OpenAI

OGPT-5.2 (batch)API

GPT-5.2 est le dernier modèle de qualité frontière de la série GPT-5, offrant de meilleures performances agentiques et de long contexte par rapport à GPT-5.1.

Fenêtre de contexte
400K
tokens
Prix d'entrée
$0.88
par M tokens
Prix de sortie
$7
par M tokens
Fournisseur
OpenAI

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour GPT-5.2 (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : 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 $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

GPT-5.2 (batch) est un modèle d'IA commercial d'OpenAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés chaque heure à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que GPT-5.2 (batch) ?

GPT-5.2 (batch) est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 42.2 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

GPT-5.2 (batch) est-il gratuit ?

GPT-5.2 (batch) n'est pas gratuit : il coûte 0,88 $ par million de tokens d'entrée et 7 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert GPT-5.2 (batch) ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.

Modèles associés

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