OpenAI: GPT-5.2 Pro (batch)

GPT-5.2 Pro est un modèle de texte d'OpenAI, répertorié sur api14 sous openai/gpt-5.2-pro:batch. Il appartient à la catégorie texte et est décrit par le fournisseur comme le modèle le plus avancé d'OpenAI, avec des améliorations majeures en codage agentique et en performance sur contexte long par rapport à GPT-5 Pro. La date de publication du fournisseur est le 2025-12-10. Le suffixe batch sur l'identifiant du modèle indique la variante batch de ce modèle.

Le modèle accepte des entrées image, texte et fichier, et il renvoie uniquement du texte. Sa fenêtre de contexte est de 400 000 tokens, et la sortie maximale est de 128 000 tokens. Il est optimisé pour les tâches complexes qui nécessitent un raisonnement étape par étape, et il expose des contrôles de raisonnement via ses paramètres pris en charge, ce qui vous permet de régler l'effort de raisonnement interne appliqué par le modèle et si le contenu de raisonnement est inclus dans la réponse.

En raison de la grande fenêtre de contexte et de l'accent mis sur le raisonnement, le modèle convient aux travaux où beaucoup de matière doit être prise en compte en une seule fois : documents longs, bases de code volumineuses et dépôts multi fichiers, et tâches de codage agentique qui impliquent de planifier et d'exécuter plusieurs étapes. L'entrée de fichier et d'image étend cela aux tâches qui mélangent prose, code et contenu visuel, comme l'examen d'une spécification accompagnée de diagrammes, ou l'extraction de données structurées à partir de documents numérisés. Les sorties structurées et l'appel d'outils le rendent utilisable comme cœur de raisonnement d'un pipeline automatisé, et pas seulement comme point de terminaison de chat.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle openai/gpt-5.2-pro:batch. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. En pratique, cela signifie que vous pouvez plafonner la longueur de sortie avec max_tokens, contrôler la profondeur de raisonnement avec reasoning et reasoning_effort, demander des réponses lisibles par machine avec response_format ou structured_outputs, définir des fonctions appelables avec tools et tool_choice, et ajuster le style de réponse avec verbosity. Le paramètre seed vous permet de rendre l'échantillonnage plus reproductible lorsque cela compte.

Deux points pratiques découlent de ces faits. La sortie est uniquement du texte, donc si votre application a besoin d'images ou d'audio générés, ce modèle n'est pas adapté. La variante batch mérite également d'être vérifiée par rapport à vos besoins de latence, car les points de terminaison de type batch échangent généralement l'immédiateté contre le débit ; si vous avez besoin de temps de réponse interactifs, confirmez le comportement de cette variante avant de vous engager. Sinon, pour le raisonnement sur contexte long, le codage agentique et l'extraction structurée, la combinaison d'une fenêtre de contexte de 400 000 tokens, d'un plafond de sortie de 128 000 tokens et de la prise en charge des outils couvre un large éventail de charges de travail en production.