OpenAI: GPT-5.2 Pro (batch)

GPT-5.2 Pro è un modello testuale di OpenAI, elencato su api14 come openai/gpt-5.2-pro:batch. Appartiene alla categoria testo ed è descritto dal provider come il modello più avanzato di OpenAI, con miglioramenti significativi nel coding agentico e nelle prestazioni su contesti lunghi rispetto a GPT-5 Pro. La data di rilascio del provider è 2025-12-10. Il suffisso batch nell'id del modello indica la variante batch di questo modello.

Il modello accetta input di immagini, testo e file, e restituisce solo testo. La sua finestra di contesto è di 400.000 token, e l'output massimo è di 128.000 token. È ottimizzato per attività complesse che richiedono ragionamento passo dopo passo, ed espone controlli di ragionamento tramite i suoi parametri supportati, così puoi regolare quanta capacità di ragionamento interno applica il modello e se il contenuto di ragionamento è incluso nella risposta.

Grazie alla grande finestra di contesto e all'attenzione al ragionamento, il modello si adatta a lavori in cui molto materiale deve essere considerato contemporaneamente: documenti lunghi, grandi basi di codice e repository multi file, e attività di coding agentico che implicano la pianificazione e l'esecuzione di diversi passaggi. L'input di file e immagini estende questo a attività che mescolano prosa, codice e materiale visivo, come la revisione di una specifica insieme a diagrammi, o l'estrazione di dati strutturati da documenti scansionati. Gli output strutturati e il tool calling lo rendono utilizzabile come nucleo di ragionamento di una pipeline automatizzata, non solo come endpoint di chat.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello openai/gpt-5.2-pro:batch. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. In pratica questo significa che puoi limitare la lunghezza dell'output con max_tokens, controllare la profondità del ragionamento con reasoning e reasoning_effort, richiedere risposte leggibili dalla macchina con response_format o structured_outputs, definire funzioni richiamabili con tools e tool_choice, e regolare lo stile della risposta con verbosity. Il parametro seed ti permette di rendere il campionamento più riproducibile dove questo conta.

Dai fatti derivano due punti pratici. L'output è solo testo, quindi se la tua applicazione necessita di immagini o audio generati, questo modello non è adatto. Vale anche la pena verificare la variante batch rispetto alle tue esigenze di latenza, poiché gli endpoint in stile batch tipicamente scambiano l'immediatezza con il throughput; se hai bisogno di tempi di risposta interattivi, conferma il comportamento di questa variante prima di adottarla. Altrimenti, per il ragionamento su contesti lunghi, il coding agentico e l'estrazione strutturata, la combinazione di una finestra di contesto di 400.000 token, un tetto di output di 128.000 token e il supporto agli strumenti copre un'ampia gamma di carichi di lavoro in produzione.