GPT-5.2は、OpenAIが2025年12月11日に公開した大規模言語モデルです。APIでは40万トークンのコンテキストと推論レベル5段階を持ち、ChatGPTでは用途別の3モデル(Instant/Thinking/Pro)として提供されました。2026年6月にChatGPTからは退役しましたが、2026年10月14日時点でもOpenAI APIでは廃止告知が出ておらず、モデルページ上の扱いは「前世代のフラッグシップ」です。この記事では、GPT-5.2の仕様・3モデルとAPIモデルIDの対応・料金を公式の数値で整理し、呼び出しコードと、後継のGPT-5.3〜5.6・GPT-6系へ移るかどうかの判断基準まで解説します。
まとめ:GPT-5.2は2025年12月公開の旧フラッグシップ、APIでは現在も利用可能
先に要点を整理します。GPT-5.2は公開時点の最上位モデルでしたが、その後10か月で5世代以上の後継が出ています。
- 仕様:コンテキスト40万トークン、最大出力12.8万トークン、知識カットオフは2025年8月31日。推論レベルは
none(既定)からxhighまで5段階。 - 3つのモデル:ChatGPTのInstant・Thinking・Proは、APIではそれぞれ
gpt-5.2-chat-latest・gpt-5.2(推論あり)・gpt-5.2-proに当たります。 - 料金:100万トークンあたり入力1.75ドル・出力14ドル。Proは入力21ドル・出力168ドル。
- 提供状況:ChatGPTでは2026年6月12日に退役。APIの
gpt-5.2は2026年10月14日時点で廃止予定に載っていない一方、Instant相当のgpt-5.2-chat-latestは2026年8月10日に削除済みです。 - 判断:品質基準を満たして動いている既存処理は急いで移す必要はありません。新規開発は、単価の面でもGPT-6.1 Solから評価を始めるのが筋です。
以下で、GPT-5.2の中身・3モデルの違い・料金・後継との違い・移行の判断を順に解説します。
GPT-5.2とは:GPT-5系の中での位置づけと2025年12月に投入された背景
GPT-5.2は、OpenAIのGPT-5シリーズに連なるモデルです。GPT-5は2025年8月に登場し、2025年11月のGPT-5.1(InstantとThinkingの2モデル構成)を経て、2025年12月11日にGPT-5.2が公開されました。背景には、競合のGoogleがGemini 3で性能面の先頭に立ったことへの危機感があり、OpenAIが再び先頭集団に並ぶために投入したという経緯が報じられています。
狙いは、会話の相手ではなく、データ分析・資料作成・プログラミングといった実務を高度にこなす「プロ向けの知的作業支援AI」です。OpenAIのAPI changelogは、GPT-5.1からの改善点として、一般的な知能、指示への追従、正確さとトークン効率、画像を中心としたマルチモーダル、フロントエンドUIを中心としたコード生成、APIでのツール呼び出しとコンテキスト管理を挙げています。
2026年10月時点のGPT-5.2のモデルページは、GPT-5.2を「複雑なプロ業務向けの前世代フラッグシップ」と説明し、最新のGPT-6 Astraの利用を勧めています。「GPT-5.2とは」を調べる際は、すでに現役の最新版ではなく、APIで使い続けられる旧世代という前提で読むと混乱しません。
GPT-5.2の主な特徴:40万トークン・知識2025年8月・推論5段階の仕様
GPT-5.2で強化・追加された主なポイントは次のとおりです。
- 40万トークンの長文コンテキスト:数百ページの文書や大規模なコードベースを一度に読み込んで分析できます。出力も最大12.8万トークンと長大です。
- 推論レベル5段階:
reasoning.effortにnone・low・medium・high・xhighを指定でき、既定は推論なしのnoneです。最上位のxhighはGPT-5.1には無かった段階です。 - 知識の更新:知識カットオフは2025年8月31日で、GPT-5.1の2024年9月30日から約1年新しくなりました。
- マルチモーダル入力:テキストと画像を入力でき、スクリーンショットや図表の読み取りが強化されました。出力はテキストのみです。
- 信頼性の向上:事実と異なる回答(いわゆる幻覚)が減り、長い対話でも一貫した応答を保ちやすくなりました。
API仕様を一覧にすると次のとおりです(2026年10月14日時点のモデルページによる)。
| 項目 | GPT-5.2 | GPT-5.1 |
|---|---|---|
| モデルID | gpt-5.2 | gpt-5.1 |
| スナップショット | gpt-5.2-2025-12-11 | – |
