OpenAI: GPT-5.2 (batch)

GPT-5.2 (batch) är en textmodell från OpenAI, listad på api14 under modell-ID:t openai/gpt-5.2:batch. Den tillhör GPT-5-serien, och OpenAI beskriver den som den senaste frontier-klassade modellen i den linjen, med starkare agentiska och långa kontextprestanda än GPT-5.1. Etiketten batch indikerar att detta är batchvarianten av modellen snarare än den vanliga interaktiva slutpunkten.

Modellen accepterar text, bilder och filer som indata, och den returnerar endast text. Dess kontextfönster är 400 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma långa dokument, utökade konversationer eller stora kodbaser i en enda begäran. Den maximala utdatan är 128 000 tokens, så svaren kan bli långa när uppgiften kräver det. Enligt OpenAI använder GPT-5.2 adaptiv resonemang för att fördela beräkningskraft dynamiskt, vilket innebär att den kan svara snabbt på enkla prompter samtidigt som den lägger mer ansträngning på svårare sådana.

Dessa förmågor pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsområden. Kombinationen av bild- och filindata med ett kontextfönster på 400 000 tokens passar för dokumentanalys, där du skickar in avtal, rapporter eller PDF:er tillsammans med instruktioner, samt sammanfattning eller extrahering över långt källmaterial. Den agentiska styrka som OpenAI hävdar gör den till en rimlig matchning för verktygsdrivna arbetsflöden, eftersom modellen stöder tools och tool_choice, och för uppgifter som behöver strukturerad utdata snarare än fritext. Lång kontext hjälper också vid kodgranskning över flera filer eller frågor och svar över en stor intern korpus, där chunkning annars skulle tappa tråden.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-ID:t openai/gpt-5.2:batch, så befintliga OpenAI-SDK:er och klienter fungerar med endast en ändring av bas-URL och nyckel. De stödda begäranparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken låter reasoning_effort och verbosity dig byta latens och utdatalängd mot djup, response_format och structured_outputs täcker JSON-liknande svar, och seed hjälper när du vill ha repeterbar sampling. Parametrarna reasoning och include_reasoning exponerar modellens resonemangsbeteende där din klient kan ta del av det.

En sak att väga in är att detta är batchvarianten, så den är inriktad på arbetsbelastningar du kan köa snarare än latenskänslig interaktiv chatt. Om du behöver omedelbara svar tur för tur är icke-batchversionen av samma modell det mer naturliga valet. Utdatan är endast text, så bild- eller ljudgenerering ligger utanför ramen här.