GPT-5.2 Pro의 비용은 얼마인가요?

입력 tokens 100만 개당 21.00달러, 출력 tokens 100만 개당 168.00달러입니다. 이는 보다 경제적인 Thinking 및 Instant 티어와 비교했을 때 높은 수준의 컴퓨팅 자원이 요구됨을 반영합니다.

GPT-5.2 Pro에 메모리 기능이 있나요?

아니요, OpenAI는 저장된 메모리 및 참조 대화 기록을 포함한 메모리 기능이 Pro 모델에서는 제공되지 않는다고 공식 확인했습니다. 사용자는 개별 세션의 context window 내에 모든 관련 컨텍스트를 제공해야 합니다.

GPT-5.2 Pro의 context window는 얼마인가요?

이 모델은 400,000 token의 context window를 제공합니다. 이 넓은 window는 전체 범위에 걸쳐 거의 균일한 검색 성능을 유지하므로, 심층적인 아카이브 조사에 이상적입니다.

Gemini 3 Pro와 어떻게 다른가요?

Gemini 3 Pro가 더 큰 context window를 제공하지만, GPT-5.2 Pro는 agentic coding(SWE-Bench) 및 경쟁 수준의 수학(AIME 100%) 분야에서 앞서 나갑니다.

GPT-5.2 Pro는 multimodal 모델인가요?

네, 이는 state-of-the-art 수준의 vision 기능을 갖춘 multimodal 모델입니다. 복잡한 차트, 과학 그래프, 문서가 많은 시각적 작업을 해석하는 데 탁월합니다.

API에서 GPT-5.2 Pro를 사용할 수 있나요?

네, Enterprise 및 Pro 티어 구독자를 위한 OpenAI API에서 gpt-5.2-pro 모델 ID로 사용할 수 있습니다.

최대 출력 token 제한은 얼마인가요?

이 모델은 단일 응답으로 최대 128,000 tokens까지 생성할 수 있습니다. 이는 이전 모델보다 훨씬 높은 수치로, 전체 코드 모듈이나 보고서 생성이 가능합니다.

GPT-5.2 Pro

GPT-5.2 Pro는 수학, 코딩, 전문 지식 업무에서 state-of-the-art 성능을 내기 위해 Extended Thinking 기능을 탑재한 OpenAI의 2025년 flagship reasoning model입니다.

openaiGPT-52025-12-11

컨텍스트

400K토큰

최대 출력

128K토큰

입력 가격

$21.00/ 1M

출력 가격

$168.00/ 1M

모달리티:TextImage

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

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 문서 보기

GPT-5.2 Pro 소개

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

추론 지능의 새로운 기준

GPT-5.2 Pro는 OpenAI의 reasoning 중심 모델 중 고성능 컴퓨팅 티어를 대표합니다. 이 모델은 박사급 과학 연구 및 복잡한 논리적 inference를 필요로 하는 기업 워크플로우를 위해 특별히 설계되었습니다. 일반적인 LLM과 달리, 사용자가 모델의 thinking effort를 조정할 수 있는 정교한 inference-time 컴퓨팅 아키텍처를 활용합니다. 이를 통해 시스템은 내부적으로 문제를 분해하고, 자신의 논리를 검증하며, 작은 모델에서 오류를 자주 유발하는 통계적 사전 지식을 재정의할 수 있습니다.

기술적 정밀함을 위한 특화

광범위한 GPT-5 제품군과 핵심 학습 데이터를 공유하지만, Pro 모델은 400,000 token의 대규모 context window와 현저히 낮은 할루시네이션 비율로 차별화됩니다. 이 모델은 이론 물리학 및 고위험 수학 증명 분야에서 신뢰할 수 있는 협업 도구로 입증되었습니다. ARC-AGI-2 및 GPQA Diamond와 같은 오염 방지 benchmark에서의 성능은, 인간의 개입 없이 다단계 기술 지침을 처리해야 하는 자율 에이전트의 핵심 프로세스 엔진임을 확고히 합니다.

기업 수준의 성능 및 출력

이 모델은 복잡한 지침을 엄격히 준수하고 전문적인 대화 톤을 유지하는 것이 특징입니다. 전문 작업 benchmark에서 14년 이상의 경력을 가진 인간 업계 전문가들을 일관되게 능가한 최초의 모델입니다. 최대 128,000 tokens의 생성 용량을 갖추어, 이전 세대에서 관찰된 '게으름'에서 벗어나 단 한 번의 pass로 전체 코드 모듈이나 철저한 연구 보고서를 작성할 수 있습니다.

GPT-5.2 Pro 사용 사례

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

자율 소프트웨어 엔지니어링

SWE-Bench Verified에서 84.5%의 성공률로 복잡한 다중 파일 GitHub 이슈를 해결하고 전체 모듈 리팩토링을 수행합니다.

수학 올림피아드

2025년 AIME 경쟁 문제 100% 해결 및 통계 학습 이론의 미해결 문제에 대한 독창적인 증명 기여.

기업용 에이전트 오케스트레이션

다단계 금융 모델링 및 물류 처리를 위해 수십 개의 도구를 순차적으로 실행하는 고성능 컴퓨팅 프로세스 엔진으로 기능합니다.

박사급 과학 연구

GPQA 점수 93.2%를 기록하며 물리학, 화학, 생물학 문제를 분석하여 많은 인간 전문가를 능가합니다.

긴 컨텍스트의 문서 합성

최대 400,000 tokens의 아카이브 데이터를 수집하여 포괄적인 법률 보고서나 기술 매뉴얼을 생성합니다.

