OpenAI: GPT-5.2 (batch)

GPT-5.2 (batch) adalah model teks dari OpenAI, terdaftar di api14 dengan model id openai/gpt-5.2:batch. Model ini termasuk dalam seri GPT-5, dan OpenAI mendeskripsikannya sebagai model kelas frontier terbaru dalam lini tersebut, dengan performa agentic dan konteks panjang yang lebih kuat dibandingkan GPT-5.1. Label batch menunjukkan bahwa ini adalah varian batch dari model tersebut, bukan endpoint interaktif standar.

Model ini menerima teks, gambar, dan file sebagai input, dan hanya mengembalikan teks. Jendela konteksnya adalah 400.000 token, yang cukup besar untuk menampung dokumen panjang, percakapan panjang, atau basis kode berukuran besar dalam satu permintaan. Output maksimumnya adalah 128.000 token, sehingga respons bisa panjang ketika tugas memang membutuhkannya. Menurut OpenAI, GPT-5.2 menggunakan penalaran adaptif untuk mengalokasikan komputasi secara dinamis, yang berarti model ini dapat merespons dengan cepat pada prompt sederhana sekaligus mengerahkan lebih banyak usaha pada prompt yang lebih sulit.

Kemampuan tersebut mengarah pada sekumpulan use case yang cukup spesifik. Kombinasi input gambar dan file dengan konteks 400.000 token cocok untuk analisis dokumen, di mana Anda memasukkan kontrak, laporan, atau PDF beserta instruksi, serta untuk peringkasan atau ekstraksi atas materi sumber yang panjang. Kekuatan agentic yang diklaim OpenAI membuatnya cukup cocok untuk alur kerja yang digerakkan oleh tool, karena model ini mendukung tools dan tool_choice, dan untuk tugas yang membutuhkan output terstruktur alih-alih teks bebas. Konteks panjang juga membantu untuk code review multi-file atau tanya jawab atas korpus internal yang besar, di mana pemotongan menjadi chunk justru akan kehilangan alur.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id openai/gpt-5.2:batch, sehingga SDK dan klien OpenAI yang sudah ada dapat bekerja hanya dengan mengganti base URL dan key. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools, dan verbosity. Dalam praktiknya, reasoning_effort dan verbosity memungkinkan Anda menukar latensi dan panjang output dengan kedalaman, response_format dan structured_outputs mencakup respons bergaya JSON, dan seed membantu ketika Anda menginginkan sampling yang dapat direproduksi. Parameter reasoning dan include_reasoning mengekspos perilaku penalaran model di mana klien Anda dapat mengonsumsinya.

Satu hal yang perlu dipertimbangkan adalah ini adalah varian batch, jadi model ini ditujukan untuk beban kerja yang dapat Anda antrekan, bukan chat interaktif yang sensitif terhadap latensi. Jika Anda membutuhkan respons langsung dari giliran ke giliran, versi non-batch dari model yang sama adalah pilihan yang lebih natural. Outputnya hanya teks, jadi pembuatan gambar atau audio berada di luar cakupan di sini.