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OpenAI: GPT-5.2

openai/gpt-5.2

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

OpenRouter enumera openai/gpt-5.2 como un modelo OpenAI de la serie GPT-5, expuesto mediante la variante canónica openai/gpt-5.2-20251211. El catálogo indica salida de texto con entradas de texto, imagen y archivo, una ventana de contexto de 400.000 tokens, llamadas a herramientas, salidas estructuradas, semilla, formato de respuesta y control de verbosidad. El razonamiento es opcional y ajustable, incluso desactivado. La descripción afirma mejor rendimiento agéntico y de contexto largo que GPT-5.1, pero es una afirmación de la fuente, no validada aquí; la única evidencia es el listado.[1]

Puntos fuertes

  • Entrada multimodal según el catálogo: acepta texto, imagen y archivo, y emite texto.[1]
  • La ventana anunciada de 400.000 tokens puede servir para documentos largos o trazas de agentes.[1]
  • Razonamiento opcional y ajustable, con herramientas y salidas estructuradas, sugiere integración en flujos y agentes.[1]

Limitaciones

  • La evidencia es solo de catálogo; no había una ficha independiente del modelo en este paquete de fuentes.[1]
  • No se aportan mediciones de precisión, latencia, seguridad, licencia o hardware; hace falta validación con la carga real.[1]
  • El catálogo incluye entradas de arena, pero son señales contextuales, no una garantía general de capacidad.[1]

Dónde utilizarlo

  • Probar en documentos de contexto largo o flujos de código agéntico donde importen entradas multimodales y herramientas.[1]
  • Ensayar cuando convenga reducir o desactivar el esfuerzo de razonamiento para respuestas más rápidas.[1]
  • No dar por probado en tareas reguladas o críticas de seguridad sin evaluación separada.[1]

Fuentes

  1. [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.2Fuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

GPT-5.2 is the latest frontier-grade model in the GPT-5 series, offering stronger agentic and long context perfomance compared to GPT-5.1. It uses adaptive reasoning to allocate computation dynamically, responding quickly...

Especificaciones

ID del modelo
openai/gpt-5.2
ID canónico
openai/gpt-5.2-20251211
Creador
openai
Añadido a OpenRouter
10.12.2025
Longitud de contexto
400,000
Modalidad
text+image+file->text
Modalidades de entrada
file, image, text
Modalidades de salida
text
Precio por token
USD por 1M de tokens: entrada $1.75 / salida $14
Corte de conocimiento
—
Fecha de expiración
—

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalSin mediciónrazonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
ProgramaciónSin medición—
AgentesSin mediciónparámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
EscrituraSin mediciónsalida: text
RazonamientoSin mediciónrazonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análisis de documentosSin mediciónentrada: file
VisiónSin mediciónentrada: image
Generación de imágenesSin medición—
AudioSin medición—
VídeoSin medición—
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

FuenteBenchmarkValorNotaDatos obtenidos
Design Arenamodels · websitetasa de victoria 54.4% · posición 691,187EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · androidnativetasa de victoria 49.1% · posición 381,045EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenaagents · fullstacktasa de victoria 44.3% · posición 391,020EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenaagents · godotgamedevtasa de victoria 48.1% · posición 221,142EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · mobileappstasa de victoria 46.8% · posición 431,088EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenaagents · webappstasa de victoria 45.5% · posición 411,068EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · 3dtasa de victoria 41.5% · posición 1061,062EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · codecategoriestasa de victoria 49.6% · posición 801,160EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · dataviztasa de victoria 56.1% · posición 591,202EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · gamedevtasa de victoria 56% · posición 631,185EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · uicomponenttasa de victoria 51.3% · posición 701,181EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · asciiarttasa de victoria 50.7% · posición 451,147EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · svgtasa de victoria 53.7% · posición 591,129EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

  • S — S — 10% superior de la cohorte
  • A — A — siguiente 20% de la cohorte
  • B — B — siguiente 30% de la cohorte
  • C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
OpenAI400,000$0.875$7———
Azure400,000$1.75$14——100%
OpenAI400,000$1.75$14——100%
OpenAI400,000$3.5$28——100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.