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OpenAI: GPT-5.2 (batch)
openai/gpt-5.2:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
OpenRouter incluye openai/gpt-5.2:batch como un modelo de OpenAI que genera texto y acepta texto, imágenes y archivos, con una ventana de contexto de 400.000 tokens. El catálogo describe la línea GPT-5.2 subyacente como una versión con mejor rendimiento agéntico y de contexto largo que GPT-5.1, además de razonamiento adaptativo; estas son afirmaciones del catálogo, no resultados verificados de forma independiente. Los parámetros listados cubren herramientas, salidas estructuradas, controles de razonamiento, semilla, formato de respuesta y nivel de detalle. Como la única evidencia suministrada es OpenRouter, no había una ficha independiente del modelo y conviene validar cargas de trabajo reales.[1]
Puntos fuertes
- Acepta entradas de texto, imagen y archivo y emite texto, según el catálogo de OpenRouter.[1]
- Ofrece una ventana de contexto de 400.000 tokens, lo que puede reducir la fragmentación de documentos o conversaciones largas.[1]
- Incluye controles opcionales de razonamiento con varios niveles de esfuerzo, además de parámetros para herramientas, salidas estructuradas, formato de respuesta, semilla y nivel de detalle.[1]
Limitaciones
- La única evidencia suministrada es el catálogo de OpenRouter y no había una ficha independiente del modelo en este paquete; sus resultados por categoría en Design Arena no deben tomarse como validación de cargas de trabajo.[1]
- El catálogo no explica cómo maneja esta variante batch la cola, la latencia, la disponibilidad u otras garantías de ejecución; esas propiedades operativas permanecen desconocidas.[1]
- La fecha de corte de conocimiento y la fecha de expiración aparecen vacías, lo que limita la evaluación de actualidad y ciclo de vida.[1]
Dónde utilizarlo
- Considérelo para cargas que transformen texto, imágenes y archivos en texto, siempre que se verifique primero el modelo operativo de la variante batch.[1]
- Considérelo para síntesis de documentos o conversaciones largas cuando una ventana de contexto muy amplia pueda reducir divisiones, sujeto a pruebas de calidad.[1]
- Considérelo para flujos con herramientas o salidas estructuradas que se beneficien de esfuerzo de razonamiento ajustable, sujeto a evaluación específica de la tarea.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.2 (batch)Fuentes 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:batch
- 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 $0.875 / salida $7
- 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.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 54.4% · posición 69 | 1,187Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 49.1% · posición 38 | 1,045Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 44.3% · posición 39 | 1,020Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 48.1% · posición 22 | 1,142Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 46.8% · posición 43 | 1,088Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 45.5% · posición 41 | 1,068Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 41.5% · posición 106 | 1,062Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 49.6% · posición 80 | 1,160Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 56.1% · posición 59 | 1,202Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 56% · posición 63 | 1,185Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 51.3% · posición 70 | 1,181Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 50.7% · posición 45 | 1,147Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 53.7% · posición 59 | 1,129Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
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.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 400,000 | $0.875 | $7 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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