Home/Models/OpenAI/GPT-5.2 Pro
O

GPT-5.2 Pro

Inndata:$16.80/M
Utdata:$134.40/M
Kontekst:400,000
Maks utdata:128,000
gpt-5.2-pro er det kraftigste, produksjonsrettede medlemmet i OpenAIs GPT-5.2-familie, tilgjengelig via Responses API for arbeidslaster som krever maksimal presisjon, flertrinnsresonnering, omfattende verktøybruk og de største kontekst- og gjennomstrømmingsbudsjettene OpenAI tilbyr.
Ny
Kommersiell bruk
Playground
Oversikt
Funksjoner
Priser
API

Hva er GPT-5.2-Pro

GPT-5.2-Pro er «Pro»-nivået i OpenAIs GPT-5.2-familie, tiltenkt de vanskeligste problemene — flerstegs resonnement, kompleks kode, syntese av store dokumenter og profesjonelt kunnskapsarbeid. Det gjøres tilgjengelig i Responses API for å muliggjøre fleromgangsinteraksjoner og avanserte API-funksjoner (verktøy, resonneringsmoduser, kompaksjon, osv.). Pro-varianten bytter gjennomstrømning og kostnad mot maksimal svarkvalitet og sterkere sikkerhet/konsistens i krevende domener.

Hovedfunksjoner (hva gpt-5.2-pro bringer til applikasjoner)

  • Resonnering med høyeste presisjon: Pro støtter OpenAIs beste resonneringsinnstillinger (inkludert xhigh) for å bytte latenstid og beregningsressurser mot dypere interne resonneringspass og forbedret forfining av løsninger i tankekjede-stil.
  • Stor kontekst og langdokument-evne: konstruert for å opprettholde nøyaktighet over svært lange kontekster (OpenAI har benchmarket opp til 256k+ tokens for familievarianter), noe som gjør nivået egnet for juridisk/teknisk dokumentgjennomgang, bedriftskunnskapsbaser og langvarige agenttilstander.
  • Sterkere verktøy- og agentutførelse: designet for å kalle verktøysett pålitelig (lister over tillatte verktøy, revisjonskroker og rikere verktøyintegrasjoner) og for å fungere som en «mega-agent» som kan orkestrere flere underverktøy og flerstegs arbeidsflyter.
  • Forbedret faktualitet og sikkerhetsreduserende tiltak: OpenAI rapporterer merkbare reduksjoner i hallusinasjon og uønskede svar på interne sikkerhetsmål for GPT-5.2 sammenlignet med tidligere modeller, støttet av oppdateringer i systemkortet og målrettet sikkerhetstrening.

Tekniske kapabiliteter og spesifikasjoner (rettet mot utviklere)

  • API-endepunkt og tilgjengelighet: Responses API er den anbefalte integrasjonen for arbeidsflyter på Pro-nivå; utviklere kan sette reasoning.effort til none|medium|high|xhigh for å justere intern beregning dedikert til resonnement. Pro eksponerer den høyeste xhigh-fideliteten.
  • Resonneringsinnsatsnivåer: none | medium | high | xhigh (Pro og Thinking støtter xhigh for kvalitet-prioriterte kjøringer). Denne parameteren lar deg bytte kostnad/latenstid mot kvalitet.
  • Kompaksjon og konteksthåndtering: Nye kompaksjonsfunksjoner gjør at API-et kan styre hva modellen «husker» og redusere token-bruk samtidig som relevant kontekst bevares — nyttig for lange samtaler og dokumentarbeidsflyter.
  • Verktøy og egendefinerte verktøy: Modeller kan kalle egendefinerte verktøy (sende råtekst til verktøy samtidig som modellutdata begrenses); sterkere verktøykall og agentiske mønstre i 5.2 reduserer behovet for omfattende systemprompter.

Benchmark-ytelse

Nedenfor er de mest relevante, reproduserbare nøkkeltallene for GPT-5.2 Pro (OpenAIs verifiserte/interne resultater):

  • GDPval (benchmark for profesjonelt arbeid): GPT-5.2 Pro — 74.1% (seire/uavgjort) på GDPval-suiten — en markant forbedring over GPT-5.1. Dette målet er utformet for å anslå verdi i reelle økonomiske oppgaver på tvers av mange yrker.
  • ARC-AGI-1 (generelt resonnement): GPT-5.2 Pro — 90.5% (Verified); Pro ble rapportert som den første modellen som passerte 90% på denne benchmarken.
  • Koding og programvareingeniørfag (SWE-Bench): sterke forbedringer i flerstegs koderesonnement; f.eks. SWE-Bench Pro public og SWE-Lancer (IC Diamond) viser materielle forbedringer over GPT-5.1 — representative familietall: SWE-Bench Pro public ~55.6% (Thinking; Pro-resultater rapportert høyere på interne kjøringer).
  • Langkontekst-faktualitet (MRCRv2): GPT-5.2-familien viser høy gjenfinning og «needle-finding»-score i 4k–256k-områder (eksempler: MRCRv2 8 needles ved 16k–32k: 95.3% for GPT-5.2 Thinking; Pro opprettholdt høy nøyaktighet ved større vinduer). Dette viser familiens robusthet for langkontekstoppgaver, et salgsargument for Pro.