| コンテキスト | 400,000 | 400,000 |
| 最大出力 | 128,000 | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2025年8月31日 | 2024年9月30日 |
| 推論レベル | none〜xhigh | none〜high |
| 入力/出力($/100万) | 1.75/14.00 | 1.25/10.00 |
2026年2月3日には、API向けの推論基盤の改善でGPT-5.2の応答が約40%速くなりました。changelogには「モデルと重みは変わっていない」と明記されているため、出力の傾向は公開時のままで、待ち時間だけが短くなった更新です。
GPT-5.2の3モデル:Instant・Thinking・ProとAPIでの指定方法
GPT-5.2はChatGPT上で、用途別の3バリエーションとして提供されました。スピードと精度のバランスで選ぶ設計です。
| ChatGPTでの名前 | 速度/精度 | 向いている用途 | APIでの指定 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Instant | 高速/標準 | 日常業務(メール・翻訳・要約) | gpt-5.2-chat-latest(削除済み) |
| GPT-5.2 Thinking | 標準/高 | 高度な推論・プログラミング・数学 | gpt-5.2+reasoning.effort |
| GPT-5.2 Pro | 低速/最高 | 最高精度・高信頼が必要な難題 | gpt-5.2-pro |
軽い作業はInstant、じっくり考えさせたいときはThinking、正確さを最優先する場面はPro、と使い分ける考え方でした。APIでは名前の付き方が異なり、Thinkingに当たるのはgpt-5.2本体です。reasoning.effortをmedium以上にすると推論を伴う動きになります。既定のnoneのまま呼ぶと推論をしないため、ChatGPTのThinkingと同じ挙動を期待するなら明示的な指定が必要です。
Instantに当たるgpt-5.2-chat-latestは、ChatGPTで使われているモデルを指す別名でした。モデルページには「Deprecated」と表示され、deprecationsページによると2026年5月8日に告知、2026年8月10日にAPIから削除されました。代替として示されたのはgpt-5.6-solです。
GPT-5.2 ProはResponses APIでしか呼べず、推論レベルはmedium・high・xhighの3段階です。1回の応答に数分かかることがあるため、OpenAIはタイムアウト対策としてバックグラウンドモードを勧めています。コーディング向けの派生であるGPT-5.2-Codexは2026年7月23日にAPIから削除されており、本体とは扱いが分かれています。
GPT-5.1からの進化:知識の更新・xhigh追加・単価4割増の中身
前世代のGPT-5.1と比べたGPT-5.2の変化は、推論の深さ、知識の新しさ、ツール利用の安定性の3点に集中しています。コンテキスト長はAPIではどちらも40万トークンで、ここは変わっていません。
推論は、最上位のxhighが加わったことで、時間とトークンをかけてでも正答率を上げたい処理に使える幅が広がりました。複数の手順を人手の介入なく進める「エージェント的な処理」への対応も強化され、長時間の連続作業で途中の指示を見失いにくくなっています。知識カットオフが2025年8月31日まで進んだため、2025年前半に出たライブラリやAPIの仕様にも答えやすくなりました。
その代わり、API単価は入力が1.25ドルから1.75ドル、出力が10ドルから14ドルへ、どちらも4割上がりました。互換性には配慮があり、登場時のChatGPTではGPT-5.1も選べる形で段階的に移行できました。なおGPT-5.1は、APIで2027年4月1日の停止が告知されています(代替はgpt-6-sol)。
他社AIモデルとの比較:公開時の競合と2026年10月時点の世代差
GPT-5.2の公開時点で直接の比較相手だったのは、2025年11月に出たGoogleのGemini 3 ProとAnthropicのClaude Opus 4.5です。GPT-5.2の強みは、40万トークンの大きなコンテキストと、コーディングや専門知識を要する厳密なタスクでの安定感にありました。
