GPT-5.2 Pro è l’edizione Pro separata di OpenAI per lavoro professionale complesso e domande difficili. Accetta testo e immagini e produce testo. Il rilascio GPT-5.2 distingue Pro dall’edizione di chat Instant e dal modello di ragionamento GPT-5.2 configurabile, preservando l’identità e le specifiche proprie del modello Pro.
Un uso pratico è un’analisi che dipende da diverse condizioni collegate. Fornite la domanda, il materiale originale e i criteri che governano la scelta. Un esempio di richiesta è confrontare possibili implementazioni con gli stessi requisiti, identificare le dipendenze che potrebbero cambiare la decisione e produrre una raccomandazione con condizioni esplicite. Per una domanda su documenti, specificate i passaggi da confrontare e i fatti da conservare.
Il produttore descrive il ruolo di Pro nella programmazione impegnativa e nelle domande scientifiche o matematiche. Una richiesta tecnica deve quindi includere le definizioni pertinenti, le condizioni note e il comportamento o risultato atteso. Se un’immagine fornisce prove, identificate il diagramma, la schermata o il dettaglio rilevante. Chiedete un risultato utile, come un’analisi, una proposta di implementazione o un piano articolato in fasi, anziché aspettarvi che il modello deduca sia la domanda sia il formato del risultato.
OpenAI indica una finestra di contesto di 400 000 token, un output massimo di 128 000 token e conoscenze aggiornate al 31 agosto 2025. GPT-5.2 Pro supporta i livelli di impegno nel ragionamento medium, high e xhigh. Il contesto contiene il materiale fornito e il ragionamento oltre alla risposta visibile. Per una richiesta lunga, organizzate chiaramente le prove e lasciate spazio per l’analisi richiesta e il risultato finale.
Il produttore documenta GPT-5.2 Pro soltanto in Responses, per supportare interazioni con il modello in più turni prima della risposta finale. Le richieste difficili possono richiedere diversi minuti e il produttore raccomanda l’esecuzione in background per attività lunghe. L’applicazione segue l’identificatore della risposta e lo stato, poi recupera il risultato quando l’elaborazione raggiunge uno stato terminale. È un flusso di richiesta del produttore, distinto dall’identità del punto di accesso di una scheda esistente.
L’esatta scheda del modello elenca streaming, chiamate di funzioni, ricerca sul web e nei file, input di immagini, strumenti di generazione di immagini e supporto MCP. Le applicazioni espongono le proprie operazioni, eseguono le proprie azioni e forniscono risultati effettivi per un altro passaggio. Definite il criterio di completamento e chiedete che la conclusione o la proposta di modifica siano collegate alle prove originali. Un risultato finale utile rende visibili le scelte significative, le relative dipendenze e le eventuali condizioni irrisolte al lettore che proseguirà il lavoro.
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Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
GPT-5.2 Pro è l’edizione Pro separata di OpenAI per lavoro professionale complesso e domande difficili. Accetta testo e immagini e produce testo. Il rilascio GPT-5.2 distingue Pro dall’edizione di chat Instant e dal modello di ragionamento GPT-5.2 configurabile, preservando l’identità e le specifiche proprie del modello Pro.
Un uso pratico è un’analisi che dipende da diverse condizioni collegate. Fornite la domanda, il materiale originale e i criteri che governano la scelta. Un esempio di richiesta è confrontare possibili implementazioni con gli stessi requisiti, identificare le dipendenze che potrebbero cambiare la decisione e produrre una raccomandazione con condizioni esplicite. Per una domanda su documenti, specificate i passaggi da confrontare e i fatti da conservare.
Il produttore descrive il ruolo di Pro nella programmazione impegnativa e nelle domande scientifiche o matematiche. Una richiesta tecnica deve quindi includere le definizioni pertinenti, le condizioni note e il comportamento o risultato atteso. Se un’immagine fornisce prove, identificate il diagramma, la schermata o il dettaglio rilevante. Chiedete un risultato utile, come un’analisi, una proposta di implementazione o un piano articolato in fasi, anziché aspettarvi che il modello deduca sia la domanda sia il formato del risultato.
OpenAI indica una finestra di contesto di 400 000 token, un output massimo di 128 000 token e conoscenze aggiornate al 31 agosto 2025. GPT-5.2 Pro supporta i livelli di impegno nel ragionamento medium, high e xhigh. Il contesto contiene il materiale fornito e il ragionamento oltre alla risposta visibile. Per una richiesta lunga, organizzate chiaramente le prove e lasciate spazio per l’analisi richiesta e il risultato finale.
