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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 ist dasselbe wie GPT-5.2 Thinking in ChatGPT. GPT-5.2 Thinking ist die mittlere Variante der GPT-5.2-Familie von OpenAI und wurde für anspruchsvollere Aufgaben entwickelt: mehrstufiges Schlussfolgern, Zusammenfassung langer Dokumente, hochwertige Codegenerierung und professionelle Wissensarbeit, bei der Genauigkeit und eine nutzbare Struktur wichtiger sind als reine Durchsatzleistung. In der API wird sie als Modell gpt-5.2 bereitgestellt (Responses API / Chat Completions) und positioniert sich zwischen der latenzarmen Instant-Variante und der qualitativ besseren, aber teureren Pro-Variante.

Hauptfunktionen

  • Sehr langer Kontext & Komprimierung: 400K effektives Kontextfenster und Komprimierungswerkzeuge, um die Relevanz über lange Unterhaltungen und Dokumente hinweg zu verwalten.
  • Konfigurierbarer Reasoning-Aufwand: none | medium | high | xhigh (xhigh aktiviert die maximale interne Rechenleistung für anspruchsvolle Schlussfolgerungen). xhigh ist für Thinking-/Pro-Varianten verfügbar.
  • Stärkere Tool- und Funktionsunterstützung: erstklassiges Tool-Calling, Grammatiken (CFG/Lark) zur Einschränkung strukturierter Ausgaben und verbesserte agentische Verhaltensweisen, die komplexe mehrstufige Automatisierung vereinfachen.
  • Multimodales Verständnis: erweitertes Verständnis von Bild- und Textinhalten sowie deren Integration in mehrstufige Aufgaben.
  • Verbesserte Sicherheit / Umgang mit sensiblen Inhalten: gezielte Eingriffe zur Verringerung unerwünschter Antworten in Bereichen wie Selbstverletzung 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 die Responses API und Chat Completions, wo angegeben.
  • Reasoning-Tokens & Aufwandssteuerung: Die API unterstützt explizite Parameter, um die Rechenleistung (Reasoning-Aufwand) pro Anfrage zuzuweisen; höherer Aufwand erhöht Latenz und Kosten, verbessert aber die Ausgabequalität bei komplexen Aufgaben.
  • Tools 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).
  • Paralleles Tool-Calling & agentische Koordination: verbesserte Parallelisierung und sauberere Tool-Orchestrierung verringern den Bedarf an aufwendigen System-Prompts und Multi-Agent-Scaffolding.

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 führende Branchenexpert:innen bei 70.9% der Vergleiche“; laut OpenAI wurden die Ausgaben bei ihren GDPval-Aufgaben mit >11× der Geschwindigkeit und <1% der Kosten von Fachleuten erzeugt (Geschwindigkeits- und Kostenschätzungen basieren auf historischen Daten). Diese Aufgaben umfassen Tabellenmodelle, Präsentationen und kurze Videos.
  • SWE-Bench Pro (Coding) — GPT-5.2 Thinking erreicht laut OpenAI ≈55.6% bei SWE-Bench Pro und ~80% bei SWE-Bench Verified (nur Python) und setzt damit in ihren Tests einen neuen Stand der Technik für Codegenerierungs-/Engineering-Evaluierung. Laut den Beispielen von OpenAI führt dies in der Praxis zu zuverlässigerem Debugging und End-to-End-Korrekturen.
  • GPQA Diamond (wissenschaftliches Q&A auf Graduiertenniveau) — GPT-5.2 Pro: 93.2%, GPT-5.2 Thinking: 92.4% bei GPQA Diamond (ohne Tools, maximales Reasoning).
  • ARC-AGI-Serie — Bei ARC-AGI-2 (einem schwierigeren Benchmark für fluides Denken) erzielte GPT-5.2 Thinking 52.9% und GPT-5.2 Pro 54.2% (OpenAI sagt, dies seien neue Bestwerte für Modelle im Stil von Chain-of-Thought).
  • Long-Context (OpenAI MRCRv2) — GPT-5.2 Thinking zeigt beim 4-Needle-MRCR-Variantentest bis zu 256k Tokens eine Genauigkeit nahe 100% und deutlich verbesserte Werte gegenüber GPT-5.1 in Long-Context-Szenarien. (OpenAI veröffentlichte MRCRv2-Diagramme und -Tabellen.)

GPT-5.2

Vergleich mit zeitgenössischen Modellen

  • vs Google Gemini 3 (Gemini 3 Pro / Deep Think): Gemini 3 Pro wurde öffentlich mit einem Kontextfenster von ~1,048,576 (≈1M) Tokens sowie breiten multimodalen Eingaben (Text, Bild, Audio, Video, PDFs) und starken agentischen Integrationen über Vertex AI / AI Studio vorgestellt. Auf dem Papier ist das größere Kontextfenster von Gemini 3 ein Unterscheidungsmerkmal für extrem große Single-Session-Workloads; Gegenüberstellungen betreffen unter anderem Tooling-Oberfläche und Ökosystem-Fit.
  • vs Anthropic Claude Opus 4.5: Anthropic’s Opus 4.5 legt den Schwerpunkt auf Enterprise-Coding-/Agent-Workflows und berichtet über starke SWE-bench-Ergebnisse sowie Robustheit bei langen agentischen 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 Code-Aufgaben.

Praktische Schlussfolgerung: GPT-5.2 zielt auf ein ausgewogenes Set von Verbesserungen ab (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, Modalitätsanforderungen, Feature-/Tooling-Fit sowie Kosten-/Latenzabwägungen.

So greifen Sie auf die GPT-5.2-API zu und verwenden sie

Schritt 1: Für einen API-Schlüssel registrieren

Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Benutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Rufen Sie den API-Schlüssel als Zugriffsdaten für die Schnittstelle ab. Klicken Sie im persönlichen Bereich unter 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 Endpunkt „gpt-5.2“, um die API-Anfrage zu senden, und legen Sie den Request-Body fest. Die Request-Methode und der Request-Body finden Sie in der API-Dokumentation auf unserer Website. Unsere Website bietet zu Ihrer Bequemlichkeit auch Apifox-Tests an. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Entwickler rufen diese über die Responses API / Chat Endpunkte auf.

Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Feld content ein — darauf wird das Modell antworten. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Ausgabe zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und überprüfen

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Ausgabe zu erhalten. Nach der Verarbeitung gibt die API den Aufgabenstatus und die Ausgabedaten zurück.

Siehe auch Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

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

Was macht GPT-5.2 zu OpenAIs Flaggschiffmodell für Entwickler?

Does GPT-5.2 support model distillation?

Unterstützt GPT-5.2 Model Distillation?

What is the knowledge cutoff date for GPT-5.2?

Was ist das Wissensstichtagsdatum für GPT-5.2?

Can GPT-5.2 process images and generate code simultaneously?

Kann GPT-5.2 Bilder verarbeiten und gleichzeitig Code generieren?

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

Wie schneidet GPT-5.2 im Vergleich zu GPT-5 bei Preis und Leistung ab?

What endpoints does GPT-5.2 support?

Welche Endpunkte unterstützt GPT-5.2?

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)Rabatt
Eingabe:$1.4/M
Ausgabe:$11.2/M
Eingabe:$1.75/M
Ausgabe:$14/M
-20%

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.
POST
/v1/chat/completions
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",
    input="How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
    reasoning={"effort": "none"},
)

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",
    input="How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
    reasoning={"effort": "none"},
)

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 openai.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"
  }
  });

  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",
    "input": "Hello!",
    "reasoning": {
                "effort": "none"
    }
}'