GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: mana yang lebih baik pada tahun 2026?

per 15 Desember 2025 fakta publik menunjukkan Google’s Gemini 3 Pro (preview) dan OpenAI’s GPT-5.2 sama-sama menetapkan batas baru dalam penalaran, multimodalitas, dan pekerjaan konteks panjang — namun memilih rute rekayasa yang berbeda (Gemini → MoE jarang + konteks sangat besar; GPT-5.2 → desain padat/“routing”, kompaksi dan mode penalaran x-high) sehingga menukar kemenangan benchmark puncak vs. prediktabilitas rekayasa, tooling, dan ekosistem. Mana yang “lebih baik” tergantung kebutuhan utama Anda: aplikasi agenik multimodal dengan konteks ekstrem condong ke Gemini 3 Pro; tooling pengembang enterprise yang stabil, biaya yang dapat diprediksi, dan ketersediaan API langsung lebih menguntungkan GPT-5.2.

Apa itu GPT-5.2 dan apa fitur utamanya?

GPT-5.2 adalah rilis 11 Desember 2025 dari OpenAI dalam keluarga GPT-5 (varian: Instant, Thinking, Pro). Model ini diposisikan sebagai model paling mumpuni perusahaan untuk “pekerjaan pengetahuan profesional” — dioptimalkan untuk spreadsheet, presentasi, penalaran konteks panjang, pemanggilan alat, pembuatan kode, dan tugas visi. OpenAI membuat GPT-5.2 tersedia untuk pengguna ChatGPT berbayar dan via OpenAI API (Responses API / Chat Completions) dengan nama model seperti gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, dan gpt-5.2-pro.

Varian model dan tujuan penggunaan

• gpt-5.2 / GPT-5.2 (Thinking) — terbaik untuk penalaran kompleks multi-langkah (varian “Thinking” default yang digunakan di Responses API).
• gpt-5.2-chat-latest / Instant — latensi lebih rendah untuk asisten harian dan penggunaan chat.
• gpt-5.2-pro / Pro — fidelitas/keandalan tertinggi untuk masalah tersulit (komputasi ekstra, mendukung reasoning_effort: "xhigh").

Fitur teknis utama (menghadap pengguna)

• Peningkatan visi & multimodal — penalaran spasial lebih baik pada gambar dan pemahaman video yang ditingkatkan saat dipasangkan dengan alat kode (alat Python), plus dukungan alat gaya code-interpreter untuk mengeksekusi snippet.
• Upaya penalaran yang dapat dikonfigurasi (reasoning_effort: none|minimal|low|medium|high|xhigh) untuk menukar latensi/biaya vs. kedalaman. xhigh baru pada GPT-5.2 (dan didukung di Pro).
• Penanganan konteks panjang yang ditingkatkan dan fitur kompaksi untuk bernalar di ratusan ribu token (OpenAI melaporkan metrik MRCRv2 / konteks panjang yang kuat).
• Pemanggilan alat tingkat lanjut & alur kerja agenik — koordinasi multi-giliran yang lebih kuat, orkestrasi alat yang lebih baik dalam arsitektur gaya “mega-agent tunggal” (OpenAI menyoroti performa alat Tau2-bench).

Apa itu Gemini 3 Pro Preview?

Gemini 3 Pro Preview adalah model AI generatif paling canggih dari Google, dirilis sebagai bagian dari keluarga Gemini 3 yang lebih luas pada November 2025. Model ini dibangun dengan penekanan pada pemahaman multimodal—mampu memahami dan menyintesis teks, gambar, video, dan audio—dan menampilkan jendela konteks besar (~1 juta token) untuk menangani dokumen atau basis kode yang ekstensif.

Google memposisikan Gemini 3 Pro sebagai yang terdepan dalam kedalaman dan nuansa penalaran, dan menjadi mesin inti untuk berbagai alat pengembang dan enterprise, termasuk Google AI Studio, Vertex AI, dan platform pengembangan agenik seperti Google Antigravity.

Saat ini, Gemini 3 Pro berada dalam tahap preview—yang berarti fungsionalitas dan aksesnya masih berkembang, tetapi model ini sudah mencetak nilai tinggi di logika, pemahaman multimodal, dan alur kerja agenik.

