GPT 5.2 Batch
Red Neuronal
GPT 5.2 Batch es un modelo de OpenAI con razonamiento adaptativo para tareas de agentes y contexto largo en modo por lotes.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 400 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 128 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- ninguno, bajo, medio, alto, muy alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT 5.2 Batch?
GPT 5.2 Batch es una variante del modelo GPT-5.2 de OpenAI diseñada para el procesamiento por lotes. Se basa en el razonamiento adaptativo: el modelo distribuye los cálculos por sí mismo, respondiendo rápido a lo simple y dedicando más pasos a lo complejo. En comparación con GPT-5.1, se han mejorado los escenarios de agentes y el contexto largo; maneja tareas de múltiples pasos de forma más estable y procesa grandes volúmenes de datos de entrada con mayor precisión. A través de BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pague con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens consumidos, que no caducan. La conexión se realiza a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar a cualquier otro de los más de 250 modelos sin reescribir la integración, y la correspondencia se cifra mediante AES-GCM. Las empresas tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites por equipo. El formato por lotes es ideal cuando hay muchas solicitudes y no se requiere una respuesta inmediata: etiquetado y clasificación de textos, generación de descripciones para catálogos, análisis de documentos e informes extensos, ejecuciones analíticas regulares y etapas de fondo en pipelines de agentes.Preguntas frecuentes sobre GPT 5.2 Batch
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es una variante del modelo de texto GPT-5.2 para el procesamiento por lotes. Funciona con textos largos y código, analiza imágenes y documentos enviados, y responde según el contenido de los archivos. Es adecuado para análisis, soporte, refactorización, extracción de datos y procesamiento de grandes volúmenes de material.
Hasta 128 000 tokens en una sola respuesta; esto es suficiente para un informe extenso, un módulo de código grande o un análisis detallado de un contrato. La ventana de contexto es de 400 000 tokens, por lo que, junto con la respuesta, cabe una cantidad considerable de material original.
Sí, se admite el modo de razonamiento. El modelo desglosa la tarea en pasos y verifica el proceso de solución antes de dar el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y todo aquello donde la secuencia de acciones es importante, más que la velocidad de respuesta instantánea.
Sí. Tanto la llamada a funciones (function calling) como la salida estructurada según un esquema definido están disponibles, por lo que es fácil integrar el modelo en agentes, pipelines y servicios internos. En BotHub, todo esto funciona a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.
Además de texto, el modelo acepta imágenes y documentos, y los documentos se procesan de forma nativa, sin necesidad de reconocimiento por separado. Envíe una captura de pantalla, un esquema, una tabla o un archivo y solicite un análisis. La compatibilidad con audio y video en la entrada no está indicada en nuestros datos.
No tenemos métricas lingüísticas específicas en nuestros datos, por lo que no podemos prometer cifras exactas. La línea GPT es multilingüe desde el principio, y la forma más fácil de comprobar la calidad es con sus propios materiales: el contexto largo permite cargar documentos reales y comparar el resultado con otro modelo en la misma ventana.