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O

GPT-5.2

Eingabe:$1.4/M
Ausgabe:$11.2/M
Kontext:400,000
Maximale Ausgabe:128,000
GPT-5.2 ist eine Modellsuite mit mehreren Varianten (Instant, Thinking, Pro), die für ein besseres Verständnis langer Kontexte, stärkere Fähigkeiten beim Programmieren und im Einsatz von Tools sowie eine wesentlich höhere Leistung bei professionellen Benchmarks für Wissensarbeit entwickelt wurde.
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API

Was ist die GPT-5.2-API

Die GPT-5.2-API entspricht GPT-5.2 Thinking in ChatGPT. GPT-5.2 Thinking ist die mittlere Variante der GPT-5.2-Familie von OpenAI, konzipiert für tiefere Arbeit: mehrstufiges Reasoning, Zusammenfassung langer Dokumente, hochwertige Codegenerierung und professionelle Wissensarbeit, bei der Genauigkeit und nutzbare Struktur wichtiger sind als reiner Durchsatz. In der API ist es als Modell gpt-5.2 verfügbar (Responses API / Chat Completions) und liegt zwischen der latenzarmen Instant-Variante und der hochwertigeren, aber teureren Pro-Variante.

Hauptfunktionen

  • Sehr langer Kontext & Verdichtung: 400K effektives Kontextfenster und Verdichtungswerkzeuge, um Relevanz über lange Unterhaltungen und Dokumente hinweg zu steuern.
  • Konfigurierbarer Reasoning-Aufwand: none | medium | high | xhigh (xhigh aktiviert maximale interne Rechenleistung für schwieriges Reasoning). xhigh ist in den Thinking/Pro-Varianten verfügbar.
  • Stärkere Tool- und Funktionsunterstützung: First-Class-Toolaufrufe, Grammatiken (CFG/Lark) zur Einschränkung strukturierter Ausgaben und verbesserte agentische Verhaltensweisen, die komplexe mehrstufige Automatisierung vereinfachen.
  • Multimodales Verständnis: reichere Bild- und Textverarbeitung und Integration in mehrstufige Aufgaben.
  • Verbesserte Sicherheit/Umgang mit sensiblen Inhalten: gezielte Maßnahmen zur Reduzierung unerwünschter Antworten in Bereichen wie Selbstschädigung und anderen sensiblen Kontexten.

Technische Fähigkeiten & Spezifikationen (Entwicklersicht)

  • API-Endpunkte & Modell-IDs: gpt-5.2 für Thinking (Responses API), gpt-5.2-chat-latest für Chat/Instant-Workflows und gpt-5.2-pro für die Pro-Stufe; verfügbar über Responses API und Chat Completions, wo angegeben.
  • Reasoning-Tokens & Aufwandssteuerung: Die API unterstützt explizite Parameter zur Zuweisung von Rechenleistung (Reasoning-Aufwand) pro Anfrage; höherer Aufwand erhöht Latenz und Kosten, verbessert jedoch die Ausgabequalität für komplexe Aufgaben.
  • Werkzeuge für strukturierte Ausgaben: Unterstützung für Grammatiken (Lark/CFG), um die Modellausgabe auf eine DSL oder exakte Syntax zu beschränken (nützlich für SQL, JSON, DSL-Generierung).
  • Paralleler Toolaufruf & agentische Koordination: Verbesserter Parallelismus und sauberere Tool-Orchestrierung verringern den Bedarf an aufwendigen Systemprompts und Multi-Agent-Gerüsten.

Benchmark-Leistung & unterstützende Daten

OpenAI veröffentlichte eine Vielzahl interner und externer Benchmark-Ergebnisse für GPT-5.2. Ausgewählte Highlights (von OpenAI gemeldete Zahlen):

  • GDPval (44 Berufe, Wissensarbeit) — GPT-5.2 Thinking „übertrifft oder erreicht Spitzenfachleute in 70.9% der Vergleiche“; laut OpenAI wurden Ausgaben mit >11× der Geschwindigkeit und <1% der Kosten von Experten bei ihren GDPval-Aufgaben erzeugt (Geschwindigkeits- und Kostenschätzungen sind historisch basiert). Diese Aufgaben umfassen Tabellenkalkulationsmodelle, Präsentationen und Kurzvideos.
  • SWE-Bench Pro (Coding) — GPT-5.2 Thinking erzielt ≈55.6% auf SWE-Bench Pro und ~80% auf SWE-Bench Verified (nur Python) laut OpenAI und setzt in deren Tests einen neuen Stand der Technik für Codegenerierung/Engineering-Bewertung. Dies führt in der Praxis zu zuverlässigeren Debugging-Prozessen und End-to-End-Fixes, gemäß den Beispielen von OpenAI.
  • GPQA Diamond (wiss. Q&A auf Graduierten-Niveau) — GPT-5.2 Pro: 93.2%, GPT-5.2 Thinking: 92.4% auf GPQA Diamond (keine Tools, maximales Reasoning).
  • ARC-AGI-Serie — Auf ARC-AGI-2 (ein schwierigerer Benchmark für flexibles Reasoning) erzielte GPT-5.2 Thinking 52.9% und GPT-5.2 Pro 54.2% (laut OpenAI neue State-of-the-Art-Werte für Chain-of-Thought-Modelle).
  • Long-Context (OpenAI MRCRv2) — GPT-5.2 Thinking zeigt nahezu 100% Genauigkeit auf der 4-needle-MRCR-Variante bis zu 256k Tokens und deutlich verbesserte Werte gegenüber GPT-5.1 in Long-Context-Szenarien. (OpenAI veröffentlichte MRCRv2-Diagramme und -Tabellen.)