Fitur teknis & produk utama

• Jendela konteks: Gemini 3 Pro Preview mendukung input 1.000.000 token (dan hingga keluaran 64k token), yang menjadi keunggulan praktis besar untuk memasukkan dokumen sangat besar, buku, atau transkrip video dalam satu permintaan.
• Fitur API: parameter thinking_level (low/high) untuk menukar latensi dan kedalaman penalaran; pengaturan media_resolution untuk mengontrol fidelitas multimodal dan penggunaan token; grounding pencarian, konteks file/URL, eksekusi kode, dan pemanggilan fungsi didukung. Tanda tangan pemikiran dan cache konteks membantu mempertahankan state di alur multi-panggilan.
• Mode Deep Think / penalaran lebih tinggi: Opsi “Deep Think” memberikan lintasan penalaran ekstra untuk mendorong skor pada benchmark sulit. Google mempublikasikan Deep Think sebagai jalur performa tinggi terpisah untuk masalah kompleks.
• Dukungan multimodal native: Masukan teks, gambar, audio, dan video dengan grounding yang rapat untuk integrasi pencarian dan produk (skor Video-MMMU dan benchmark multimodal lain disorot).

Pratinjau cepat — GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro

Tabel perbandingan ringkas dengan fakta terpenting (sumber dikutip).

---

Bagaimana perbandingan GPT-5.2 dan Gemini 3 Pro dari sisi arsitektur?

Arsitektur inti

• Benchmark / evaluasi pekerjaan nyata: GPT-5.2 Thinking mencapai 70,9% kemenangan/seri pada GDPval (evaluasi pekerjaan pengetahuan 44 profesi) dan kenaikan besar pada benchmark rekayasa dan matematika vs varian GPT-5 sebelumnya. Peningkatan besar dalam coding (SWE-Bench Pro) dan QA sains domain (GPQA Diamond).
• Tooling & agen: Dukungan bawaan kuat untuk pemanggilan alat, eksekusi Python, dan alur kerja agenik (pencarian dokumen, analisis file, agen sains data). 11x lebih cepat / <1% biaya vs pakar manusia untuk beberapa tugas GDPval (ukuran potensi nilai ekonomi, 70,9% vs. sebelumnya ~38,8%), dan menunjukkan kenaikan nyata pada pemodelan spreadsheet (mis., +9,3% pada tugas analis perbankan investasi junior vs GPT-5.1).
• Gemini 3 Pro: Sparse Mixture-of-Experts Transformer (MoE). Model mengaktifkan set kecil “expert” per token, memungkinkan kapasitas parameter total sangat besar dengan komputasi per token sublinier. Google menerbitkan kartu model yang menjelaskan desain Sparse MoE sebagai kontributor inti pada profil performa yang lebih baik. Arsitektur ini memungkinkan mendorong kapasitas model jauh lebih tinggi tanpa biaya inferensi linear.
• GPT-5.2 (OpenAI): OpenAI terus menggunakan arsitektur berbasis Transformer dengan strategi routing/compaction dalam keluarga GPT-5 (sebuah “router” memicu mode berbeda — Instant vs Thinking — dan perusahaan mendokumentasikan teknik kompaksi dan manajemen token untuk konteks panjang). GPT-5.2 menekankan pelatihan dan evaluasi untuk “berpikir sebelum menjawab” dan kompaksi untuk tugas horizon panjang alih-alih mengumumkan MoE jarang klasik berskala besar.

Implikasi arsitektur

• Trade-off latensi & biaya: Model MoE seperti Gemini 3 Pro dapat menawarkan kapabilitas puncak per token lebih tinggi sambil menjaga biaya inferensi lebih rendah untuk banyak tugas karena hanya subset expert yang berjalan. Namun, ini dapat menambah kompleksitas serving dan penjadwalan (keseimbangan expert cold-start, IO). Pendekatan GPT-5.2 (padat/dirutekan dengan kompaksi) mendukung latensi yang dapat diprediksi dan ergonomi pengembang — terutama saat terintegrasi ke tooling OpenAI seperti Responses, Realtime, Assistants, dan batch API.
• Menskalakan konteks panjang: Kapabilitas input 1M token Gemini memungkinkan Anda memberi makan dokumen sangat panjang dan aliran multimodal secara native. ~400k konteks gabungan GPT-5.2 (input+output) tetap masif dan mencakup sebagian besar kebutuhan enterprise namun lebih kecil daripada spesifikasi 1M Gemini. Untuk korpus sangat besar atau transkrip video multi-jam, spesifikasi Gemini memberi keunggulan teknis jelas.

