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O

GPT-5.2 Pro

Entrée:$16.8/M
Sortie:$134.4/M
Contexte:400,000
Sortie maximale:128,000
gpt-5.2-pro est le membre le plus performant, axé sur la production, de la famille GPT-5.2 d’OpenAI, accessible via l’API Responses pour des charges de travail exigeant une fidélité maximale, un raisonnement en plusieurs étapes, un recours intensif aux outils et les budgets de contexte et de débit les plus élevés qu’OpenAI offre.
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Qu’est-ce que GPT-5.2-Pro

GPT-5.2-Pro est l’offre « Pro » de la famille GPT-5.2 d’OpenAI, destinée aux problèmes les plus difficiles — raisonnement en plusieurs étapes, code complexe, synthèse de longs documents et travail intellectuel professionnel. Il est disponible dans la Responses API afin de permettre des interactions multi-tours et des fonctionnalités API avancées (outillage, modes de raisonnement, compaction, etc.). La variante Pro sacrifie le débit et le coût au profit d’une qualité de réponse maximale ainsi que d’une sécurité et d’une cohérence renforcées dans les domaines difficiles.

Principales fonctionnalités (ce que gpt-5.2-pro apporte aux applications)

  • Raisonnement de la plus haute fidélité : Pro prend en charge les réglages de raisonnement les plus avancés d’OpenAI (y compris xhigh) afin d’échanger latence et calcul contre des passes de raisonnement internes plus profondes et une amélioration du raffinement des solutions de type chaîne de pensée.
  • Maîtrise des grands contextes et des longs documents : conçu pour maintenir la précision sur des contextes très longs (OpenAI a évalué des variantes de la famille jusqu’à 256k+ tokens), ce qui rend cette offre adaptée à la revue de documents juridiques/techniques, aux bases de connaissances d’entreprise et aux états d’agents de longue durée.
  • Exécution d’outils et d’agents renforcée : conçu pour appeler de manière fiable des ensembles d’outils (listes d’outils autorisés, hooks d’audit et intégrations d’outils plus riches) et pour agir comme un « méga-agent » capable d’orchestrer plusieurs sous-outils et des workflows en plusieurs étapes.
  • Amélioration de la factualité et des atténuations de sécurité : OpenAI signale des réductions notables des hallucinations et des réponses indésirables selon ses métriques internes de sécurité pour GPT-5.2 par rapport aux modèles précédents, soutenues par des mises à jour de la system card et un entraînement ciblé en matière de sécurité.

Capacités techniques et spécifications (orientées développeurs)

  • Point de terminaison API et disponibilité : la Responses API est l’intégration recommandée pour les workflows de niveau Pro ; les développeurs peuvent définir reasoning.effort sur none|medium|high|xhigh pour ajuster le calcul interne consacré au raisonnement. Pro offre la fidélité xhigh la plus élevée.
  • Niveaux d’effort de raisonnement : none | medium | high | xhigh (Pro et Thinking prennent en charge xhigh pour les exécutions privilégiant la qualité). Ce paramètre vous permet d’arbitrer entre coût/latence et qualité.
  • Compaction et gestion du contexte : de nouvelles fonctionnalités de compaction permettent à l’API de gérer ce dont le modèle « se souvient » et de réduire l’utilisation des tokens tout en préservant le contexte pertinent — utile pour les longues conversations et les workflows documentaires.
  • Outillage et outils personnalisés : les modèles peuvent appeler des outils personnalisés (envoyer du texte brut aux outils tout en contraignant les sorties du modèle) ; l’amélioration des appels d’outils et des schémas agentiques dans la version 5.2 réduit le besoin de prompts système élaborés.

Performances sur les benchmarks

Ci-dessous figurent les chiffres principaux les plus pertinents et reproductibles pour GPT-5.2 Pro (résultats vérifiés/internes d’OpenAI) :

  • GDPval (benchmark de travail professionnel) : GPT-5.2 Pro — 74,1 % (victoires/égalités) sur la suite GDPval — une amélioration marquée par rapport à GPT-5.1. Cette métrique vise à approximer la valeur dans des tâches économiques réelles couvrant de nombreuses professions.
  • ARC-AGI-1 (raisonnement général) : GPT-5.2 Pro — 90,5 % (Verified) ; Pro a été présenté comme le premier modèle à dépasser 90 % sur ce benchmark.
  • Codage et ingénierie logicielle (SWE-Bench) : gains importants dans le raisonnement de code en plusieurs étapes ; par exemple, SWE-Bench Pro public et SWE-Lancer (IC Diamond) montrent des améliorations substantielles par rapport à GPT-5.1 — chiffres représentatifs de la famille : SWE-Bench Pro public ~55,6 % (Thinking ; des résultats Pro plus élevés ont été rapportés lors d’exécutions internes).
  • Factualité en long contexte (MRCRv2) : la famille GPT-5.2 affiche de très bons scores de récupération et de recherche d’aiguille sur des plages de 4k à 256k (exemples : MRCRv2 8 aiguilles à 16k–32k : 95,3 % pour GPT-5.2 Thinking ; Pro a maintenu une forte précision sur des fenêtres plus larges). Cela montre la robustesse de la famille pour les tâches à long contexte, un argument clé de Pro.

