OpenAI: GPT-5.2 Pro (batch)

GPT-5.2 Pro adalah model teks dari OpenAI, yang terdaftar di api14 sebagai openai/gpt-5.2-pro:batch. Model ini berada dalam kategori teks dan dijelaskan oleh penyedia sebagai model paling canggih dari OpenAI, dengan peningkatan besar dalam agentic coding dan performa konteks panjang dibandingkan GPT-5 Pro. Tanggal rilis penyedia adalah 2025-12-10. Akhiran batch pada model id menunjukkan varian batch dari model ini.

Model ini menerima input gambar, teks dan file, dan hanya mengembalikan teks. Jendela konteksnya adalah 400,000 token, dan output maksimumnya adalah 128,000 token. Model ini dioptimalkan untuk tugas kompleks yang memerlukan penalaran langkah demi langkah, dan menyediakan kontrol penalaran melalui parameter yang didukung, sehingga Anda dapat menyetel seberapa besar upaya penalaran internal yang diterapkan model dan apakah konten penalaran disertakan dalam respons.

Karena jendela konteksnya yang besar dan fokus pada penalaran, model ini cocok untuk pekerjaan di mana banyak materi harus dipertimbangkan sekaligus: dokumen panjang, basis kode besar dan repositori multi file, serta tugas agentic coding yang melibatkan perencanaan dan eksekusi beberapa langkah. Input file dan gambar memperluas ini ke tugas yang mencampur prosa, kode dan materi visual, seperti meninjau spesifikasi bersama diagram, atau mengekstrak data terstruktur dari dokumen hasil pemindaian. Structured outputs dan tool calling membuatnya dapat digunakan sebagai inti penalaran dari pipeline otomatis, bukan hanya sebagai endpoint chat.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id openai/gpt-5.2-pro:batch. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools dan verbosity. Dalam praktiknya, ini berarti Anda dapat membatasi panjang output dengan max_tokens, mengontrol kedalaman penalaran dengan reasoning dan reasoning_effort, meminta balasan yang dapat dibaca mesin dengan response_format atau structured_outputs, mendefinisikan fungsi yang dapat dipanggil dengan tools dan tool_choice, serta menyesuaikan gaya jawaban dengan verbosity. Parameter seed memungkinkan Anda membuat sampling lebih reproducible di tempat yang penting.

Dua poin praktis muncul dari fakta-fakta tersebut. Output hanya berupa teks, jadi jika aplikasi Anda memerlukan gambar atau audio yang dihasilkan, model ini bukan pilihan yang tepat. Varian batch juga perlu diperiksa terhadap kebutuhan latensi Anda, karena endpoint bergaya batch biasanya menukar kecepatan respons dengan throughput; jika Anda memerlukan waktu respons interaktif, konfirmasi perilaku varian ini sebelum berkomitmen padanya. Selain itu, untuk penalaran konteks panjang, agentic coding dan ekstraksi terstruktur, kombinasi jendela konteks 400,000 token, batas output 128,000 token dan dukungan tool mencakup berbagai beban kerja produksi.