GPT-5.2 API کیا ہے
GPT-5.2 API، ChatGPT میں GPT-5.2 Thinking کے برابر ہے۔ GPT-5.2 Thinking، OpenAI کی GPT-5.2 فیملی کا ایک درمیانی درجے کا ورژن ہے جو گہرے کام کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے: کثیر مرحلہ ریزننگ، طویل دستاویزات کا خلاصہ، معیاری کوڈ جنریشن، اور پیشہ ورانہ نالج ورک جہاں درستگی اور قابلِ استعمال ساخت خام تھروپٹ سے زیادہ اہم ہوتی ہے۔ API میں اسے ماڈل gpt-5.2 کے طور پر ظاہر کیا گیا ہے (Responses API / Chat Completions)، اور یہ کم لیٹنسی والے Instant ویریئنٹ اور زیادہ معیاری مگر زیادہ مہنگے Pro ویریئنٹ کے درمیان واقع ہے۔
اہم خصوصیات
- بہت طویل کانٹیکسٹ اور کمپیکشن: 400K مؤثر ونڈو اور کمپیکشن ٹولز جو طویل گفتگوؤں اور دستاویزات میں مطابقت کو منظم کرنے میں مدد دیتے ہیں۔
- قابلِ ترتیب ریزننگ ایفرت:
none | medium | high | xhigh(xhigh مشکل ریزننگ کے لیے زیادہ سے زیادہ داخلی کمپیوٹ فعال کرتا ہے)۔xhigh، Thinking/Pro ویریئنٹس کے لیے دستیاب ہے۔ - زیادہ مضبوط ٹول اور فنکشن سپورٹ: فرسٹ کلاس ٹول کالنگ، گرامرز (CFG/Lark) جو ساختہ آؤٹ پٹ کو محدود کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں، اور بہتر ایجنٹک رویّے جو پیچیدہ کثیر مرحلہ آٹومیشن کو آسان بناتے ہیں۔
- ملٹی موڈل سمجھ: تصاویر + متن کی زیادہ بھرپور تفہیم اور کثیر مرحلہ کاموں میں انضمام۔
- بہتر سیفٹی / حساس مواد کی ہینڈلنگ: خود کو نقصان پہنچانے جیسے موضوعات اور دیگر حساس سیاق و سباق میں ناپسندیدہ ردِعمل کم کرنے کے لیے ہدفی اقدامات۔
تکنیکی صلاحیتیں اور وضاحتیں (ڈویلپر نقطۂ نظر)
- API اینڈپوائنٹس اور ماڈل IDs: Thinking کے لیے
gpt-5.2(Responses API)، چیٹ/انسٹنٹ ورک فلو کے لیےgpt-5.2-chat-latest، اور Pro ٹئیر کے لیےgpt-5.2-pro؛ جہاں ذکر ہو وہاں Responses API اور Chat Completions کے ذریعے دستیاب۔ - ریزننگ ٹوکنز اور ایفرت منیجمنٹ: API واضح پیرامیٹرز کی مدد سے ہر درخواست کے لیے کمپیوٹ (ریزننگ ایفرت) مختص کرنے کی سہولت دیتی ہے؛ زیادہ ایفرت لیٹنسی اور لاگت بڑھاتی ہے مگر پیچیدہ کاموں کے لیے آؤٹ پٹ معیار بہتر کرتی ہے۔
- ساختہ آؤٹ پٹ ٹولز: گرامرز (Lark / CFG) کی سپورٹ تاکہ ماڈل آؤٹ پٹ کو کسی DSL یا عین نحو تک محدود رکھا جا سکے (SQL، JSON، DSL جنریشن کے لیے مفید)۔
- متوازی ٹول کالنگ اور ایجنٹک ہم آہنگی: بہتر متوازی عمل اور زیادہ صاف ستھرا ٹول آرکسٹریشن پیچیدہ سسٹم پرامپٹس اور ملٹی ایجنٹ اسکیفولڈنگ کی ضرورت کم کرتے ہیں۔
بینچ مارک کارکردگی اور معاون ڈیٹا
OpenAI نے GPT-5.2 کے لیے متعدد داخلی اور خارجی بینچ مارک نتائج شائع کیے۔ منتخب نمایاں نکات (OpenAI کے رپورٹ کردہ اعداد):
- GDPval (44 پیشے، نالج ورک) — GPT-5.2 Thinking “70.9% موازنات میں اعلیٰ صنعت پیشہ وروں کو مات دیتا ہے یا برابر رہتا ہے”; OpenAI کے مطابق آؤٹ پٹس >11× رفتار اور <1% لاگت پر ماہر پیشہ وروں کے GDPval کاموں کے مقابلے میں تیار ہوئے (رفتار اور لاگت کے اندازے تاریخی بنیادوں پر ہیں)۔ ان کاموں میں سپریڈ شیٹ ماڈلز، پریزنٹیشنز اور مختصر ویڈیوز شامل ہیں۔
- SWE-Bench Pro (coding) — OpenAI کے مطابق GPT-5.2 Thinking نے SWE-Bench Pro پر ≈55.6% اور SWE-Bench Verified (صرف Python) پر ~80% حاصل کیا، جو ان کے ٹیسٹس میں کوڈ جنریشن / انجینئرنگ جانچ کے لیے ایک نئی معیاری سطح قائم کرتا ہے۔ OpenAI کی مثالوں کے مطابق اس کا مطلب عملی طور پر زیادہ قابلِ اعتماد ڈیبگنگ اور اینڈ ٹو اینڈ فکسز ہے۔
