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モデル詳細

GPT-5.2

OpenAI 提供
従量課金

GPT-5.2は、GPT-5シリーズの最新の最先端モデルであり、GPT-5.1と比較して、より優れたエージェント性能と長いコンテキスト性能を提供します。適応推論を使用して計算を動的に割り当て、単純なクエリには迅速に応答し、複雑なタスクにはより多くの時間を費やします。 幅広いタスクに対応するように設計されたGPT-5.2は、数学、コーディング、科学、ツール呼び出しのワークロード全体で一貫した向上を実現し、より一貫性のある長文の回答とツール使用の信頼性の向上をもたらします。

モデル仕様

モデル ID
gpt-5.2
コンテキスト長
400K
最大出力
128K
入出力モダリティ
リリース
2025-12

02

API エンドポイント

MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換

  • OpenAI-compatible /v1/chat/completions POST

03

料金

固定料金、単位: /1M Tokens

入力

$1.7500 /1M Tokens

生成

$14.0000 /1M Tokens

05

選定サマリー

ワークロード適合性を素早く判断

このモデルは何に向いていますか?

マルチモーダルモデル、入力:テキスト、画像、出力:テキスト

gpt-5.2 はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 400,000 トークン、1 回の最大出力は 128,000 トークン。

使う前に何を確認すべきですか?

400,000 context、出力上限 128,000

gpt-5.2 の採用前に、標準入力は $1.75/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2025-08-31、2025-12-11 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。

なぜ MixRoute 経由で使うのですか?

gpt-5.2 は同じ経路でツール呼び出しと構造化出力に対応

ツール呼び出しと構造化出力も同じ経路で利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で gpt-5.2 を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gpt-5.2 に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。

07

機能と互換性

未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません

利用可能:

ツール呼び出し

gpt-5.2は関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。

例 tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
利用可能:

構造化された出力

gpt-5.2は、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。

例 response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
利用可能:

ストリーミング配信

gpt-5.2はストリーム応答をサポートしています。

例 stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
利用可能:

プロンプトのキャッシュ

gpt-5.2は、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。

例 システムプロンプトとツール定義はリクエストの先頭に記述してください。プレフィックスが繰り返されると、キャッシュ読み取り料金が自動的に課金されます。
利用可能:

視覚入力

gpt-5.2はテキストと同時に画像入力を処理できます。

例 テキストメッセージとともに、base64エンコードされた画像をimage_urlコンテンツパートに渡します。
利用可能:

OpenAI SDK

MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgpt-5.2を呼び出します。

例 base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。

08

トークンコスト見積もり

このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません

このモデルにはキャッシュ読み取り価格がないため、キャッシュ料金は計算されません

09

FAQ

gpt-5.2はカタログ上でgpt-5.2-2025-12-11、qwen3.6-max-preview、MiniMax-M3と並んで表示されます。請求額とユーザーエクスペリエンスに影響を与える要素、つまり、独自のプロンプトでのタスク品質、同時実行時のレイテンシ、コンテキストと出力の制限、トークン単位ではなく完了したタスク単位のコストについて比較してください。

単一エンドポイントで検証可能な判断

同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト

実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。