134.4/M
Indtast:$21/M
Output:$168/M
-20%

Eksempelkode og API til GPT-5.2 Pro

GPT-5.2-Pro er den variant med den højeste kvalitet i OpenAI’s GPT-5.2-familie, designet til de sværeste og mest værdifulde videns- og tekniske opgaver.
POST
/v1/responses
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)

Python Code Example

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)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

async function main() {
  const response = await 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"
  }
  });

  console.log(response.output_text);
}

main();

Curl Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/responses \
     --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "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"
    }
}'

Flere modeller

A

Claude Opus 4.6

Indtast:$4/M
Output:$20/M
Claude Opus 4.6 er Anthropic’s "Opus"-klasse store sprogmodel, lanceret i februar 2026. Den er positioneret som en arbejdshest til vidensarbejde og forskningsarbejdsgange — med forbedret langkontekstuel ræsonnering, flertrinsplanlægning, brug af værktøjer (herunder agent-baserede softwarearbejdsgange) og computeropgaver såsom automatiseret generering af slides og regneark.
A

Claude Sonnet 4.6

Indtast:$2.4/M
Output:$12/M
Claude Sonnet 4.6 er vores hidtil mest kapable Sonnet-model. Det er en fuld opgradering af modellens færdigheder på tværs af kodning, computerbrug, langkontekstlig ræsonnering, agentplanlægning, vidensarbejde og design. Sonnet 4.6 har også et kontekstvindue på 1M tokens i beta.
O

GPT-5.4 nano

Indtast:$0.16/M
Output:$1/M
GPT-5.4 nano er designet til opgaver, hvor hastighed og omkostninger er vigtigst, såsom klassificering, dataudtræk, rangering og subagenter.
O

GPT-5.4 mini

Indtast:$0.6/M
Output:$3.6/M
GPT-5.4 mini samler styrkerne fra GPT-5.4 i en hurtigere og mere effektiv model, der er designet til arbejdsbelastninger i stor skala.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

Kommer snart
Indtast:$60/M
Output:$240/M
Claude Mythos Preview er vores hidtil mest kapable frontier-model og viser et markant spring i resultaterne på tværs af mange benchmark-tests sammenlignet med vores tidligere frontier-model, Claude Opus 4.6.
X

mimo-v2-pro

Indtast:$0.8/M
Output:$2.4/M
MiMo-V2-Pro er Xiaomis flagskibs-grundmodel med over 1T samlede parametre og en kontekstlængde på 1M, dybt optimeret til agentbaserede scenarier. Den er meget tilpasningsdygtig til generelle agent-rammeværk som OpenClaw. Den placerer sig blandt den globale top i de standardiserede PinchBench- og ClawBench-benchmarks, med en oplevet ydeevne, der nærmer sig Opus 4.6. MiMo-V2-Pro er designet til at fungere som hjernen i agent-systemer, orkestrere komplekse arbejdsgange, håndtere produktionsingeniøropgaver og levere pålidelige resultater.

Relaterede blogs

Kan ChatGPT lave PowerPoint-præsentationer?
Mar 26, 2026
chat-gpt

Kan ChatGPT lave PowerPoint-præsentationer?

Over de seneste to år er AI-værktøjer gået fra “hjælp mig med at skrive tekst til slides” til “samle og eksportere en fuld .pptx”, og både OpenAI og Microsoft har tilføjet funktioner, der gør oprettelse af PowerPoint-præsentationer med ét klik eller næsten ét klik mulig. Spørgsmålet er ikke længere "Kan AI hjælpe mig med arbejdet?" men "Hvor meget af mit arbejde kan AI udføre?" Blandt de mest efterspurgte opgaver er oprettelsen af slidesæt—den udbredte valuta i forretningskommunikation. I årevis har brugere drømt om en enkel kommando: "Hey ChatGPT, lav en præsentation til mig." I 2026 er den drøm tættere på virkelighed end nogensinde, om end med nuancer, som enhver professionel må forstå.
Cursor vs Claude Code vs Codex: Hvilken er bedst til vibe-kodning i 2026?
Feb 2, 2026

Cursor vs Claude Code vs Codex: Hvilken er bedst til vibe-kodning i 2026?

I den hastigt udviklende verden af Vibe Code-udvikling diskuterer udviklere, hvilke værktøjer der muliggør de mest produktive, intuitive og pålidelige arbejdsgange. Dagens sammenligning stiller tre førende agenter — Cursor, Claude Code og OpenAI Codex — op mod hinanden med fokus på det fremvoksende paradigme "vibe coding", prissætning, funktioner, drift, brug og ydeevne i praksis.
Hvordan kører man openClaw (Moltbot/ Clawdbot ) på lokale LLM'er uden API
Feb 1, 2026
clawdbot
openclaw

Hvordan kører man openClaw (Moltbot/ Clawdbot ) på lokale LLM'er uden API

OpenClaw — den open-source AI-assistent, der begyndte som Clawdbot (og kortvarigt Moltbot) — fik massiv opmærksomhed for sin vedvarende hukommelse, dyb lokal adgang og omfattende integrationer til beskedtjenester. Den popularitet gav anledning til spørgsmål om, hvordan man kan køre systemet uden at være afhængig af cloud-API'er. Løsningen ligger i at køre OpenClaw på lokale Large Language Models (LLMs) via ollama eller andre, helt uden internetforbindelse eller abonnementsgebyrer.
Openclaw(Moltbot /Clawdbot) : Opsætningsvejledning+ API-hostingvejledning
Jan 29, 2026
clawdbot

Openclaw(Moltbot /Clawdbot) : Opsætningsvejledning+ API-hostingvejledning

Moltbot — tidligere kendt på internettet som Clawdbot — bragede ind på tidslinjer i slutningen af januar 2026 som en gør-det-selv, autonom personlig assistent der faktisk udfører opgaver på dine vegne: rydder indbakker, kører kommandoer, søger i lokale filer og svarer via din foretrukne chatapp (Telegram, WhatsApp, Discord, iMessage osv.).
Sådan udvikler du en lille mobilapp med “Vibe Coding” som nybegynder
Jan 28, 2026
vibe-coding

Sådan udvikler du en lille mobilapp med “Vibe Coding” som nybegynder

Vibe Coding af en lille mobilapp som nybegynder handler om momentum og fornemmelse: start med en helt lille idé (som en tæller eller en enkel to-do-app), vælg et let framework eller værktøj (Codex, Cursor osv.), byg noget, der kører så hurtigt som muligt uden at bekymre dig om ren kode, og juster UI og interaktioner efter fornemmelsen, mens du tester på din telefon. Når du går i stå, så søg eller spørg AI i stedet for at overtænke, og når det fungerer og føles godt, så stop og udgiv det. Målet er flow og selvtillid, ikke perfektion.