OpenAI

OGPT-5.2 (batch)API

GPT-5.2 es el último modelo de grado frontera en la serie GPT-5, que ofrece un rendimiento más fuerte en tareas agente y de contexto largo en comparación con GPT-5.1.

Ventana de contexto
400K
tokens
Precio de entrada
$0.88
por M tokens
Precio de salida
$7
por M tokens
Proveedor
OpenAI

Los precios se actualizan automáticamente — verificados cada hora contra los precios de la lista del proveedor.

Ver alternativas de código abierto → Comparar todos los precios de modelos

Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para GPT-5.2 (batch), medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor. Modo de medición: xhigh.

Intelligence index42.2
Math index99
GPQA90.3%
MMLU-Pro87.4%
Humanity's Last Exam35.4%
Long Context Reasoning72.7%
LiveCodeBench88.9%
SciCode52.1%
AIME 202599%
IFBench75.4%
τ²-Bench84.8%
Terminal-Bench Hard47%
💰 Blended price$4.813 / 1M tokens
📈 Value8.8 intelligence points per $
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

GPT-5.2 (batch) es un modelo de IA comercial de OpenAI. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan cada hora a partir de precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es GPT-5.2 (batch)?

GPT-5.2 (batch) es un modelo de lenguaje de IA de OpenAI. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 42.2 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es GPT-5.2 (batch) gratuito?

GPT-5.2 (batch) no es gratuito: cuesta $0.88 por millón de tokens de entrada y $7 por millón de tokens de salida. Las alternativas de peso abierto se pueden alojar de forma local sin costo por token.

¿En qué es bueno GPT-5.2 (batch)?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 90.3%, MMLU-Pro 87.4%, Humanity's Last Exam 35.4%, Long Context Reasoning 72.7%, LiveCodeBench 88.9%, SciCode 52.1%, AIME 2025 99%, IFBench 75.4%, τ²-Bench 84.8%, Terminal-Bench Hard 47%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.

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