GPT-5.2 Proの費用はいくらですか？

入力100万tokenあたり21ドル、出力100万tokenあたり168ドルです。これは、より安価なThinkingおよびInstantティアと比較して、高い計算リソースを要することを反映しています。

GPT-5.2 Proにメモリ機能はありますか？

いいえ。OpenAIは、保存されたメモリや参照チャット履歴を含むメモリ機能が、Proモデルでは利用できないことを公式に認めています。ユーザーは関連するすべてのcontextを個別のセッションウィンドウ内で提供する必要があります。

GPT-5.2 Proのcontext windowはどれくらいですか？

このモデルは400,000 tokenのcontext windowを備えています。この広大なウィンドウにより、その全範囲にわたってほぼ均一な検索パフォーマンスを維持できるため、詳細なアーカイブ調査に最適です。

Gemini 3 Proとの比較はどうですか？

Gemini 3 Proの方がより大きなcontext windowを提供していますが、GPT-5.2 Proはagenticなコーディング（SWE-Bench）および競技レベルの数学（AIME 100%）においてリードしています。

GPT-5.2 Proはmultimodalですか？

はい。これはstate-of-the-artなvision能力を備えたmultimodalモデルです。複雑なチャート、科学的なグラフ、文書が豊富な視覚的タスクの解釈に優れています。

APIでGPT-5.2 Proを使用できますか？

はい。EnterpriseおよびProティアのサブスクライバー向けに、OpenAI APIを通じてモデルID「gpt-5.2-pro」として利用可能です。

最大出力token数はどれくらいですか？

このモデルは1回の応答で最大128,000 tokensを生成できます。これは以前のモデルよりも大幅に多く、コードモジュール全体やレポートの作成が可能です。

GPT-5.2 Pro

GPT-5.2 Proは、Extended Thinkingを搭載したOpenAIの2025年フラッグシップ推論モデルで、数学、コーディング、専門知識ワークでSOTAパフォーマンスを発揮します。

openaiGPT-52025-12-11

コンテキスト

400Kトークン

最大出力

128Kトークン

入力価格

$21.00/ 1M

出力価格

$168.00/ 1M

モダリティ:TextImage

機能:ビジョンツールストリーミング推論

ベンチマーク

GPQA

93.2%

HLE

36.6%

MMLU

89.6%

MMLU Pro

82%

SimpleQA

52%

IFEval

93.5%

AIME 2025

100%

MATH

97%

GSM8k

99.2%

MGSM

96%

MathVista

76.5%

SWE-Bench

80%

HumanEval

94.5%

LiveCodeBench

78%

MMMU

79.5%

MMMU Pro

79.5%

ChartQA

91.2%

DocVQA

94.8%

Terminal-Bench

55.6%

ARC-AGI

54.2%

APIドキュメントを見る

GPT-5.2 Proについて

GPT-5.2 Proの機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

推論インテリジェンスにおける新たなスタンダード

GPT-5.2 Proは、OpenAIの推論重視モデルの中でも高計算ティアに位置づけられています。博士レベルの科学的研究や複雑な論理推論を必要とする企業ワークフローのために特別に設計されました。標準的なlanguage modelとは異なり、高度なinference時の計算アーキテクチャを利用しており、ユーザーはモデルの「思考努力」をスケーリングできます。これにより、システムは問題を内部的に分解し、自らの論理を検証し、小さなモデルでエラーの原因となる統計的な事前確率を上書きすることが可能です。

技術的精度に特化

GPT-5ファミリーとコア学習を共有しつつも、Proバリエーションは400,000 tokensという広大なcontext windowと大幅に低いハルシネーション率によって差別化されています。理論物理学やハイレベルな数学的証明において信頼できる協力者であることが実証されています。ARC-AGI-2やGPQA Diamondのような汚染に強いbenchmarkでのパフォーマンスは、人間の介入なしにマルチステップの技術的指示を処理しなければならない自律型エージェントのための主要プロセスエンジンとしての地位を確立しました。

エンタープライズのパフォーマンスと出力

このモデルは、複雑な指示への厳密な準拠とプロフェッショナルな対話トーンが特徴です。専門的なタスクbenchmarkにおいて、14年以上の経験を持つ人間の業界専門家を一貫して上回る最初のモデルです。最大128,000 tokensの生成能力を備えており、前世代で見られた「怠慢さ」から脱却し、単一のパスでコードモジュール全体や網羅的な調査レポートを作成することが可能です。

GPT-5.2 Proのユースケース

GPT-5.2 Proを使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

自律型ソフトウェアエンジニアリング

複雑な複数ファイルのGitHub Issueを解決し、SWE-Bench Verifiedで84.5%の成功率でモジュール全体のrefactoringを実行します。