인터랙티브 3D 시뮬레이션

복잡한 입자 물리학과 기계적 논리를 포함하여 Three.js나 C++로 수천 줄의 3D 시뮬레이션을 생성합니다.

강점

제한

완벽한 수학적 정확도: AIME 2025 benchmark에서 100% 해결률을 달성하여 현대적인 대회 수준의 수학 시험에서 최고의 성능을 증명합니다.

높은 비용: 출력 tokens 100만 개당 168달러로, GPT-5.1보다 약 16배 비싸 중요도가 높은 워크플로우로 사용이 제한됩니다.

state-of-the-art 코딩 성능: SWE-Bench Verified에서 84.5% 해결률을 달성하여, 중요한 버그 백로그를 처리할 수 있는 주니어 엔지니어 수준으로 기능합니다.

메모리 기능 부재: 하위 티어인 ChatGPT 5.2 모델의 표준 기능인 Saved Memories 및 Reference Chat History를 지원하지 않습니다.

고급 추상적 Reasoning: 이전 모델보다 3배 향상된 ARC-AGI-2 성능(54.2% 대 17.6%)을 통해 새로운 규칙 유도 작업 처리 분야에서 혁신을 이룩했습니다.

상당한 Latency: 심층적인 내부 reasoning 과정으로 인해, 특히 xhigh effort 모드에서 단일 prompt 처리에 15분 이상 소요될 수 있습니다.

128K의 방대한 출력 용량: 단일 inference 과정에서 전체 도서, 코드 저장소 또는 포괄적인 과학 보고서를 생성하도록 설계되었습니다.

프레임 선택 오류: 사고 과정에서 논리적 제약을 올바르게 식별하더라도, 상식 작업에서 통계적 사전 지식을 재정의하지 못하는 경우가 간혹 발생합니다.

API 빠른 시작

openai/gpt-5.2-pro

문서 보기

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();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

GPT-5.2 Pro에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 GPT-5.2 Pro에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“reasoning은 존재했지만 결론이 논리를 따라가지 못했습니다. 이런 현상이 당황스럽지 않다면 문제인 겁니다.”

— Ok_Entrance_4380

“GPT-5.2 Pro는 이론 물리학 분야에서 5.1이 해내지 못한 전문가 검증을 통과한 새로운 결과를 도출해냈습니다.”

— kevinweil

twitter

“GPT-5.2 Pro는 이슈 트래커의 적지 않은 부분을 스스로 처리할 수 있는 주니어 엔지니어처럼 보이기 시작했습니다.”

— Due_Woodpecker2882

“OpenAI는 Pro 모델에 메모리가 없음을 인정했습니다. 학계에 있는 저로서는 매우 치명적입니다.”

— Oldschool728603

hackernews

“논리는 완벽하지만, latency 때문에 아주 느린 천재와 협업하는 느낌입니다.”

— User123

“드디어 간단한 텐서 수축 과정에서 할루시네이션을 일으키지 않는 모델이 나왔군요.”

— PhysicsProf

hackernews

GPT-5.2 Pro에 대한 동영상

GPT-5.2 Pro에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“이것이 바로 GPT 5.2의 아주 높은 수준의 reasoning입니다.”

“시계들은 모두 2시간부터 카운트다운을 시작할 것입니다. 이것은 GPT 5.2 extra highs 모델이지만, 권장 모델로 제공되는 새로운 5.2 medium도 사용해보고 싶었습니다. 그리고 저는”

“완료할 수 없죠? 요즘에는 엄청난 규모의 PRD를 주고 완벽하게 해내기를 기대할 수는 없습니다. 하지만 정말 대단한 점은”

“이제 여기에서 선택 가능한 thinking time 옵션이 있습니다.”

“그리고 우리가 가진 간단한 정보를 살펴보면, 가격은 분명히 그 수준의 지능을 반영하고 있습니다. 백만 token당 input 및 output 가격이 엄청나게 비싸기 때문입니다. 상관없이”

“ChatGPT 5.2 Pro. 전반적으로, 이 영상의 어느 시점에서 제가 공유했던 의견을 다시 한 번 말씀드리자면, 매우매우 똑똑하지만 기능적인 결과를 만들어내는 데 있어서는 일관성이 부족해 보입니다. 때로는”

“1년 만에 390배의 효율성 향상이 이루어졌습니다.”

“GPT-5 시리즈는 속도가 엄청나게 느립니다. 특히 멋진 Pro model 기능을 활용할 때는 더욱 그렇습니다. Pro model이 응답하는 데 30분에서 50분까지 걸린 적도 있습니다.”

“그리고 속이 울렁거릴 정도의 5.2 Pro 가격이 있습니다. 백만 token당 input $21, output $168입니다. 모델 가격으로는 획기적으로 높은 가격입니다. 조금 더”

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GPT-5.2 Pro 프로 팁

GPT-5.2 Pro을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Reasoning 작업 규모 조절

생성 속도보다 논리적 일관성이 중요한 작업의 경우, reasoning_effort API parameter를 xhigh로 설정하십시오.

통계적 사전 지식 다루기

모델이 상식적인 함정에 빠질 경우, 컨텍스트를 제공하여 모델의 활성 reasoning 레이어를 자극하고 기본 학습 데이터를 재정의하도록 유도하십시오.

대규모 출력 활용

128K 출력 버젯을 활용하기 위해 한 번의 prompt로 전체 프로젝트 디렉터리나 완성된 문서 파일을 요청하십시오.

도구 통합 활용

vision 작업 시 항상 function calling을 활성화하십시오. 도구를 사용하여 시각적 데이터를 검증할 때 모델의 multimodal 성능이 크게 향상됩니다.

후기

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