Comment gpt-5.2-pro se compare à ses pairs et aux autres offres GPT-5.2

  • vs GPT-5.2 Thinking / Instant :: gpt-5.2-pro privilégie la fidélité et le raisonnement maximal (xhigh) plutôt que la latence/le coût. gpt-5.2 (Thinking) se situe au milieu pour les travaux plus approfondis, et gpt-5.2-chat-latest (Instant) est optimisé pour le chat à faible latence. Choisissez Pro pour les tâches à plus forte valeur et intensives en calcul.
  • Par rapport à Google Gemini 3 et à d’autres modèles de pointe : GPT-5.2 (famille) constitue la réponse concurrentielle d’OpenAI à Gemini 3. Les classements montrent des gagnants selon les tâches — sur certains benchmarks de niveau universitaire avancé en sciences et de travail professionnel, GPT-5.2 Pro et Gemini 3 sont proches ; dans le codage ciblé ou des domaines spécialisés, les résultats peuvent varier.
  • Par rapport à GPT-5.1 / GPT-5 : Pro affiche des gains significatifs sur GDPval, ARC-AGI, les benchmarks de codage et les métriques de long contexte par rapport à GPT-5.1, et ajoute de nouveaux contrôles API (raisonnement xhigh, compaction). OpenAI maintiendra les variantes précédentes disponibles pendant la transition.

Cas d’usage pratiques et modèles recommandés

Cas d’usage à forte valeur où Pro est pertinent

  • Modélisation financière complexe, synthèse et analyse de grands tableurs où la précision et le raisonnement en plusieurs étapes sont essentiels (OpenAI a signalé une amélioration des scores sur des tâches de tableurs en banque d’investissement).
  • Synthèse juridique ou scientifique de longs documents où le contexte de 400k tokens préserve des rapports entiers, des annexes et des chaînes de citations.
  • Génération de code de haute qualité et refactorisation multi-fichiers pour des bases de code d’entreprise (le raisonnement xhigh plus poussé de Pro aide pour les transformations de programmes en plusieurs étapes).
  • Planification stratégique, orchestration de projets en plusieurs phases et workflows agentiques utilisant des outils personnalisés et nécessitant des appels d’outils robustes.

Quand choisir plutôt Thinking ou Instant

  • Choisissez Instant pour des tâches conversationnelles rapides, moins coûteuses, et pour les intégrations dans des éditeurs.
  • Choisissez Thinking pour un travail plus approfondi mais sensible à la latence, lorsque le coût est contraint tout en conservant une exigence de qualité.

Comment accéder à l’API GPT-5.2 pro et l’utiliser

Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API

Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre console CometAPI. Obtenez la clé API d’accès à l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans la section API token du centre personnel, récupérez la clé de jeton : sk-xxxxx et validez.

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API GPT-5.2 pro

Sélectionnez le point de terminaison « gpt-5.2-pro » pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode de requête et le corps de la requête sont disponibles dans la documentation API de notre site web. Notre site web fournit également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre véritable clé CometAPI issue de votre compte. Où l’appeler : API de type Responses.

Insérez votre question ou votre demande dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie le statut de la tâche et les données de sortie.

Voir aussi Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

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

GPT-5.2 Pro est disponible exclusivement via l’API Responses afin de permettre des interactions multi‑tours avec le modèle avant de répondre aux requêtes d’API, ce qui prend en charge des flux de travail avancés tels que l’enchaînement d’outils et des sessions de raisonnement étendues nécessitant une gestion persistante de l’état.

What reasoning effort levels does GPT-5.2 Pro support?

GPT-5.2 Pro prend en charge trois niveaux d’effort de raisonnement : medium, high et xhigh — permettant aux développeurs de trouver un compromis entre la qualité des réponses et la latence pour des tâches de résolution de problèmes complexes.

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

Certaines requêtes GPT-5.2 Pro peuvent prendre plusieurs minutes à se terminer en raison du processus de raisonnement approfondi du modèle. OpenAI recommande d’utiliser le mode arrière-plan afin d’éviter les expirations de délai sur les tâches particulièrement difficiles.

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

GPT-5.2 Pro prend en charge la recherche sur le Web, la recherche de fichiers, la génération d’images et MCP (Model Context Protocol), mais ne prend pas en charge, en revanche, les outils code interpreter ou computer use.

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

Choisissez GPT-5.2 Pro lorsque votre charge de travail exige une fidélité maximale, un raisonnement en plusieurs étapes ou une orchestration poussée d’outils — il est conçu pour des scénarios de production avec les budgets de contexte et de débit les plus élevés proposés par OpenAI.

Fonctionnalités pour GPT-5.2 Pro

Découvrez les fonctionnalités clés de GPT-5.2 Pro, conçues pour améliorer les performances et la facilité d'utilisation. Explorez comment ces capacités peuvent bénéficier à vos projets et améliorer l'expérience utilisateur.

Tarification pour GPT-5.2 Pro

Découvrez des tarifs compétitifs pour GPT-5.2 Pro, conçus pour s'adapter à différents budgets et besoins d'utilisation. Nos formules flexibles garantissent que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation à mesure que vos besoins évoluent. Découvrez comment GPT-5.2 Pro peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.
Prix de Comet (USD / M Tokens)Prix officiel (USD / M Tokens)Remise
Entrée:$16.8/M
Sortie:$134.4/M
Entrée:$21/M
Sortie:$168/M
-20%

Exemple de code et API pour GPT-5.2 Pro

GPT-5.2-Pro est la variante de la famille GPT-5.2 offrant la plus haute qualité d’OpenAI, conçue pour les tâches de connaissance et techniques les plus difficiles et à plus forte valeur.
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"
    }
}'

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