オリンピックレベルの数学

AIME 2025の競技問題を100%解決し、統計的学習理論における未解決問題に対して独自の証明を提示します。

エンタープライズエージェントのオーケストレーション

数十のツールを順序立てて処理し、マルチステップの財務モデリングやロジスティクスを管理する高計算プロセスエンジンとして機能します。

博士レベルの科学研究

物理学、化学、生物学の問題を分析し、GPQAスコアで93.2%を記録、多くの専門家を凌駕します。

長文context文書の合成

最大400,000 tokensのアーカイブデータを読み込み、包括的な法的レポートや技術マニュアルを生成します。

インタラクティブな3Dシミュレーション

Three.jsやC++で、複雑な粒子物理学や機械論理を含む数千行規模の3Dシミュレーションを生成します。

強み

制限

完璧な数学的精度: AIME 2025 benchmarkで100%の解決率を達成し、現代の競技数学試験における限界を突破しています。

高額な価格設定: 出力100万tokenあたり168ドルという価格は、GPT-5.1と比較して約16倍も高価であり、重要なワークフローに利用が限定されます。

State-of-the-artなコーディング: SWE-Bench Verifiedで84.5%の解決率に達し、実務的なバグバックログを管理できるジュニアエンジニアとして効果的に機能します。

メモリ機能の欠如: 下位ティアのChatGPT 5.2モデルでは標準となっている「Saved Memories」や「Reference Chat History」へのサポートがありません。

高度な抽象推論: 前モデルの3倍となるARC-AGI-2パフォーマンス（54.2%対17.6%）を達成し、新規のルール導入タスク処理における飛躍的な進歩を示しています。

顕著なlatency: 深い内部推論により、特にxhigh effortモードでは、1つのpromptに対して15分以上処理が停止することがあります。

128Kの大規模出力容量: 1回のinferenceパスで書籍全体、コードリポジトリ、または網羅的な科学レポートを生成できるように設計されています。

フレーム選択のエラー: 思考プロセスの中で論理的な制約を正しく特定している場合でも、常識的なタスクにおいて統計的な事前確率を上書きできないことがあります。

APIクイックスタート

openai/gpt-5.2-pro

ドキュメントを見る

openai SDK

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5.2-pro',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Design a leveraged buyout model for a take-private project.' }],
    reasoning_effort: 'xhigh',
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of completion) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
  }
}

main();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

GPT-5.2 Proについてのユーザーの声

GPT-5.2 Proについてコミュニティがどう思っているか見てください

“推論は存在していたが、結論がそれに従っていなかった。立ち止まらずにはいられない現象だ。”

— Ok_Entrance_4380

“GPT-5.2 Proは理論物理学において、5.1では不可能だった専門家の精査に耐えうる新しい結果を導き出した。”

— kevinweil

twitter

“GPT-5.2 Proは、Issueトラッカーの重要部分を任せられるジュニアエンジニアのように見え始めている。”

— Due_Woodpecker2882

“OpenAIはProモデルがメモリを持たないことを認めている。学者としては致命的だ。”

— Oldschool728603

hackernews

“論理は完璧だが、latencyのせいで非常にスローな天才と協力しているように感じる。”

— User123

“ついに、単純なテンソル縮約でハルシネーションを起こさないモデルが登場した。”

— PhysicsProf

hackernews

GPT-5.2 Proについての動画

GPT-5.2 Proについてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“Mensa NorwayのIQスコアは145〜147と噂されている”

“24,000行以上のコードを生成”

“選択可能な思考時間オプションの搭載”

“Proティアの価格設定は企業予算向けに厳格化されている”

“このモデルは私の開発バックログ全体を午後だけで解決した”

“ハルシネーションを30%削減”

“5.1と比較して全体的なレイアウトが驚くほど向上している”

“正確に300単語。単語数を指定してその通りに実行したのは今回が初めて”

“建築設計図に対するvision能力は比類がない”

“5.1よりもかなり冷徹で機械的に感じる”

“200ドルのGPT5 Proが25分36秒かけて思考した”

“2倍のinference計算リソースを割り当て”

“複雑な問題を複素解析と呼ばれる分野の別の機械仕掛けに変換した”

“月額200ドルで博士号を箱に入れたようなものだ”

“思考トレースを見ると、実際に自身のステップを検証しているのがわかる”

プロンプト以上のもの

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GPT-5.2 Proのプロのヒント

GPT-5.2 Proを最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

推論努力（reasoning effort）をスケーリングする

generation速度よりも論理的な一貫性が重要なタスクでは、reasoning_effort APIパラメータを使用して値をxhighに設定してください。

統計的な事前確率に対処する

モデルが常識的な罠に陥る場合は、contextを補足してアクティブな推論レイヤーを起動し、ベースの学習を上書きするように促してください。

大規模な出力を活用する

128Kの出力予算を最大限に活用するために、1つのpromptでプロジェクトディレクトリ全体や完全なドキュメントファイルを要求してください。

ツール統合を活用する

visionタスクでは常にfunction callingを有効にしてください。ツールを使用して視覚データを検証できる場合、モデルのmultimodalパフォーマンスが飛躍的に向上します。

お客様の声

ユーザーの声

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