OpenAI: GPT-5.2 Pro (batch)

GPT-5.2 Pro ist ein Textmodell von OpenAI, gelistet auf api14 als openai/gpt-5.2-pro:batch. Es befindet sich in der Kategorie Text und wird vom Anbieter als das fortschrittlichste Modell von OpenAI beschrieben, mit großen Verbesserungen beim agentischen Coding und bei der Leistung mit langem Kontext gegenüber GPT-5 Pro. Das Veröffentlichungsdatum des Anbieters ist der 2025-12-10. Das Suffix batch in der Modell-ID kennzeichnet die Batch-Variante dieses Modells.

Das Modell akzeptiert Bild-, Text- und Dateieingaben und gibt ausschließlich Text zurück. Sein Kontextfenster umfasst 400.000 Token, und die maximale Ausgabe beträgt 128.000 Token. Es ist für komplexe Aufgaben optimiert, die schrittweises Reasoning erfordern, und es bietet Reasoning-Steuerung über seine unterstützten Parameter, sodass Sie einstellen können, wie viel internen Reasoning-Aufwand das Modell betreibt und ob Reasoning-Inhalte in die Antwort aufgenommen werden.

Aufgrund des großen Kontextfensters und des Reasoning-Fokus eignet sich das Modell für Arbeiten, bei denen viel Material auf einmal berücksichtigt werden muss: lange Dokumente, große Codebasen und Repositories mit mehreren Dateien sowie agentische Coding-Aufgaben, die Planung und Ausführung mehrerer Schritte umfassen. Datei- und Bildeingabe erweitern dies auf Aufgaben, die Prosa, Code und visuelles Material mischen, etwa die Prüfung einer Spezifikation zusammen mit Diagrammen oder die Extraktion strukturierter Daten aus gescannten Dokumenten. Strukturierte Ausgaben und Tool-Aufrufe machen es als Reasoning-Kern einer automatisierten Pipeline nutzbar und nicht nur als Chat-Endpunkt.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID openai/gpt-5.2-pro:batch auf. Die unterstützten Anfrageparameter sind include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools und verbosity. In der Praxis bedeutet das, dass Sie die Ausgabelänge mit max_tokens begrenzen, die Reasoning-Tiefe mit reasoning und reasoning_effort steuern, maschinenlesbare Antworten mit response_format oder structured_outputs anfordern, aufrufbare Funktionen mit tools und tool_choice definieren und den Antwortstil mit verbosity anpassen können. Der Parameter seed ermöglicht es Ihnen, die Stichprobenziehung dort reproduzierbarer zu machen, wo dies wichtig ist.

Aus den Fakten ergeben sich zwei praktische Punkte. Die Ausgabe ist ausschließlich Text. Wenn Ihre Anwendung also generierte Bilder oder Audio benötigt, ist dieses Modell nicht die richtige Wahl. Die Batch-Variante sollte zudem gegen Ihre Latenzanforderungen geprüft werden, da Batch-artige Endpunkte typischerweise Unmittelbarkeit gegen Durchsatz eintauschen. Wenn Sie interaktive Antwortzeiten benötigen, bestätigen Sie das Verhalten dieser Variante, bevor Sie sich darauf festlegen. Ansonsten deckt die Kombination aus einem Kontextfenster von 400.000 Token, einer Obergrenze von 128.000 Token für die Ausgabe und Tool-Unterstützung für Long-Context-Reasoning, agentisches Coding und strukturierte Extraktion ein breites Spektrum an Produktions-Workloads ab.