OpenAI: GPT-5.2 Pro (batch)

GPT-5.2 Pro är en textmodell från OpenAI, listad på api14 som openai/gpt-5.2-pro:batch. Den tillhör kategorin text och beskrivs av leverantören som OpenAIs mest avancerade modell, med stora förbättringar inom agentisk kodning och prestanda för lång kontext jämfört med GPT-5 Pro. Leverantörens utgivningsdatum är 2025-12-10. Batch-suffixet i modell-id:t anger batchvarianten av denna modell.

Modellen tar emot bild-, text- och filindata och returnerar endast text. Dess kontextfönster är 400 000 tokens och maximal utdata är 128 000 tokens. Den är optimerad för komplexa uppgifter som kräver stegvis resonemang, och den exponerar resonemangskontroller genom sina stödda parametrar, så du kan justera hur mycket internt resonemangsarbete modellen tillämpar och huruvida resonemangsinnehåll inkluderas i svaret.

På grund av det stora kontextfönstret och resonemangsfokuset passar modellen för arbete där mycket material måste beaktas samtidigt: långa dokument, stora kodbaser och flerfiliga repon, samt agentiska kodningsuppgifter som innefattar planering och utförande av flera steg. Fil- och bildindata utökar detta till uppgifter som blandar prosa, kod och visuellt material, såsom granskning av en specifikation tillsammans med diagram, eller extrahering av strukturerad data från skannade dokument. Strukturerade utdata och verktygsanrop gör den användbar som resonemangskärnan i en automatiserad pipeline, inte bara som en chattändpunkt.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t openai/gpt-5.2-pro:batch. De stödda begärandeparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken innebär detta att du kan begränsa utdatalängden med max_tokens, styra resonemangsdjupet med reasoning och reasoning_effort, begära maskinläsbara svar med response_format eller structured_outputs, definiera anropbara funktioner med tools och tool_choice, samt justera svarsstilen med verbosity. Parametern seed gör att du kan göra sampling mer reproducerbar där det är viktigt.

Två praktiska punkter följer av fakta. Utdata är endast text, så om din applikation behöver genererade bilder eller ljud är denna modell inte rätt val. Batchvarianten är också värd att kontrollera mot dina latenskrav, eftersom batch-liknande ändpunkter vanligtvis byter omedelbarhet mot genomströmning; om du behöver interaktiva svarstider bör du bekräfta beteendet hos denna variant innan du väljer den. I övrigt, för resonemang över lång kontext, agentisk kodning och strukturerad extrahering, täcker kombinationen av ett kontextfönster på 400 000 tokens, ett utdatatak på 128 000 tokens och verktygsstöd ett brett spektrum av produktionsarbetsbelastningar.