ModellerStøtteBedriftBlogg
500+ AI-modell API, Alt I Én API. Bare I CometAPI
Modeller API
Utvikler
HurtigstartDokumentasjonAPI Dashbord
Ressurser
AI-modellerBloggBedriftEndringsloggOm oss
2025 CometAPI. Alle rettigheter reservert.PersonvernerklæringTjenestevilkår
Home/Models/OpenAI/GPT-5.2 Pro
O

GPT-5.2 Pro

Inndata:$16.8/M
Utdata:$134.4/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, beregnet for de vanskeligste problemene — flerstegsresonnering, kompleks kode, syntese av store dokumenter og profesjonelt kunnskapsarbeid. Det er tilgjengelig i Responses API for å muliggjøre fleromgangsinteraksjoner og avanserte API-funksjoner (verktøy, resonningsmodi, komprimering osv.). Pro-varianten bytter gjennomstrømning og kostnad mot maksimal svarkvalitet og sterkere sikkerhet/konsistens i krevende domener.

Hovedfunksjoner (hva gpt-5.2-pro tilfører applikasjoner)

  • Resonnering med høyeste presisjon: Pro støtter OpenAIs høyeste resonningsinnstillinger (inkludert xhigh) for å bytte latenstid og beregning mot dypere interne resoneringspass og forbedret løsningraffinering i chain-of-thought-lignende stil.
  • Storkontekst- og langdokument-kyndighet: 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 fungere som en “mega-agent” som kan orkestrere flere underverktøy og flerstegs arbeidsflyter.
  • Forbedret faktualitet og sikkerhetsdemping: OpenAI rapporterer merkbare reduksjoner i hallusinasjoner og uønskede svar på interne sikkerhetsmetrikker for GPT-5.2 vs tidligere modeller, støttet av oppdateringer i systemkortet og målrettet sikkerhetstrening.

Tekniske muligheter 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.
  • Nivåer for resonneringsinnsats: none | medium | high | xhigh (Pro og Thinking støtter xhigh for kvalitetsprioriterte kjøringer). Denne parameteren lar deg bytte kostnad/latenstid mot kvalitet.
  • Komprimering og kontekstadministrasjon: Nye komprimeringsfunksjoner lar API-et styre hva modellen “husker” og redusere tokenbruk samtidig som relevant kontekst bevares—nyttig for lange samtaler og dokumentarbeidsflyter.
  • Verktøy og egendefinerte verktøy: Modellene kan kalle egendefinerte verktøy (sende råtekst til verktøy samtidig som modellutdata begrenses); sterkere verktøykall og agentbaserte 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. Denne metrikken er utformet for å tilnærme verdi i reelle økonomiske oppgaver på tvers av mange yrker.
  • ARC-AGI-1 (generell resonnement): GPT-5.2 Pro — 90.5% (Verified); Pro ble rapportert som den første modellen som passerte 90% på denne benchmarken.
  • Koding og programvareutvikling (SWE-Bench): sterke gevinster i flerstegs koderesonnering; f.eks. SWE-Bench Pro public og SWE-Lancer (IC Diamond) viser materielle forbedringer over GPT-5.1 — representative familienummer: SWE-Bench Pro public ~55.6% (Thinking; Pro-resultater rapportert høyere i interne kjøringer).
  • Faktualitet i lang kontekst (MRCRv2): GPT-5.2-familien viser høy gjenfinning og “needle-finding”-score over 4k–256k-områdene (eksempler: MRCRv2 8 needles ved 16k–32k: 95.3% for GPT-5.2 Thinking; Pro opprettholdt høy nøyaktighet ved større vinduer). Disse viser familiens robusthet for langkontekst-oppgaver, et salgsargument for Pro.

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

  • vs GPT-5.2 Thinking / Instant:: gpt-5.2-pro prioriterer troskap og maksimal resonnementsevne (xhigh) over latenstid/kostnad. gpt-5.2 (Thinking) ligger midt i for dypere arbeid, og gpt-5.2-chat-latest (Instant) er tunet for lav-latenstid chat. Velg Pro for de mest verdifulle, beregningstunge oppgavene.
  • Versus Google Gemini 3 og andre frontmodeller: GPT-5.2 (familien) er OpenAIs konkurrerende svar på Gemini 3. Rangeringer viser oppgavespesifikke vinnere — på enkelte mastergradsnivå vitenskapelige og profesjonelle benchmarks ligger GPT-5.2 Pro og Gemini 3 tett; i smale kodings- eller spesialiserte domener kan resultatene variere.
  • Versus GPT-5.1 / GPT-5: Pro viser materielle gevinster i GDPval, ARC-AGI, kodebenchmarker og langkontekst-metrikker vs GPT-5.1, og legger til nye API-kontroller (xhigh resonnement, komprimering). OpenAI vil holde tidligere varianter tilgjengelige under overgangen.

