GPT-5.2 API란 무엇인가
GPT-5.2 API는 ChatGPT의 GPT-5.2 Thinking과 동일합니다. GPT-5.2 Thinking은 더 깊은 작업을 위해 설계된 OpenAI의 GPT-5.2 제품군의 중간급 버전으로, 다단계 추론, 장문 문서 요약, 고품질 코드 생성, 정확성과 활용 가능한 구조가 처리량보다 더 중요한 전문 지식 작업에 적합합니다. API에서는 모델 gpt-5.2로 노출되며(Responses API / Chat Completions), 지연이 낮은 Instant 버전과 더 높은 품질이지만 비용이 더 비싼 Pro 버전 사이에 위치합니다.
Main features
- 매우 긴 컨텍스트 및 압축: 400K 유효 컨텍스트 윈도우와 긴 대화 및 문서 전반의 관련성을 관리하는 압축 도구.
- 구성 가능한 추론 노력:
none | medium | high | xhigh(xhigh는 어려운 추론을 위한 최대 내부 연산을 활성화).xhigh는 Thinking/Pro 버전에 제공됩니다. - 더 강력한 도구 및 함수 지원: 일급 도구 호출, 문법(CFG/Lark)으로 구조화된 출력을 제약, 복잡한 다단계 자동화를 단순화하는 향상된 에이전트형 동작.
- 멀티모달 이해: 이미지+텍스트에 대한 더 풍부한 이해와 다단계 작업으로의 통합.
- 향상된 안전성/민감 콘텐츠 처리: 자해 등 민감 영역에서 바람직하지 않은 응답을 줄이기 위한 타깃 개입.
Technical capabilities & specifications (developer view)
- API 엔드포인트 및 모델 ID: Thinking(Responses API)용
gpt-5.2, 채팅/인스턴트 워크플로우용gpt-5.2-chat-latest, Pro 티어용gpt-5.2-pro; 명시된 위치에서 Responses API와 Chat Completions로 이용 가능. - 추론 토큰 및 노력 관리: 요청별로 연산(추론 노력)을 할당하는 명시적 파라미터를 지원; 노력 수준을 높이면 지연과 비용이 증가하지만 복잡한 작업의 출력 품질이 향상됩니다.
- 구조화된 출력 도구: 문법(Lark / CFG)을 지원하여 모델 출력을 DSL이나 정확한 구문으로 제약(SQL, JSON, DSL 생성에 유용).
- 병렬 도구 호출 및 에이전트형 조정: 개선된 병렬성과 더 깔끔한 도구 오케스트레이션으로 복잡한 시스템 프롬프트와 다중 에이전트 스캐폴딩의 필요를 줄입니다.
Benchmark performance & supporting data
OpenAI는 GPT-5.2에 대한 다양한 내부 및 외부 벤치마크 결과를 공개했습니다. 주요 하이라이트(OpenAI 보고 수치):
- GDPval (44개 직종, 지식 작업) — GPT-5.2 Thinking은 비교의 **70.9%**에서 업계 최고 전문가를 능가하거나 동률을 기록; OpenAI는 GDPval 작업에서 출력이 >11×의 속도와 <1%의 비용으로 제작되었다고 보고했습니다(속도와 비용 추정은 과거 데이터 기반). 이 작업에는 스프레드시트 모델, 프레젠테이션 및 짧은 동영상이 포함됩니다.
- SWE-Bench Pro (코딩) — GPT-5.2 Thinking은 SWE-Bench Pro에서 ≈55.6%, SWE-Bench Verified(Python only)에서 **~80%**를 달성했다고 OpenAI는 밝혔으며, 이들의 테스트에서 코드 생성/엔지니어링 평가의 새로운 기준을 세웠습니다. 이는 실제로 더 신뢰할 수 있는 디버깅과 엔드 투 엔드 수정으로 이어진다고 합니다.
- GPQA Diamond (대학원 수준 과학 Q&A) — GPT-5.2 Pro: 93.2%, GPT-5.2 Thinking: 92.4%(도구 없이 최대 추론).
- ARC-AGI 시리즈 — ARC-AGI-2(더 어려운 유동적 추론 벤치마크)에서 GPT-5.2 Thinking은 52.9%, GPT-5.2 Pro는 **54.2%**를 기록(OpenAI는 이것들이 chain-of-thought 스타일 모델의 새로운 최첨단 성능이라고 밝힘).
- 장문 컨텍스트(OpenAI MRCRv2) — GPT-5.2 Thinking은 4-needle MRCR 변형에서 256k 토큰까지 거의 100% 정확도를 보였으며, 장문 컨텍스트 설정 전반에서 GPT-5.1 대비 상당히 개선된 점수를 기록. (OpenAI가 MRCRv2 차트와 표를 공개.)
Comparison with contemporaries
- vs Google Gemini 3 (Gemini 3 Pro / Deep Think): Gemini 3 Pro는 ~1,048,576(≈1M) 토큰 컨텍스트 윈도우와 폭넓은 멀티모달 입력(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF) 및 Vertex AI / AI Studio를 통한 강력한 에이전트 통합으로 홍보되었습니다. 문서상 Gemini 3의 더 큰 컨텍스트 윈도우는 매우 큰 단일 세션 워크로드에서 차별화 요소이며, 트레이드오프로 도구 표면과 생태계 적합성이 있습니다.
- vs Anthropic Claude Opus 4.5: Anthropic의 Opus 4.5는 엔터프라이즈 코딩/에이전트 워크플로우를 강조하며, 강력한 SWE-bench 결과와 장시간 에이전트형 세션의 견고성을 보고합니다; Anthropic은 Opus를 200k 컨텍스트 윈도우와 특화된 에이전트/Excel 통합을 통해 자동화와 코드 생성에 포지셔닝합니다. Opus 4.5는 엔터프라이즈 자동화와 코드 작업에서 강력한 경쟁자입니다.
실무적 결론: GPT-5.2는 균형 잡힌 개선(400k 컨텍스트, 높은 토큰 출력, 향상된 추론/코딩)을 목표로 합니다. Gemini 3는 절대적으로 가장 큰 단일 세션 컨텍스트(≈1M)를, Claude Opus는 엔터프라이즈 엔지니어링과 에이전트형 견고성에 집중합니다. 컨텍스트 크기, 모달리티 요구, 기능/도구 적합성, 비용/지연 트레이드오프를 맞춰 선택하세요.
How to access and use GPT-5.2 API
Step 1: API 키 가입
cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자 아니라면 먼저 등록하세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 액세스 자격 증명 API 키를 받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 받아 제출합니다.
Step 2: GPT-5.2 API로 요청 보내기
API 요청을 보내기 위해 “gpt-5.2” 엔드포인트를 선택하고 요청 본문을 설정합니다. 요청 방식과 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 당사 웹사이트는 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하세요. 개발자는 Responses API / Chat 엔드포인트를 통해 이를 호출합니다.
질문이나 요청을 content 필드에 삽입하세요 — 모델은 해당 내용에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 받습니다.
Step 3: 결과 조회 및 검증
API 응답을 처리하여 생성된 답변을 받습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.
See also Gemini 3 Pro Preview API