GPT-5.2

Vergleich mit Zeitgenossen

  • vs Google Gemini 3 (Gemini 3 Pro / Deep Think): Gemini 3 Pro wurde mit einem ~1,048,576 (≈1M) Token-Kontextfenster und breiten multimodalen Eingaben (Text, Bild, Audio, Video, PDFs) sowie starken agentischen Integrationen über Vertex AI / AI Studio publiziert. Auf dem Papier ist das größere Kontextfenster von Gemini 3 ein Differenzierungsmerkmal für extrem große Single-Session-Workloads; Trade-offs betreffen Tooling-Oberfläche und Ökosystem-Passung.
  • vs Anthropic Claude Opus 4.5: Anthropics Opus 4.5 betont Enterprise-Coding/Agent-Workflows und meldet starke SWE-Bench-Ergebnisse sowie Robustheit für lange agentische Sitzungen; Anthropic positioniert Opus für Automatisierung und Codegenerierung mit einem 200k-Kontextfenster und spezialisierten Agent/Excel-Integrationen. Opus 4.5 ist ein starker Wettbewerber bei Enterprise-Automatisierung und Codeaufgaben.

Praktisches Fazit: GPT-5.2 zielt auf einen ausgewogenen Satz von Verbesserungen (400k Kontext, hohe Token-Ausgaben, verbessertes Reasoning/Coding). Gemini 3 zielt auf die absolut größten Single-Session-Kontexte (≈1M), während Claude Opus den Fokus auf Enterprise-Engineering und agentische Robustheit legt. Wählen Sie anhand von Kontextgröße, Modalitätsbedarf, Feature-/Tooling-Passung sowie Kosten-/Latenz-Abwägungen.

Zugriff und Nutzung der GPT-5.2-API

Schritt 1: Für API-Schlüssel registrieren

Bei cometapi.com anmelden. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich zunächst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Holen Sie den Zugriffsberechtigungs-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Zentrum beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

Schritt 2: Anfragen an die GPT-5.2-API senden

Wählen Sie den „gpt-5.2“-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request-Body. Methode und Request-Body der Anfrage werden aus der API-Dokumentation auf unserer Website entnommen. Unsere Website bietet zu Ihrer Bequemlichkeit auch einen Apifox-Test. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Entwickler rufen dies über die Responses API / Chat Endpunkte auf.

Fügen Sie Ihre Frage oder Anforderung in das Inhaltsfeld ein — darauf wird das Modell reagieren. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.

Siehe auch Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

What makes GPT-5.2 OpenAI's flagship model for developers?

GPT-5.2 is OpenAI's best model for coding and agentic tasks, combining a 400K context window with support for code interpreter, web search, file search, image generation, and MCP—making it the most versatile choice for complex workflows.

Does GPT-5.2 support model distillation?

Yes, GPT-5.2 uniquely supports distillation, allowing developers to use its outputs to train smaller, more efficient models for specific tasks while maintaining performance.

What is the knowledge cutoff date for GPT-5.2?

GPT-5.2 has a knowledge cutoff of August 31, 2025. For more recent information, you can enable web search through the Responses API to ground responses in current data.

Can GPT-5.2 process images and generate code simultaneously?

Yes, GPT-5.2 accepts image inputs and supports code interpreter, allowing it to analyze visual content and execute Python code in the same conversation—ideal for data visualization and analysis workflows.

How does GPT-5.2 compare to GPT-5 in pricing and performance?

GPT-5.2 costs $1.75/$14 per million tokens (input/output) compared to GPT-5's $1.25, but delivers materially higher performance on professional benchmarks including coding, long-context understanding, and tool use.

What endpoints does GPT-5.2 support?

GPT-5.2 supports Chat Completions, Responses API, Batch processing, and Assistants API—but does not support fine-tuning, Realtime API, or audio modalities.

Funktionen für GPT-5.2

Entdecken Sie die wichtigsten Funktionen von GPT-5.2, die darauf ausgelegt sind, Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Erfahren Sie, wie diese Fähigkeiten Ihren Projekten zugutekommen und die Benutzererfahrung verbessern können.

Preise für GPT-5.2

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für GPT-5.2, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie GPT-5.2 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.
Comet-Preis (USD / M Tokens)Offizieller Preis (USD / M Tokens)
Eingabe:$1.4/M
Ausgabe:$11.2/M
Eingabe:$1.75/M
Ausgabe:$14/M

Beispielcode und API für GPT-5.2

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für GPT-5.2 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von GPT-5.2 in Ihren Projekten zu nutzen.
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",
    input="How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
    reasoning={"effort": "none"},
)

print(response.output_text)

Weitere Modelle