Praktiske bruksområder og anbefalte mønstre

Høyverdige bruksområder der Pro er fornuftig

  • Kompleks finansiell modellering, sammenstilling og analyse av store regneark der nøyaktighet og flerstegsresonnering er viktig (OpenAI rapporterte forbedrede poeng på investeringsbank-oppgaver i regneark).
  • Sammenfatning av lange juridiske eller vitenskapelige dokumenter der 400k-token-konteksten bevarer hele rapporter, vedlegg og siteringskjeder.
  • Høykvalitets kodegenerering og refaktorering på tvers av flere filer for bedriftskodebaser (Pros høyere xhigh-resonnering hjelper med flerstegs programtransformasjoner).
  • Strategisk planlegging, flertrinns prosjektorkestrering og agentbaserte 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 ennå, vennligst registrer deg først. Logg inn i din CometAPI-konsoll. Hent API-nøkkelen for tilgangslegitimasjon. 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 “gpt-5.2-pro”-endepunktet for å sende API-forespørselen og angi forespørselens body. Forespørselens metode og body finnes i 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. Where to call it: Responses-stil API-er.

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

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.

Se også Gemini 3 Pro Preview API

FAQ

Hvorfor fungerer GPT-5.2 Pro bare med Responses API?

GPT-5.2 Pro er utelukkende tilgjengelig gjennom Responses API for å muliggjøre modellinteraksjoner over flere omganger før det svares på API-forespørsler, og støtter avanserte arbeidsflyter som verktøykjeding og utvidede resonneringsøkter som krever vedvarende tilstandshåndtering.

Hvilke nivåer av resonneringsinnsats støtter GPT-5.2 Pro?

GPT-5.2 Pro støtter tre nivåer av resonneringsinnsats: medium, high og xhigh – slik at utviklere kan balansere responskvalitet mot ventetid for komplekse problemløsningsoppgaver.

Hvordan håndterer GPT-5.2 Pro langvarige forespørsler?

Noen GPT-5.2 Pro-forespørsler kan ta flere minutter å fullføre på grunn av modellens dyptgående resonneringsprosess. OpenAI anbefaler å bruke bakgrunnsmodus for å unngå tidsavbrudd ved spesielt utfordrende oppgaver.

Hvilke verktøy kan GPT-5.2 Pro få tilgang til gjennom Responses API?

GPT-5.2 Pro støtter nettsøk, filsøk, bildegenerering og MCP (Model Context Protocol), men støtter merkbart nok ikke kodefortolker eller verktøy for datamaskinbruk.

Når bør jeg velge GPT-5.2 Pro fremfor standard GPT-5.2?

Velg GPT-5.2 Pro når arbeidsmengden din krever maksimal nøyaktighet, flertrinns resonnering eller omfattende verktøyorkestrering – den er utviklet for produksjonsscenarier med de største kontekst- og gjennomstrømningsbudsjettene OpenAI tilbyr.

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)Rabatt
Inndata:$16.8/M
Utdata:$134.4/M
Inndata:$21/M
Utdata:$168/M
-20%

Eksempelkode og API for GPT-5.2 Pro

GPT-5.2-Pro er OpenAIs variant med høyest kvalitet i GPT-5.2-familien, utviklet for de vanskeligste og mest verdifulle kunnskaps- og tekniske oppgavene.
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"
    }
}'

Flere modeller

A

Claude Opus 4.6

Inndata:$4/M
Utdata:$20/M
Claude Opus 4.6 er en stor språkmodell i «Opus»-klassen fra Anthropic, lansert i februar 2026. Den er posisjonert som en arbeidshest for arbeidsflyter innen kunnskapsarbeid og forskning — med forbedringer i resonnering over lange kontekster, flertrinns planlegging, verktøybruk (inkludert agentbaserte programvarearbeidsflyter) og oppgaver på datamaskin, som automatisk generering av lysbilder og regneark.
A