Il produttore documenta GPT-5.2 Pro soltanto in Responses, per supportare interazioni con il modello in più turni prima della risposta finale. Le richieste difficili possono richiedere diversi minuti e il produttore raccomanda l’esecuzione in background per attività lunghe. L’applicazione segue l’identificatore della risposta e lo stato, poi recupera il risultato quando l’elaborazione raggiunge uno stato terminale. È un flusso di richiesta del produttore, distinto dall’identità del punto di accesso di una scheda esistente.
L’esatta scheda del modello elenca streaming, chiamate di funzioni, ricerca sul web e nei file, input di immagini, strumenti di generazione di immagini e supporto MCP. Le applicazioni espongono le proprie operazioni, eseguono le proprie azioni e forniscono risultati effettivi per un altro passaggio. Definite il criterio di completamento e chiedete che la conclusione o la proposta di modifica siano collegate alle prove originali. Un risultato finale utile rende visibili le scelte significative, le relative dipendenze e le eventuali condizioni irrisolte al lettore che proseguirà il lavoro.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti /v1/chat/completions | Predefinito— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/gpt-5.2-pro:batch | Predefinito— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 24h | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti openai/gpt-5.2-pro:batch, openai/gpt-5.2-pro | Predefinito— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti openai | Predefinito— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false, null | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattoendpoint, model, requests |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorepresentation | Contrattorequests[] inline; ogni elemento contiene custom_id e body |
Parametrorequest_endpoint_profile | Contratto/v1/chat/completions |
Parametrofile_material | ContrattoIl chiamante può leggere localmente i dati JSONL effettivi in UTF-8 e inserirli in requests[]. Non viene usato alcun purpose di caricamento, input_file_id o riferimento a file. Il materiale del cliente mancante o vuoto interrompe la preparazione prima del POST. |
Parametroserialization_order | Contrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion_window (se fornito), requests per ultimo |
Parametrooptional_controls | Contrattoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametroschema_scope | ContrattoCorpi delle richieste Chat Completions per testo nella struttura inline Batch documentata. |
Ciclo di vita: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effettivo della risposta alla creazione originale; stesso utente/chiave/gruppo
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.021 / 1K token Output · Token in output $0.168 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.021 / 1K token Output · Token in output $0.168 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.2-pro:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.2-pro:batch', 'openai/gpt-5.2-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.2-pro:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON inline di results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nConserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva il JSON completo dello stato originale, ogni result/custom_id e il corpo completo della risposta o dell'errore. Salva i results[] completati come JSONL senza filtrarli.
Conserva l'ID dell'operazione originale. La risposta 503 result_pending_check contiene X-Should-Retry:false; non reinviare mai un batch originale il cui esito è sconosciuto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneStruttura inline documentata non valida, chiavi duplicate, identità degli elementi non valida o conflitto con le capacità configurate del modello. | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di qualsiasi nuovo invio. |
Risposta401 · authentication_error | CondizioneChiave API non valida. | Passaggio successivoUsa la chiave Ailoot autorizzata. |
Risposta403 · permission_error | CondizioneGruppo Batch non disponibile. | Passaggio successivoVerifica le autorizzazioni della chiave e del gruppo. |
Risposta422 · invalid_request_error | CondizioneBatch usa l'addebito sul saldo; la creazione tramite abbonamento viene rifiutata. | Passaggio successivoUsa il gruppo autorizzato con addebito sul saldo. |
Risposta422 · price_unavailable | CondizioneNon è possibile formulare un preventivo per l'input Batch. | Passaggio successivoConserva la risposta; usa l'input documentato per la famiglia. |
Risposta402 · billing_error | CondizioneRiserva Batch non disponibile. | Passaggio successivoRisolvi le condizioni di ammissione prima di una nuova richiesta. |
Risposta503 · price_unavailable | CondizionePrezzo del metodo Batch o tariffe native non disponibili. | Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i prezzi. |
Risposta503 · api_error | CondizioneLa rotta esatta del fornitore non è disponibile. | Passaggio successivoConserva la risposta per la riparazione della rotta. |
Risposta503 · result_pending_check | CondizioneIl risultato originale richiede una verifica; X-Should-Retry:false. | Passaggio successivoConserva operation_id/id originale e leggine lo stato; non ripetere mai il POST originale. |
Risposta404 · not_found | CondizioneL'operazione di stato Batch è assente o appartiene a un'altra identità. | Passaggio successivoUsa l'id originale esatto e lo stesso utente/chiave/gruppo. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.2-pro:batch
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.