OpenAIが後継GPT-5.4の発表で示した比較表では、GPT-5.2の値はGDPval(44職種の知識労働で専門家と比べた勝ち・引き分け率)70.9%、SWE-Bench Pro 55.6%、GPQA Diamond 92.4%、デスクトップ操作のOSWorld-Verified 47.3%でした。科学問題では後継とほぼ同じ水準を保つ一方、PC操作の成功率は後継に大きく離されています。数値の読み方はGPT-5.4とGPT-5.2の違いで詳しく比べています。
画像生成はGPT-5.2に内蔵されておらず、別の画像生成モデルを組み合わせます。OpenAIの画像生成モデルの変遷はDALL-E 3廃止からgpt-image-2までの整理にまとめています。2026年10月時点では、GoogleがGemini 3.1 Pro、AnthropicがClaude 5系へと各社とも世代を進めており、GPT-5.2を他社の現行モデルと同列に並べる比較はもう成り立ちません。他社と比べるなら、OpenAIの現行モデル(GPT-6系)を相手にするのが妥当です。
GPT-5.2の料金:API単価1.75ドル・14ドルと1回あたりの試算コード
GPT-5.2はChatGPTの有料プランと、開発者向けのAPI(従量課金)で提供されてきました。ChatGPTからは退役したため、2026年10月時点で料金が発生するのはAPIだけです。単価は次のとおりです(100万トークンあたり、標準料金)。
| モデル | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| gpt-5.2 | $1.75 | $0.175 | $14.00 |
| gpt-5.2-pro | $21.00 | – | $168.00 |
| gpt-6.1-sol(参考) | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| gpt-6-astra(参考) | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
gpt-5.2の値はモデルページ、後継2モデルは料金ページの2026年10月14日時点の短文脈・標準料金です。推論トークンは出力として課金されるため、reasoning.effortを上げるほど出力側の費用が膨らみます。入力2万トークン・出力5,000トークンのリクエストで、1回と月1万回の費用を比べるコードは次のとおりです。
# 1リクエストあたりのAPI料金(USD)。単価は100万トークンあたり・標準(短文脈)料金
PRICES = {
"gpt-5.2": {"in": 1.75, "cached": 0.175, "out": 14.00},
"gpt-6.1-sol": {"in": 2.00, "cached": 0.10, "out": 10.00},
"gpt-6-astra": {"in": 10.00, "cached": 1.00, "out": 50.00},
}
def cost(model, input_tokens, output_tokens, cached_tokens=0):
p = PRICES[model]
fresh = input_tokens - cached_tokens
return (fresh * p["in"] + cached_tokens * p["cached"] + output_tokens * p["out"]) / 1_000_000
for m in PRICES:
c = cost(m, 20_000, 5_000)
print(f"{m:12s} 1回=${c:.4f} 月1万回=${c * 10_000:,.0f}")
# 入力の半分がキャッシュに当たった場合のgpt-5.2
print(f"gpt-5.2(キャッシュ50%) 1回=${cost('gpt-5.2', 20_000, 5_000, 10_000):.4f}")
Python 3.14.6で実行した結果は次のとおりです。
gpt-5.2 1回=$0.1050 月1万回=$1,050
gpt-6.1-sol 1回=$0.0900 月1万回=$900
gpt-6-astra 1回=$0.4500 月1万回=$4,500
gpt-5.2(キャッシュ50%) 1回=$0.0892
出力量が同じなら、後継のGPT-6.1 SolはGPT-5.2より約14%安くなります。出力単価が14ドルから10ドルに下がったためです。ただし、GPT-6.1 Solは推論なし(none)を選べず既定がmediumなので、推論トークンのぶん出力が増えれば差は縮みます。費用を抑える基本は、同じ前置きを毎回送ってキャッシュ入力(1割の単価)に乗せること、不要に長いコンテキストを送らないこと、急がない処理をBatch APIに回すことの3つです。
GPT-5.2をAPIで呼び出す手順:Responses APIと推論レベルの指定例