Claude Sonnet 4.6

Inndata:$2.4/M
Utdata:$12/M
Claude Sonnet 4.6 er vår mest kapable Sonnet-modell hittil. Det er en fullstendig oppgradering av modellens ferdigheter innen koding, bruk av datamaskin, resonnering over lange kontekster, agentplanlegging, kunnskapsarbeid og design. Sonnet 4.6 har også et kontekstvindu på 1M token i beta.
O

GPT-5.4 nano

Inndata:$0.16/M
Utdata:$1/M
GPT-5.4 nano er utviklet for oppgaver der hastighet og kostnader er viktigst, som klassifisering, datauttrekk, rangering og underagenter.
O

GPT-5.4 mini

Inndata:$0.6/M
Utdata:$3.6/M
GPT-5.4 mini bringer styrkene fra GPT-5.4 til en raskere, mer effektiv modell, designet for arbeidslaster i stor skala.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

Kommer snart
Inndata:$60/M
Utdata:$240/M
Claude Mythos Preview er vår mest kapable frontier-modell til dags dato, og viser et markant sprang i resultater på mange evalueringsbenchmarker sammenlignet med vår forrige frontier-modell, Claude Opus 4.6.
X

mimo-v2-pro

Inndata:$0.8/M
Utdata:$2.4/M
MiMo-V2-Pro er Xiaomis flaggskip-grunnmodell, med over 1T totale parametere og en kontekstlengde på 1M, dypt optimalisert for agentiske scenarier. Den er svært tilpasningsdyktig til generelle agentrammeverk som OpenClaw. Den rangerer blant den globale toppklassen i standardbenchmarkene PinchBench og ClawBench, med opplevd ytelse som nærmer seg Opus 4.6. MiMo-V2-Pro er utformet for å fungere som hjernen i agentsystemer, orkestrere komplekse arbeidsflyter, drive produksjonsnære ingeniøroppgaver og levere resultater pålitelig.

Relaterte blogger

Ja. ChatGPT kan lage innholdet til PowerPoint-presentasjoner og, i noen versjoner som støtter filgenerering, også produsere en nedlastbar .pptx-fil.

Dette kan ChatGPT gjøre:
- Lage disposisjon med lysbildetitler, punktlister og talernotater
- Tilpasse tone, nivå, lengde og målgruppe
- Foreslå bilder/illustrasjoner og skrive alt-tekst
- Strukturere innholdet slik at det er klart til å lime inn i PowerPoint eller Google Slides

Slik får du en .pptx-fil:
- Hvis din ChatGPT-versjon støtter filgenerering: Be eksplisitt om en .pptx og angi format (størrelsesforhold, mal, antall lysbilder). Du får en nedlastbar fil.
- Hvis ikke: Be om strukturert utdata per lysbilde (tittel, 3–5 punkter, talernotater). Kopier inn i PowerPoint og bruk Designer/tema for layout.

Eksempelprompt:
- “Lag en presentasjon på 10 lysbilder om [tema] for [målgruppe]. Hvert lysbilde skal ha: tittel, 3–5 korte punkter og talernotater (maks 60 sek per slide). Inkluder forslag til bilder/illustrasjoner som plassholdere.”

Tips:
- Oppgi mål, publikum, stil (formell/uformell), lengde og ønsket mal/brand
- Be om tegn- eller ordgrenser per punkt for å unngå teksttunge lysbilder
- Be om kildehenvisninger eller egen slide for referanser

Begrensninger:
- Design, animasjoner og firmaspesifikke maler må ofte finpusses i PowerPoint
- Faktasjekk anbefales før bruk i offisielle sammenhenger
Mar 26, 2026
chat-gpt

Ja. ChatGPT kan lage innholdet til PowerPoint-presentasjoner og, i noen versjoner som støtter filgenerering, også produsere en nedlastbar .pptx-fil. Dette kan ChatGPT gjøre: - Lage disposisjon med lysbildetitler, punktlister og talernotater - Tilpasse tone, nivå, lengde og målgruppe - Foreslå bilder/illustrasjoner og skrive alt-tekst - Strukturere innholdet slik at det er klart til å lime inn i PowerPoint eller Google Slides Slik får du en .pptx-fil: - Hvis din ChatGPT-versjon støtter filgenerering: Be eksplisitt om en .pptx og angi format (størrelsesforhold, mal, antall lysbilder). Du får en nedlastbar fil. - Hvis ikke: Be om strukturert utdata per lysbilde (tittel, 3–5 punkter, talernotater). Kopier inn i PowerPoint og bruk Designer/tema for layout. Eksempelprompt: - “Lag en presentasjon på 10 lysbilder om [tema] for [målgruppe]. Hvert lysbilde skal ha: tittel, 3–5 korte punkter og talernotater (maks 60 sek per slide). Inkluder forslag til bilder/illustrasjoner som plassholdere.” Tips: - Oppgi mål, publikum, stil (formell/uformell), lengde og ønsket mal/brand - Be om tegn- eller ordgrenser per punkt for å unngå teksttunge lysbilder - Be om kildehenvisninger eller egen slide for referanser Begrensninger: - Design, animasjoner og firmaspesifikke maler må ofte finpusses i PowerPoint - Faktasjekk anbefales før bruk i offisielle sammenhenger

