GPT-5.2의 주요 강점은 무엇인가요?

가장 큰 강점은 엔지니어링의 정밀함과 환각 현상 감소이며, 특히 코딩 및 터미널 기반 reasoning 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

API를 통한 GPT-5.2 사용 비용은 얼마인가요?

기본 reasoning model의 비용은 input tokens 100만 개당 $1.75, output tokens 100만 개당 $14.00입니다.

GPT-5.2는 multimodal input을 지원하나요?

네, multimodal vision과 text 기반 reasoning을 결합하여 이미지와 다이어그램을 분석할 수 있습니다.

GPT-5.2와 Claude Opus 4.6을 비교하면 어떤가요?

GPT-5.2는 보통 terminal-bench와 엔지니어링 작업에서 더 높은 점수를 기록하며, 자연스러운 대화에는 Claude가 더 선호됩니다.

GPT-5.2의 context window는 어느 정도인가요?

대규모 문서나 리포지토리를 처리할 수 있는 높은 recall 성능과 함께 400,000 token의 context window를 제공합니다.

GPT-5.2가 GPT-4o보다 빠른가요?

아니요, 정확도를 높이기 위해 숙고(deliberation)와 chain-of-thought 처리 과정이 추가되어 GPT-4o보다 훨씬 느립니다.

GPT-5.2에서 Thinking tokens란 무엇인가요?

Thinking tokens는 모델의 내부 숙고 과정을 의미하며, 일반적인 output tokens와 동일한 비율로 요금이 청구됩니다.

GPT-5.2

GPT-5.2는 400K context window와 뛰어난 코딩, 심층적인 다단계 reasoning 기능을 갖춘 전문 작업을 위한 OpenAI의 flagship 모델입니다.

openaiGPT-52025년 12월 11일

컨텍스트

400K토큰

최대 출력

100K토큰

입력 가격

$1.75/ 1M

출력 가격

$14.00/ 1M

모달리티:TextImage

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

GPQA

93%

HLE

45%

MMLU

88%

MMLU Pro

83%

SimpleQA

58%

IFEval

95%

AIME 2025

100%

MATH

98%

GSM8k

99%

MGSM

98%

MathVista

78%

SWE-Bench

80%

HumanEval

95%

LiveCodeBench

80%

MMMU

75%

MMMU Pro

65%

ChartQA

93%

DocVQA

95%

Terminal-Bench

60%

ARC-AGI

52.9%

API 문서 보기

GPT-5.2 소개

GPT-5.2의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

GPT-5.2는 고도의 전문 지식 작업과 자율 엔지니어링을 위해 설계된 OpenAI의 flagship reasoning model입니다. 2025년 12월 11일에 출시되었으며, 노력 조절(Medium, High, Extra High)이 가능한 전용 Thinking mode를 통합하여 GPT-4 및 GPT-o1 시리즈보다 크게 진화했습니다. 이를 통해 모델은 응답을 생성하기 전에 다단계 논리를 일시 중지하고 검증할 수 있습니다.

거대한 400K context window와 거의 100%에 가까운 recall을 갖춘 이 모델은 시니어급 코드 리뷰, 복잡한 리팩토링 및 과학 연구를 위해 제작되었습니다. 모델 아키텍처는 에이전트형 워크플로우를 지원하도록 구축되었으며, 복잡한 기술 다이어그램과 codebase를 동시에 처리할 수 있는 네이티브 도구 호출 및 multimodal vision 기능을 갖추고 있습니다.

논리적 정밀도와 엔지니어링 benchmark에서 뛰어나며 AIME 2025에서 100% 점수를 달성했지만, Claude와 같은 경쟁 제품에 비해 보다 격식 있고 기계적인 말투를 보입니다. 현재 input tokens 100만 개당 $1.75, output tokens 100만 개당 $14.00에 제공되어, 이전에 고비용의 인간 검토가 필요했던 심층 reasoning 작업에 비용 효율적인 대안이 되고 있습니다.

GPT-5.2 사용 사례

GPT-5.2을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

복잡한 엔지니어링 리팩토링

엄격한 타입 불변성과 아키텍처 일관성을 유지하면서 성능이 중요한 codebase를 심층 리팩토링합니다.

자율 터미널 작업

Terminal-Bench 환경에서의 뛰어난 성능을 통해 다단계 CLI 워크플로우를 실행하고 복잡한 클라우드 배포를 관리합니다.

박사급 지식 통합

수백 개의 기술 자료와 학술 논문을 동시에 분석하여 전문 과학 주제에 대한 포괄적인 연구 보고서를 작성합니다.

동시성 버그 해결

긴 코드 세그먼트에 걸친 고수준의 논리적 추론이 필요한 미묘한 race condition이나 메모리 누수를 식별하고 수정합니다.

기계적 코드 처리

일반적인 LLM에서 흔히 나타나는 '게으름' 없이 전체 리포지토리에 걸친 대규모 반복적 코드 마이그레이션을 처리합니다.

시니어 기술 검토

가상 시니어 엔지니어 역할을 수행하여 설계 계획을 검토하고 프로덕션 시스템의 논리적 엣지 케이스를 식별합니다.

강점

제한

탁월한 엔지니어링 정확도: Terminal-Bench 2.0에서 77.3%의 점수를 기록하며 복잡한 CLI 작업에서 경쟁 모델들을 앞섰습니다.

