Elo real de preferencia humana de LMArena votaciones ciegas cara a cara. Cuanto más alto, mejor; - significa que aún no está clasificado en ese campo. Esto se mide, no es nuestra estimación.
Se combinaron $/1 millón en las versiones rastreadas de esta línea.
Mezcla típica de salida a entrada 3:1, por 1 millón de tokens
Precio a partir de 2026-04-28 · Fuente: legacy_model_catalog
Cargas de trabajo mixtas de texto, imágenes, audio y documentos que se benefician de un modelo en todas las modalidades.
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 qui...
gpt-5.2 es un modelo Multimodal de OpenAI (US). HotON.ai lo rastrea en $1.75 por 1 millón de tokens de entrada y $14.00 por 1 millón de tokens de salida, con una ventana contextual de token 400K. Su puntuación de eficiencia compuesta es 85/100 con un $0.011 estimado por tarea exitosa.
gpt-5.2 se rastrea en $1.75 por 1 millón de tokens de entrada y $14.00 por 1 millón de tokens de salida. Una carga de trabajo típica de salida a entrada de 3:1 se combina aproximadamente con $10.94 por 1 millón de tokens. Las cifras son datos de demostración ilustrativos.
Cargas de trabajo mixtas de texto, imágenes, audio y documentos que se benefician de un modelo en todas las modalidades.
gpt-5.2 admite hasta una ventana contextual de token 400K, lo suficientemente grande para documentos largos y conversaciones extensas en una sola solicitud.
Dentro del conjunto de seguimiento HotON.ai, gpt-5.2 es más barato que el % 19 de los modelos en cuanto al precio de entrada y ocupa el puesto #449 de 521 por eficiencia general.
Sí, gpt-4.1-nano es una opción de menor costo en $0.40 por 1 millón de tokens de salida, y al mismo tiempo cubre casos de uso similares de Multimodal. Compárelos uno al lado del otro en HotON.ai.
El precio es real (a través del catálogo TestKey, actualizado diariamente). La calidad (Arena Elo) es real donde el modelo se clasifica en LMArena. La velocidad, la disponibilidad y la eficiencia son estimaciones modeladas.