OpenAI

OGPT-5.2 ChatAPI

GPT-5.2 Chat (también conocido como Instant) es el miembro rápido y ligero de la familia 5.2, optimizado para chat de baja latencia mientras mantiene una fuerte inteligencia general.

Ventana de contexto
128K
tokens
Precio de entrada
$1.75
por M tokens
Precio de salida
$14
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 Chat, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor. Modo de medición: Non-reasoning.

Intelligence index26
Math index51
GPQA71.2%
MMLU-Pro81.4%
Humanity's Last Exam7.3%
Long Context Reasoning38%
LiveCodeBench66.9%
SciCode40.4%
AIME 202551%
IFBench47.4%
τ²-Bench46.5%
τ-Bench Banking12%
Terminal-Bench Hard31.8%
💰 Blended price$4.813 / 1M tokens
📈 Value5.4 intelligence points per $
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

GPT-5.2 Chat 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 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 Chat?

GPT-5.2 Chat es un modelo de lenguaje de IA de OpenAI. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 26 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es GPT-5.2 Chat gratuito?

GPT-5.2 Chat no es gratuito: cuesta $1.75 por millón de tokens de entrada y $14 por millón de tokens de salida. Las alternativas de peso abierto se pueden alojar de forma independiente sin costo por token.

¿En qué es bueno GPT-5.2 Chat?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 71.2%, MMLU-Pro 81.4%, Humanity's Last Exam 7.3%, Long Context Reasoning 38%, LiveCodeBench 66.9%, SciCode 40.4%, AIME 2025 51%, IFBench 47.4%, τ²-Bench 46.5%, τ-Bench Banking 12%, Terminal-Bench Hard 31.8%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.

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