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OpenAI: GPT-5.2

openai/gpt-5.2

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

O OpenRouter lista openai/gpt-5.2 como um modelo OpenAI da série GPT-5, exposto pela variante canônica openai/gpt-5.2-20251211. O catálogo descreve saída de texto com entradas de texto, imagem e arquivo, janela de contexto de 400.000 tokens, chamadas de ferramentas, saídas estruturadas, seed, formato de resposta e controle de verbosidade. O raciocínio é opcional e ajustável, inclusive desligado. A descrição afirma desempenho agêntico e de contexto longo superior ao GPT-5.1, mas isso é relatado pela fonte, não validado aqui; a única evidência é a listagem.[1]

Pontos fortes

Entrada multimodal segundo o catálogo: aceita texto, imagem e arquivo, e emite texto.[1]
A janela anunciada de 400.000 tokens pode atender documentos longos ou rastros extensos de agentes.[1]
Raciocínio opcional e ajustável, com ferramentas e saídas estruturadas, sugere integração a fluxos e agentes.[1]

Limitações

A evidência é apenas de catálogo; não havia cartão independente do modelo neste pacote de fontes.[1]
Não há medições de precisão, latência, segurança, licença ou hardware; é preciso validar na carga de trabalho.[1]
O catálogo mostra entradas de arena, mas elas são sinais contextuais, não garantia geral de capacidade.[1]

Onde usar

Testar em documentos de contexto longo ou fluxos de código agêntico com entradas multimodais e ferramentas.[1]
Experimentar quando for útil reduzir ou desligar o esforço de raciocínio para chamadas mais rápidas.[1]
Não considerar comprovado para tarefas reguladas ou críticas de segurança sem avaliação separada.[1]

Fontes

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

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

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...

Especificações

ID do modelo: openai/gpt-5.2
ID canônico: openai/gpt-5.2-20251211
Criador: openai
Adicionado ao OpenRouter: 10.12.2025
Comprimento de contexto: 400,000
Modalidade: text+image+file->text
Modalidades de entrada: file, image, text
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $1.75 / saída $14
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	raciocínio: opcional · padrão medium · esforços: xhigh, high, medium, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	raciocínio: opcional · padrão medium · esforços: xhigh, high, medium, low, none · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análise de documentos	Sem medição	entrada: file
Visão	Sem medição	entrada: image
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Fonte	Benchmark	Valor	Nota	Dados obtidos
Design Arena	models · websitetaxa de vitória 54.4% · posição 69	1,187Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	agents · androidnativetaxa de vitória 49.1% · posição 38	1,045Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	agents · fullstacktaxa de vitória 44.3% · posição 39	1,020Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	agents · godotgamedevtaxa de vitória 48.1% · posição 22	1,142Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	agents · mobileappstaxa de vitória 46.8% · posição 43	1,088Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	agents · webappstaxa de vitória 45.5% · posição 41	1,068Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · 3dtaxa de vitória 41.5% · posição 106	1,062Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · codecategoriestaxa de vitória 49.6% · posição 80	1,160Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · dataviztaxa de vitória 56.1% · posição 59	1,202Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtaxa de vitória 56% · posição 63	1,185Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · uicomponenttaxa de vitória 51.3% · posição 70	1,181Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · asciiarttaxa de vitória 50.7% · posição 45	1,147Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026
Design Arena	models · svgtaxa de vitória 53.7% · posição 59	1,129Elo	CC — abaixo da faixa B	13.11.2026

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
OpenAI	400,000	$0.875	$7	—	—	—
Azure	400,000	$1.75	$14	—	—	100%
OpenAI	400,000	$1.75	$14	—	—	100%
OpenAI	400,000	$3.5	$28	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.