Tooling, agen, dan infrastruktur multimodal

• OpenAI: integrasi mendalam untuk pemanggilan alat, eksekusi Python, mode penalaran “Pro”, dan ekosistem agen berbayar (ChatGPT Agents / integrasi alat enterprise). Fokus kuat pada alur kerja berpusat kode dan generasi spreadsheet / slide sebagai keluaran kelas satu.
• Google / Gemini: grounding bawaan ke Google Search (fitur berbayar opsional), eksekusi kode, konteks URL dan file, serta kontrol resolusi media eksplisit untuk menukar token dengan fidelitas visual. API menawarkan thinking_level dan knob lain untuk menyetel biaya/latensi/kualitas.

Bagaimana perbandingan angka benchmark

Jendela konteks dan penanganan token

• Gemini 3 Pro Preview: 1.000.000 token input / 64k token output (kartu model Pro preview). Knowledge cutoff: January 2025 (Google).
• GPT-5.2: OpenAI menunjukkan performa konteks panjang yang kuat (skor MRCRv2 di tugas jarum 4k–256k dengan rentang >85–95% pada banyak pengaturan) dan menggunakan fitur kompaksi; contoh konteks publik OpenAI menunjukkan performa tangguh bahkan pada konteks sangat besar tetapi OpenAI mencantumkan jendela spesifik per varian (dan menekankan kompaksi ketimbang satu angka 1M). Untuk penggunaan API, nama model adalah gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro.

Benchmark penalaran dan agenik

• OpenAI (terpilih): Tau2-bench Telecom 98,7% (GPT-5.2 Thinking), kenaikan kuat pada penggunaan alat multi-langkah dan tugas agenik (OpenAI menyoroti kolaps sistem multi-agen menjadi “mega-agent”). GPQA Diamond dan ARC-AGI menunjukkan lompatan dibanding GPT-5.1.
• Google (terpilih): Gemini 3 Pro: LMArena 1501 Elo, MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87,6%, GPQA dan Humanity’s Last Exam tinggi; Google juga menunjukkan perencanaan horizon panjang yang kuat melalui contoh agenik.

Tooling & agen:

GPT-5.2: Dukungan bawaan kuat untuk pemanggilan alat, eksekusi Python, dan alur kerja agenik (pencarian dokumen, analisis file, agen sains data). 11x lebih cepat / <1% biaya vs pakar manusia untuk beberapa tugas GDPval (ukuran potensi nilai ekonomi , 70,9% vs. sebelumnya ~38,8%), dan menunjukkan kenaikan nyata pada pemodelan spreadsheet (mis., +9,3% pada tugas analis perbankan investasi junior vs GPT-5.1).

Interpretasi: benchmark saling melengkapi — OpenAI menekankan benchmark pekerjaan pengetahuan dunia nyata (GDPval) yang menunjukkan GPT-5.2 unggul dalam tugas produksi seperti spreadsheet, slide, dan sekuens agenik panjang. Google menekankan papan peringkat penalaran mentah dan jendela konteks permintaan tunggal yang sangat besar. Mana yang lebih penting tergantung beban kerja Anda: pipeline enterprise agenik, dokumen panjang menguntungkan performa GDPval GPT-5.2 yang terbukti; ingest konteks mentah yang masif (mis., seluruh korpus video / buku penuh dalam satu kali proses) menguntungkan jendela input 1M milik Gemini.

Bagaimana perbandingan kapabilitas multimodal?