I løpet av de siste to årene har AI-verktøy gått fra "hjelp meg å skrive tekst til lysbilder" til "sett sammen og eksporter en fullstendig .pptx", og både OpenAI og Microsoft har lagt til funksjoner som gjør oppretting av PowerPoint-presentasjoner med ett klikk, eller så godt som ett klikk, mulig. Spørsmålet er ikke lenger "Kan AI hjelpe meg med arbeidet?" men "Hvor mye av arbeidet mitt kan AI gjøre?" Blant de mest etterspurte oppgavene er å lage lysbildepresentasjoner—den allestedsnærværende valutaen i forretningskommunikasjon. I mange år har brukere drømt om en enkel kommando: "Hei ChatGPT, lag en presentasjon til meg." I 2026 er den drømmen nærmere virkeligheten enn noen gang, selv om den kommer med nyanser som enhver profesjonell må forstå.
Cursor vs Claude Code vs Codex: Hvilken er bedre for vibe-koding i 2026?
Feb 2, 2026

Cursor vs Claude Code vs Codex: Hvilken er bedre for vibe-koding i 2026?

I den raskt skiftende verdenen av Vibe Code-utvikling diskuterer utviklere hvilke verktøy som gir de mest produktive, intuitive og pålitelige arbeidsflytene. Dagens sammenligning stiller tre ledende agenter — Cursor, Claude Code og OpenAI Codex — opp mot hverandre, med fokus på det fremvoksende paradigmet «vibe coding», prissetting, funksjoner, drift, bruk og ytelse i praksis.
Hvordan kjøre openClaw (Moltbot/ Clawdbot ) på lokale LLM-er uten API
Feb 1, 2026
clawdbot
openclaw

Hvordan kjøre openClaw (Moltbot/ Clawdbot ) på lokale LLM-er uten API

OpenClaw — den åpne kildekode-baserte AI-assistenten som begynte som Clawdbot (og kortvarig Moltbot) — fikk stor oppmerksomhet for sitt varige minne, dyptgående lokal tilgang og et bredt spekter av meldingsintegrasjoner. Denne populariteten førte til spørsmål om hvordan man kan kjøre systemet uten å være avhengig av sky-API-er. Løsningen er å kjøre OpenClaw på lokale store språkmodeller (LLMs) via ollama eller andre , helt uten internettilkobling eller abonnementsavgifter.
Openclaw(Moltbot /Clawdbot) : Oppsettsguide+ API-hosting-veiledning
Jan 29, 2026
clawdbot

Openclaw(Moltbot /Clawdbot) : Oppsettsguide+ API-hosting-veiledning

Moltbot — tidligere kjent på internett som Clawdbot — eksploderte inn på tidslinjene i slutten av januar 2026 som en gjør-det-selv, agentbasert personlig assistent som faktisk utfører oppgaver på dine vegne: rydder opp i innbokser, kjører kommandoer, søker i lokale filer og svarer via chat-appen du foretrekker (Telegram, WhatsApp, Discord, iMessage osv.).
Hvordan “Vibe Coding” en liten mobilapp som nybegynner
Jan 28, 2026
vibe-coding

Hvordan “Vibe Coding” en liten mobilapp som nybegynner

Vibe Coding av en liten mobilapp som nybegynner handler om driv og følelse: start med en veldig liten idé (som en teller eller en enkel gjøremålsapp), velg et enkelt rammeverk eller verktøy (Codex, Cursor osv.), bygg noe som kjører så raskt som mulig uten å bekymre deg for ren kode, og finjuster deretter UI og interaksjoner etter magefølelsen mens du tester på telefonen din. Når du står fast, søk eller spør AI i stedet for å overtenke, og når det fungerer og føles bra, stopp og lanser det. Målet er flyt og selvtillit, ikke perfeksjon.