OpenAI: GPT-5.2 Pro (batch)

GPT-5.2 Pro is een tekstmodel van OpenAI, vermeld op api14 als openai/gpt-5.2-pro:batch. Het valt in de categorie tekst en wordt door de provider beschreven als OpenAI's meest geavanceerde model, met grote verbeteringen in agentic coding en long context performance ten opzichte van GPT-5 Pro. De releasedatum van de provider is 2025-12-10. Het batch-achtervoegsel in het model-id geeft aan dat dit de batch-variant van dit model is.

Het model accepteert image-, text- en file-inputs, en het retourneert alleen text. Het contextvenster is 400.000 tokens, en de maximale output is 128.000 tokens. Het is geoptimaliseerd voor complexe taken die stapsgewijze reasoning vereisen, en het biedt reasoning controls via de ondersteunde parameters, zodat je kunt afstemmen hoeveel interne reasoning effort het model toepast en of reasoning content in het antwoord wordt opgenomen.

Vanwege het grote contextvenster en de focus op reasoning past het model bij werk waarbij veel materiaal tegelijk moet worden beschouwd: lange documenten, grote codebases en multi file repositories, en agentic coding-taken waarbij meerdere stappen worden gepland en uitgevoerd. File- en image-input breiden dit uit naar taken die prose, code en visueel materiaal combineren, zoals het beoordelen van een specificatie naast diagrammen, of het extraheren van gestructureerde data uit gescande documenten. Structured outputs en tool calling maken het bruikbaar als de reasoning-kern van een geautomatiseerde pipeline in plaats van alleen als chat-endpoint.

Je roept het aan via de OpenAI-compatible API van api14 met het model-id openai/gpt-5.2-pro:batch. De ondersteunde request parameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. In de praktijk betekent dit dat je de outputlengte kunt beperken met max_tokens, de reasoning-diepte kunt sturen met reasoning en reasoning_effort, machineleesbare antwoorden kunt aanvragen met response_format of structured_outputs, aanroepbare functies kunt definiëren met tools en tool_choice, en de antwoordstijl kunt aanpassen met verbosity. De seed parameter stelt je in staat sampling reproduceerbaarder te maken waar dat belangrijk is.

Uit de feiten volgen twee praktische punten. Output is alleen text, dus als je applicatie gegenereerde images of audio nodig heeft, is dit model niet de juiste keuze. De batch-variant is ook het controleren waard tegen je latency-behoeften, aangezien batch-achtige endpoints doorgaans onmiddellijkheid inruilen voor throughput; als je interactieve responstijden nodig hebt, controleer dan het gedrag van deze variant voordat je je eraan vastlegt. Voor long context reasoning, agentic coding en structured extraction dekt de combinatie van een contextvenster van 400.000 tokens, een outputplafond van 128.000 tokens en tool-ondersteuning anders een breed scala aan productieworkloads.