Input & output

• Gemini 3 Pro Preview: mendukung input teks, gambar, video, audio, PDF dan output teks; Google menyediakan kontrol media_resolution yang granular dan parameter thinking_level untuk menyetel trade-off biaya vs. fidelitas untuk pekerjaan multimodal. Batas token output 64k; input hingga 1M token.
• GPT-5.2: mendukung alur kerja visi dan multimodal yang kaya; OpenAI menyoroti penalaran spasial yang lebih baik (estimasi label bounding komponen gambar), pemahaman video (skor Video MMMU) dan visi berbantuan alat (alat Python pada tugas visi meningkatkan skor). GPT-5.2 menekankan bahwa tugas visi + kode kompleks sangat diuntungkan saat dukungan alat (eksekusi kode Python) diaktifkan.

Perbedaan praktis

Granularitas vs. keluasan: Gemini mengekspos serangkaian knob multimodal (media_resolution, thinking_level) untuk memungkinkan pengembang menyetel trade-off per tipe media. GPT-5.2 menekankan penggunaan alat terintegrasi (mengeksekusi Python dalam loop) untuk menggabungkan tugas visi, kode, dan transformasi data. Jika use case Anda berat pada analisis video + gambar dengan konteks sangat besar, klaim konteks 1M milik Gemini sangat menarik; jika alur kerja Anda membutuhkan eksekusi kode dalam loop (transformasi data, pembuatan spreadsheet), tooling kode dan keramahan agen GPT-5.2 mungkin lebih nyaman.

Bagaimana dengan akses API, SDK, dan harga?

OpenAI GPT-5.2 (API & harga)

• API: gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro melalui Responses API / Chat Completions. SDK mapan (Python/JS), panduan cookbook dan ekosistem matang.
• Harga (publik): 1,75 / 1M token input** dan **14 / 1M token output; diskon caching (90% untuk input yang di-cache) menurunkan biaya efektif untuk data berulang. OpenAI menekankan efisiensi token (harga per token lebih tinggi tetapi total biaya lebih rendah untuk mencapai ambang kualitas).

Gemini 3 Pro Preview (API & harga)

• API: gemini-3-pro-preview via Google GenAI SDK dan endpoint Vertex AI/GenerativeLanguage. Parameter baru (thinking_level, media_resolution) dan integrasi dengan grounding dan alat Google.
• Harga (public preview): Kira-kira 2 / 1M token input** dan **12 / 1M token output untuk tier pratinjau di bawah 200k token; biaya tambahan mungkin berlaku untuk Search grounding, Maps, atau layanan Google lain (penagihan Search grounding dimulai 5 Jan 2026).

Gunakan GPT-5.2 dan Gemini 3 melalui CometAPI

CometAPI adalah gateway / API agregator: satu endpoint REST bergaya OpenAI yang memberi Anda akses terpadu ke ratusan model dari banyak vendor (LLM, model gambar/video, model embedding, dll.). Alih-alih mengintegrasikan banyak SDK vendor, CometAPI memungkinkan Anda memanggil endpoint berformat OpenAI yang familier (chat/completions/embeddings/images) sambil mengganti model atau vendor di balik layar.

Pengembang dapat menikmati model andalan dari dua perusahaan sekaligus melalui CometAPI tanpa berpindah vendor, dan harga API lebih terjangkau, biasanya diskon 20%.

Contoh: snippet API cepat (copy-paste untuk mencoba)

Di bawah ini contoh minimal yang bisa Anda jalankan. Contoh ini merefleksikan quickstart yang dipublikasikan vendor (OpenAI Responses API + Google GenAI client). Ganti $OPENAI_API_KEY / $GEMINI_API_KEY dengan kunci Anda.

GPT-5.2 — Python (OpenAI Responses API, reasoning disetel ke xhigh untuk masalah mendalam)

# Python (requires openai SDK that supports responses API)from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")​resp = client.responses.create(    model="gpt-5.2-pro",           # gpt-5.2 or gpt-5.2-pro    input="Summarize this 50k token company report and output a 10-slide presentation outline with speaker notes.",    reasoning={"effort": "xhigh"},  # deeper reasoning    max_output_tokens=4000)​print(resp.output_text)  # or inspect resp to get structured outputs / tokens

Catatan: reasoning.effort memungkinkan Anda menukar biaya vs. kedalaman. Gunakan gpt-5.2-chat-latest untuk gaya chat Instant. Dokumen OpenAI menampilkan contoh untuk responses.create.

