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OpenAI: GPT-5.2 (batch)
openai/gpt-5.2:batch
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:batch como um modelo da OpenAI que produz texto e aceita texto, imagens e arquivos, com janela de contexto de 400.000 tokens. O catálogo descreve a linha GPT-5.2 subjacente como tendo melhor desempenho agêntico e de contexto longo que GPT-5.1, além de raciocínio adaptativo; essas são afirmações do catálogo, não resultados verificados de forma independente. Os parâmetros listados abrangem ferramentas, saídas estruturadas, controles de raciocínio, seed, formato de resposta e verbosidade. Como a única evidência fornecida é o OpenRouter, não havia um model card independente, e cargas de trabalho reais devem ser validadas.[1]
Pontos fortes
- Aceita entradas de texto, imagem e arquivo e gera texto, segundo o catálogo do OpenRouter.[1]
- Oferece janela de contexto de 400.000 tokens, o que pode reduzir a fragmentação de documentos ou conversas longas.[1]
- Inclui controles opcionais de raciocínio com vários níveis de esforço, além de parâmetros para ferramentas, saídas estruturadas, formato de resposta, seed e verbosidade.[1]
Limitações
- A única evidência fornecida é o catálogo do OpenRouter, e um model card independente não estava disponível neste pacote; seus resultados por categoria no Design Arena não devem ser tratados como validação de cargas de trabalho.[1]
- O catálogo não explica como esta variante batch lida com filas, latência, disponibilidade ou garantias de execução; essas propriedades operacionais permanecem desconhecidas.[1]
- A data de corte do conhecimento e a data de expiração estão em branco, limitando a avaliação de atualidade e ciclo de vida.[1]
Onde usar
- Considere para cargas que transformem texto, imagens e arquivos em texto, desde que o modelo operacional da variante batch seja verificado primeiro.[1]
- Considere para síntese de documentos ou conversas longas quando uma janela de contexto muito ampla possa reduzir divisões, sujeito a testes de qualidade.[1]
- Considere para fluxos com ferramentas ou saídas estruturadas que se beneficiem de esforço de raciocínio ajustável, sujeito a avaliação específica da tarefa.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.2 (batch)Fontes 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:batch
- 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 $0.875 / saída $7
- 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 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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