Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.2 vs GPT-5.2 Chat

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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GPT-5.2Profile

GPT-5.2 ChatProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5.2

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

OpenAI का GPT-5.2 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 128 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.75/$14 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 65/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index65 / 100

Input Token:

$1.75 / 1M

Output Token:

$14.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

76.5%

OpenAI

GPT-5.2 Chat

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

OpenAI का GPT-5.2 Chat जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 135 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 63/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index63 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

75.4%

एक नज़र में मुख्य अंतर

GPT-5.2 Chat is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-5.2 has a larger context window (400K vs 128K tokens).
GPT-5.2 Chat is faster at 135 tok/s vs 128 tok/s.
GPT-5.2 leads on SWE-bench coding (76.5% vs 75.4%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	GPT-5.2	GPT-5.2 Chat
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	65	63
Provider	OpenAI	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$1.75 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$14.00 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.87 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	400K tokens~600 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	128 tok/s	135 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	76.5%	75.4%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	77.8%	76.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.17 / 1M	$0.00 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-5.2

+1.1% SWE-bench lead

Cost

GPT-5.2 Chat

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-5.2 Chat

+5% faster generation

Context

GPT-5.2

400K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-5.2GPT-5.2 Chat

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

76.5%vs75.4%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

77.8%vs76.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

87.2%vs86.6%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1388ptsvs1382pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

13.6%vs13%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

50%vs48.5%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

46.5%vs45%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

74.8%vs73%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

93.4%vs92.6%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

81.5%vs80.5%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

128 tok/s vs135 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-5.21.12s

GPT-5.2 Chat1.10s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-5.25.03s

GPT-5.2 Chat4.80s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-5.2 Monthly API Bill

$15.49 / month

$1.75/1M in · $14/1M out

GPT-5.2 Chat Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

GPT-5.2 Chat saves approximately $15.49 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GPT-5.2 · Strengths & Key Advantages

400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 76.5% · GPQA Diamond 77.8%)
128 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1120ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$1.75/$14 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GPT-5.2 Chat · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 75.4% · GPQA Diamond 76.5%)
135 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1100ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GPT-5.2	GPT-5.2 Chat
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$2.05	$1.90
Output Tokens / Task Tokens generated per task	57K	54K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	31K	29K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-5.2	GPT-5.2 Chat
Official API Model ID (SDK)	gpt-5-2	gpt-5-2-chat
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-12	2025-12
Knowledge Cutoff	August 2025	August 2025
Architecture	Unified reasoning model (Instant / Thinking / Pro modes)	Chat-tuned unified reasoning model
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($1.75/1M in) across full 400K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.175/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling
Web Search Grounding & Sandbox	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision
Output Modalities	text	text

GPT-5.2 vs GPT-5.2 Chat: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.2 or GPT-5.2 Chat?

GPT-5.2 is more intelligent. It scores 65 compared with 63 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.2 Chat is faster, generating 135 tokens per second compared with 128 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.2 Chat is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $1.87 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-5.2 Chat has lower latency, with a time to first token of 1.10s compared with 1.12s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.2 has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 128K tokens.

निष्कर्ष

GPT-5.2 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-5.2 Chat (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-5.2 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5.2 Chat तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-5.2 Chat बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-5.2 या GPT-5.2 Chat में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-5.2 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-5.2 और GPT-5.2 Chat में किसका API सस्ता है?+

GPT-5.2 की इनपुट/आउटपुट कीमत $1.75 / $14.00 प्रति 1M टोकन है और GPT-5.2 Chat की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में GPT-5.2 Chat अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-5.2 में 400K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-5.2 Chat में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5.2 Chat तेज़ है।

AI Terminology & Guide

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-5.2 vs GPT-5.2 Chat

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

GPT-5.2

GPT-5.2 Chat

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

GPT-5.2 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-5.2 Chat · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

GPT-5.2 vs GPT-5.2 Chat: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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