GPT-5.2 — curl (sederhana)

curl https://api.openai.com/v1/responses \  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gpt-5.2",    "input": "Write a Python function that converts a PDF with tables into a normalized CSV with typed columns.",    "reasoning": {"effort":"high"}  }'

(Periksa JSON untuk output_text atau keluaran terstruktur.)

---

Gemini 3 Pro Preview — Python (Google GenAI client)

# Python (google genai client) — example from Google docsfrom google import genaiclient = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")​response = client.models.generate_content(    model="gemini-3-pro-preview",    contents="Find the race condition in this multi-threaded C++ snippet: <paste code here>",    config={        "thinkingConfig": {"thinking_level": "high"}    })print(response.text)

Catatan: thinking_level mengontrol perenungan internal model; media_resolution dapat diatur untuk gambar/video. Contoh REST dan JS ada di panduan pengembang Gemini Google.

Gemini 3 Pro — curl (REST)

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent" \  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -X POST \  -d '{    "contents": [{       "parts": [{"text": "Explain the race condition in this C++ code: ..."}]    }],    "generationConfig": {"thinkingConfig": {"thinkingLevel": "high"}}  }'

Dokumen Google menyertakan contoh multimodal (data gambar inline, media_resolution).

Model mana yang “lebih baik” — panduan praktis

Tidak ada “pemenang” satu-untuk-semua; pilih berdasarkan use case dan kendala. Di bawah ini matriks keputusan singkat.

Pilih GPT-5.2 jika:

• Anda membutuhkan integrasi erat dengan alat eksekusi kode (ekosistem interpreter/alat OpenAI) untuk pipeline data programatik, pembuatan spreadsheet, atau alur kerja kode agenik. OpenAI menyoroti peningkatan alat Python dan penggunaan mega-agent.
• Anda memprioritaskan efisiensi token sesuai klaim vendor dan menginginkan harga per token OpenAI yang eksplisit dan dapat diprediksi dengan diskon besar pada input yang di-cache (membantu alur batch/produksi).
• Anda menginginkan ekosistem OpenAI (integrasi produk ChatGPT, kemitraan Azure / Microsoft, dan tooling seputar Responses API dan Codex).

Pilih Gemini 3 Pro jika:

• Anda membutuhkan input multimodal ekstrem (video + gambar + audio + pdf) dan menginginkan satu model yang secara native menerima semua input ini dengan jendela input 1.000.000 token. Google secara eksplisit memasarkan ini untuk video panjang, pipeline dokumen + video besar, dan use case Search/AI Mode interaktif.
• Anda membangun di Google Cloud / Vertex AI dan menginginkan integrasi rapat dengan search grounding Google, provisioning Vertex, dan GenAI client API. Anda akan diuntungkan oleh integrasi produk Google (Search AI Mode, AI Studio, tooling Antigravity).

Kesimpulan: Mana yang Lebih Baik pada 2026?

Dalam adu GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro Preview, jawabannya bergantung pada konteks:

• GPT-5.2 memimpin pada pekerjaan pengetahuan profesional, kedalaman analitis, dan alur kerja terstruktur.
• Gemini 3 Pro Preview unggul pada pemahaman multimodal, ekosistem terintegrasi, dan tugas konteks besar.

Tidak ada model yang secara universal “lebih baik”—kekuatan keduanya melengkapi tuntutan dunia nyata yang berbeda. Pengadopsi cerdas harus mencocokkan pilihan model dengan use case spesifik, kendala anggaran, dan keselarasan ekosistem.

Yang jelas pada 2026 adalah batas AI telah maju secara signifikan, dan baik GPT-5.2 maupun Gemini 3 Pro mendorong batas kemampuan sistem cerdas di enterprise dan seterusnya.

Jika ingin mencoba sekarang juga, jelajahi kapabilitas GPT-5.2 dan Gemini 3 Pro dari CometAPI di Playground dan lihat panduan API untuk instruksi rinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda sudah login ke CometAPI dan memperoleh API key. CometAPI menawarkan harga jauh lebih rendah daripada harga resmi untuk membantu Anda integrasi.

Siap Mulai?→ Uji coba gratis GPT-5.2 dan Gemini 3 Pro !

Jika Anda ingin