Hvordan gpt-5.2-pro sammenlignes med konkurrenter og andre GPT-5.2-nivåer

  • vs GPT-5.2 Thinking / Instant:: gpt-5.2-pro prioriterer fidelitet og maksimal resonnement (xhigh) over latenstid/kostnad. gpt-5.2 (Thinking) ligger i midten for dypere arbeid, og gpt-5.2-chat-latest (Instant) er tunet for chat med lav latenstid. Velg Pro for oppgaver med høyest verdi og høy beregningsintensitet.
  • Versus Google Gemini 3 og andre frontier-modeller: GPT-5.2 (familien) er OpenAIs konkurransesvar på Gemini 3. Topplister viser oppgaveavhengige vinnere — på noen vitenskapelige oppgaver på høyere nivå og profesjonelle benchmarks er GPT-5.2 Pro og Gemini 3 nær; i smal koding eller spesialiserte domener kan resultatene variere.
  • Versus GPT-5.1 / GPT-5: Pro viser betydelige forbedringer i GDPval, ARC-AGI, kodebenchmarks og langkontekst-metrikker sammenlignet med GPT-5.1, og legger til nye API-kontroller (xhigh resonnement, kompaksjon). OpenAI vil holde tidligere varianter tilgjengelige under overgangen.

Praktiske brukstilfeller og anbefalte mønstre

Brukstilfeller med høy verdi der Pro gir mening

  • Kompleks finansiell modellering, syntese og analyse av store regneark der nøyaktighet og flerstegs resonnement er viktig (OpenAI rapporterte forbedrede resultater på oppgaver for investeringsbank-regneark).
  • Juridisk eller vitenskapelig syntese av lange dokumenter der 400k-token-konteksten bevarer hele rapporter, appendikser og siteringskjeder.
  • Høy kvalitet kodegenerering og refaktorering over flere filer for bedriftskodebaser (Pro sin høyere xhigh-resonnering hjelper ved flerstegs programtransformasjoner).
  • Strategisk planlegging, flertrinns prosjektorkestrering og agentiske arbeidsflyter som bruker egendefinerte verktøy og krever robust verktøykalling.

Når du bør velge Thinking eller Instant i stedet

  • Velg Instant for raske, rimeligere samtaleoppgaver og editorintegrasjoner.
  • Velg Thinking for dypere, men latenstidssensitive oppgaver der kostnad er begrenset, men kvalitet fortsatt er viktig.

Slik får du tilgang til og bruker GPT-5.2 pro API

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker hos oss ennå, registrer deg først. Logg inn på din CometAPI console. Hent API-nøkkelen for tilgangskredentialet til grensesnittet. Klikk «Add Token» ved API-tokenet i personlig senter, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

Trinn 2: Send forespørsler til GPT-5.2 pro API

Velg endepunktet «gpt-5.2-pro» for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetoden og forespørselskroppen fås fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Hvor du kaller det: Responses-stil API-er.

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i innholdsfeltet — det er dette modellen vil svare på. Prosesser API-responsen for å få det genererte svaret.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Prosesser API-responsen for å få det genererte svaret. Etter prosessering svarer API-et med oppgavestatus og utdata.

Se også Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

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

GPT-5.2 Pro is exclusively available through the Responses API to enable multi-turn model interactions before responding to API requests, supporting advanced workflows like tool chaining and extended reasoning sessions that require persistent state management.

What reasoning effort levels does GPT-5.2 Pro support?

GPT-5.2 Pro supports three reasoning effort levels: medium, high, and xhigh—allowing developers to balance response quality against latency for complex problem-solving tasks.

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

Some GPT-5.2 Pro requests may take several minutes to complete due to the model's deep reasoning process. OpenAI recommends using background mode to avoid timeouts on particularly challenging tasks.

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

GPT-5.2 Pro supports web search, file search, image generation, and MCP (Model Context Protocol), but notably does not support code interpreter or computer use tools.

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

Choose GPT-5.2 Pro when your workload demands maximum fidelity, multi-step reasoning, or extensive tool orchestration—it's designed for production scenarios with the largest context and throughput budgets OpenAI offers.

Does GPT-5.2 Pro support structured outputs?

No, GPT-5.2 Pro does not currently support structured outputs or fine-tuning, making it best suited for high-fidelity generation tasks rather than constrained format requirements.

Funksjoner for GPT-5.2 Pro

Utforsk nøkkelfunksjonene til GPT-5.2 Pro, designet for å forbedre ytelse og brukervennlighet. Oppdag hvordan disse mulighetene kan være til nytte for prosjektene dine og forbedre brukeropplevelsen.

Priser for GPT-5.2 Pro

Utforsk konkurransedyktige priser for GPT-5.2 Pro, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan GPT-5.2 Pro kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.
Komet-pris (USD / M Tokens)Offisiell pris (USD / M Tokens)
Inndata:$16.80/M
Utdata:$134.40/M
Inndata:$21.00/M
Utdata:$168.00/M

Eksempelkode og API for GPT-5.2 Pro

GPT-5.2-Pro er OpenAIs variant med høyeste kvalitet i GPT-5.2-familien, utviklet for de vanskeligste og mest verdifulle kunnskaps- og tekniske oppgavene.
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)

Flere modeller