- GPQA Diamond (گریجویٹ سطح سائنسی Q&A) — GPT-5.2 Pro: 93.2%, GPT-5.2 Thinking: 92.4% GPQA Diamond پر (کوئی ٹول نہیں، زیادہ سے زیادہ ریزننگ)۔
- ARC-AGI سلسلہ — ARC-AGI-2 (مشکل فلوئڈ ریزننگ بینچ مارک) پر GPT-5.2 Thinking نے 52.9% اور GPT-5.2 Pro نے 54.2% اسکور کیا (OpenAI کے مطابق یہ chain-of-thought سٹائل ماڈلز کے لیے نئے جدید معیار ہیں)۔
- طویل کانٹیکسٹ (OpenAI MRCRv2) — GPT-5.2 Thinking نے 4-needle MRCR ویریئنٹ پر 256k ٹوکنز تک تقریباً 100% درستگی دکھائی اور طویل کانٹیکسٹ سیٹنگز میں GPT-5.1 کے مقابلے اسکور میں نمایاں بہتری دکھائی۔ (OpenAI نے MRCRv2 کے چارٹس اور ٹیبلز شائع کیے۔)
ہم عصروں سے تقابل
- بمقابلہ Google Gemini 3 (Gemini 3 Pro / Deep Think): Gemini 3 Pro کو ~1,048,576 (≈1M) token کانٹیکسٹ ونڈو اور وسیع ملٹی موڈل اِن پٹس (متن، تصویر، آڈیو، ویڈیو، PDFs) کے ساتھ، نیز Vertex AI / AI Studio کے ذریعے مضبوط ایجنٹک انٹیگریشنز کے ساتھ پیش کیا گیا ہے۔ کاغذی طور پر، Gemini 3 کی بڑی کانٹیکسٹ ونڈو انتہائی بڑے واحد سیشن ورک لوڈز کے لیے ایک امتیازی خصوصیت ہے؛ سمجھوتوں میں ٹولنگ سطح اور اکوسسٹم مطابقت شامل ہیں۔
- بمقابلہ Anthropic Claude Opus 4.5: Anthropic کا Opus 4.5 انٹرپرائز کوڈنگ/ایجنٹ ورک فلو پر زور دیتا ہے اور SWE-bench کے مضبوط نتائج اور طویل ایجنٹک سیشنز کے لیے مضبوطی رپورٹ کرتا ہے؛ Anthropic، Opus کو آٹومیشن اور کوڈ جنریشن کے لیے 200k کانٹیکسٹ ونڈو اور خصوصی ایجنٹ/Excel انٹیگریشنز کے ساتھ پوزیشن کرتا ہے۔ Opus 4.5 انٹرپرائز آٹومیشن اور کوڈ کاموں میں ایک مضبوط مقابل ہے۔
عملی نتیجہ: GPT-5.2 ایک متوازن بہتریوں کے سیٹ کو ہدف بناتا ہے (400k کانٹیکسٹ، زیادہ ٹوکن آؤٹ پٹس، بہتر ریزننگ/کوڈنگ)۔ Gemini 3 بالکل بڑے واحد سیشن کانٹیکسٹس (≈1M) کو ہدف بناتا ہے، جبکہ Claude Opus انٹرپرائز انجینئرنگ اور ایجنٹک مضبوطی پر فوکس کرتا ہے۔ انتخاب کانٹیکسٹ سائز، موڈیلٹی ضروریات، فیچر/ٹولنگ مطابقت، اور لاگت/لیٹنسی سمجھوتوں کے مطابق کریں۔
GPT-5.2 API تک رسائی اور اس کا استعمال کیسے کریں
مرحلہ 1: API Key کے لیے سائن اپ کریں
cometapi.com میں لاگ ان کریں۔ اگر آپ ابھی ہمارے صارف نہیں ہیں تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنے CometAPI console میں سائن ان کریں۔ انٹرفیس کی رسائی اسناد کی API key حاصل کریں۔ ذاتی مرکز میں API token پر “Add Token” کلک کریں، token key حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کرائیں۔
مرحلہ 2: GPT-5.2 API کو درخواستیں بھیجیں
API درخواست بھیجنے اور درخواست باڈی مقرر کرنے کے لیے “gpt-5.2” اینڈپوائنٹ منتخب کریں۔ درخواست کا طریقہ اور درخواست باڈی ہماری ویب سائٹ کے API doc سے حاصل کیے جاتے ہیں۔ آپ کی سہولت کے لیے ہماری ویب سائٹ Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔ <YOUR_API_KEY> کو اپنے اکاؤنٹ کی اصل CometAPI key سے بدلیں۔ ڈویلپرز انہیں Responses API / Chat اینڈپوائنٹس کے ذریعے کال کرتے ہیں۔
اپنا سوال یا درخواست content فیلڈ میں درج کریں—اسی پر ماڈل جواب دے گا۔ تیار کردہ جواب حاصل کرنے کے لیے API رسپانس کو پروسیس کریں۔
مرحلہ 3: نتائج حاصل کریں اور تصدیق کریں
تیار کردہ جواب حاصل کرنے کے لیے API رسپانس کو پروسیس کریں۔ پروسیسنگ کے بعد، API ٹاسک اسٹیٹس اور آؤٹ پٹ ڈیٹا کے ساتھ جواب دیتی ہے۔
مزید دیکھیں Gemini 3 Pro Preview API