높은 응답 Latency: 상당한 수준의 reasoning 오버헤드로 인해 이전 세대보다 응답 속도가 눈에 띄게 느려 긴 대기 시간이 발생합니다.

엘리트 수학적 Reasoning: AIME 2025 benchmark에서 100%를 기록하며 외부 도구 없이도 경시대회 수준의 수학 문제를 해결하는 능력을 입증했습니다.

인위적인 UX 톤: Claude 시리즈보다 덜 자연스럽게 느껴지는 지나치게 구조화된 말투 때문에 사용자들로부터 비판받기도 합니다.

낮은 환각 발생률: 커뮤니티 테스트 및 내부 benchmark 결과, 이전 flagship 세대 대비 사실 왜곡이 30% 감소했습니다.

불투명한 사고 과정: 일부 투명한 reasoning model과 달리, GPT-5.2는 종종 내부 chain-of-thought를 숨기고 최종 검증된 답변만 제공합니다.

장기 작업 지속성: 2시간 이상 활성 자율 작업 세션을 유지할 수 있어 대규모 개발 작업에 이상적입니다.

높은 Reasoning 비용: 대량의 thinking tokens가 사용되는 긴 reasoning 작업 시, $14.00의 output 비용이 빠르게 누적될 수 있습니다.

API 빠른 시작

openai/gpt-5.2

문서 보기

openai SDK

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

async function solveCodeProblem() {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5.2',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Debug this race condition in my Rust service.' }],
    reasoning_effort: 'high',
    temperature: 0,
  });
  console.log(response.choices[0].message.content);
}

solveCodeProblem();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

GPT-5.2에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 GPT-5.2에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“Codex에서의 GPT 5.2는 엄청난 개선을 보여줍니다. 기존 모델들이라면 귀찮아했을 기계적인 작업들을 기꺼이 처리해 줍니다.”

— ArchMeta1868

“출력 결과를 검증하는 데 더 많은 숙고와 시간을 할애하는 점을 높이 평가합니다... 신뢰도가 크게 향상되었습니다.”

— Thomas Randall

techopedia

“심층 연구를 수행하는 이 모델은 필요할 때 전문 정보를 효과적으로 탐색하여 인간과 유사한 접근 방식을 보여주었습니다.”

— OpenAI Official

twitter

“Claude의 자연스러운 대화와 비교하면, OpenAI의 구조화된 '사용자 케어'는 차가운 본질을 가리기 위한 기업용 가면처럼 느껴집니다.”

— Anonymous Developer

hackernews

“드디어 500줄짜리 리팩토링 도중에도 게을러지지 않는 모델이 나왔네요.”

— CodeWizard

“reasoning_effort 매개변수는 복잡한 논리 문제 해결을 위한 최고의 핵심 요소입니다.”

— AIBuilder

twitter

GPT-5.2에 대한 동영상

GPT-5.2에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“이건 정말 미쳤네요. 이 원샷 처리를 보세요.”

“GPT 5.2의 디자인은 별로 감흥이 없네요... Gemini 3보다 훨씬 못합니다.”

“전체 400k 범위에서 context recall이 거의 완벽합니다.”

“챗봇이라기보다는 reasoning engine처럼 느껴집니다.”

“Latency는 실시간 앱에서는 정말 치명적입니다.”

“GPT 5.2는 이제 ChatGPT 내에서 바로 완벽하게 서식이 지정된 스프레드시트와 슬라이드 덱을 만들 수 있습니다.”

“모델이 드디어 성숙해져서 업무를 진지하게 받아들이기 시작한 것 같아요.”

“high reasoning 설정은 논리가 중요한 작업에만 사용하세요.”

“환각 현상이 4o 시리즈보다 현저히 줄었습니다.”

“계속 지켜볼 필요 없이 agentic 워크플로우를 실현할 수 있게 되었습니다.”

“GPT 5.2는 5.1보다 40% 비싸지만, Opus보다는 여전히 훨씬 저렴합니다.”

“GPT 5.2는 [앱 빌드에] 11분 20초가 걸렸습니다. Opus에 비해 두 배 정도 걸린 셈이죠.”

“thinking mode를 활성화하면 출력 품질이 훨씬 좋아집니다.”

“타입 정의를 잃지 않고 멀티 파일 리팩토링을 처리해냈습니다.”

“빠른 속도가 필요하다면 이 모델은 적합하지 않습니다.”

단순한 프롬프트 이상

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GPT-5.2 프로 팁

GPT-5.2을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Thinking Effort 활용하기

reasoning_effort 매개변수(medium, high, xhigh)를 사용하여 작업의 복잡도에 따라 모델의 숙고 시간을 설정하세요.

지속성을 위해 Codex 활성화

대규모 리포지토리를 작업할 때는 전용 Codex 환경을 사용하여 최대 150분 동안 활성 처리 세션을 유지하세요.

Context 직접 제공하기

시스템 prompt에 풍부한 배경 문서를 제공하세요. 모델은 필요한 context에 대해 질문받을 때 최상의 성능을 발휘합니다.

요구사항 반복 확인

요구사항이 검증될 수 있도록 현재 codebase를 바탕으로 검증 확인 절차를 수행하라고 모델에게 명시적으로 지시하세요.

후기

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