GPT-5.2はResponses APIとChat Completions APIの両方で呼べます。推論レベルやツールを使うなら、OpenAIが主軸に置くResponses APIが扱いやすい選択です(両者の違いはResponses APIとChat Completions APIの違いで解説しています)。Pythonでは公式SDKのopenaiパッケージを使います。
import os
from openai import OpenAI
# モデルIDは環境変数で切り替えられるようにしておく
MODEL = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-5.2")
client = OpenAI() # OPENAI_API_KEY を環境変数から読む
resp = client.responses.create(
model=MODEL,
reasoning={"effort": "high"}, # gpt-5.2: none(既定) / low / medium / high / xhigh
input="次の架空の議事録から、決定事項と担当者を箇条書きで抜き出してください。"
"議事録:A社向け見積は田中が10月20日までに作成。デモ環境の構築は佐藤が担当。",
)
print(resp.output_text)
print(resp.usage.output_tokens) # 推論トークンを含む出力トークン数
同じ呼び出しをcurlで送る場合は次のとおりです。
curl https://api.openai.com/v1/responses \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"reasoning": {"effort": "medium"},
"input": "GPT-5.2の知識カットオフを一文で答えてください。"
}'
挙動を固定したい本番処理では、別名のgpt-5.2ではなくスナップショットのgpt-5.2-2025-12-11を指定するのが安全です。usageの出力トークン数を記録しておくと、推論レベルを上げたときの費用増を実数で比べられます。SDKのインストールやクライアントの初期化はOpenAI Python SDKの使い方にまとめています。
後継モデルとの違い:GPT-5.3から5.6・GPT-6までの系譜と提供状況
GPT-5.2の公開後、OpenAIは10か月で5世代以上を重ねています。2026年10月14日時点の流れは次のとおりです。
| モデル | 時期 | 位置づけ・現在の扱い |
|---|---|---|
| GPT-5.1 | 2025年11月 | 前世代。APIは2027年4月1日に停止予定 |
| GPT-5.2 | 2025年12月11日 | 40万トークン。APIは提供中 |
| GPT-5.3 Instant | 2026年3月 | Instantを刷新・幻覚を削減 |
| GPT-5.4 | 2026年3月5日 | 105万トークン・computer use対応 |
| GPT-5.5 | 2026年4月24日(API) | 10月14日にChatGPTから退役 |
| GPT-5.6 | 2026年7月9日(API) | Sol・Terra・Lunaの3モデル |
| GPT-6 Astra | 2026年9月3日(API) | 現在のAPIの最上位・推奨モデル |
ChatGPTでは、GPT-5.2は2026年6月12日に退役し、既定はGPT-5.5系へ移りました。そのGPT-5.5も、ChatGPTのモデル案内によると2026年10月14日にChatGPT・ChatGPT Work・Codexから退役し、Plus以上のプランではGPT-6 Sol、Free・GoプランではGPT-6 Lunaが代わりの選択肢になります。どちらの退役もOpenAI APIは対象外です。
APIの後継で、GPT-5.2と同じ用途に充てやすいのはGPT-6.1 Solです。モデルページによると、コンテキストは105万トークン、知識カットオフは2026年4月30日で、GPT-5.2より知識が約8か月新しくなります。各世代の詳細は、GPT-5.3 Instantの改善点、GPT-5.5の性能と料金、GPT-5.6のSol・Terra・Lunaで個別に扱っています。
GPT-5.2を使い続けるか移行するかの判断基準と移行時の落とし穴
結論から書くと、GPT-5.2を新規開発で選ぶ理由はほぼありません。一方、すでに本番で動いている処理を急いで移す理由もありません。分かれ目は、何を指定して呼んでいるかと、品質の基準を持っているかです。
GPT-5.2を使い続けてよい条件:品質基準を満たす既存の本番処理
使い続けてよいのは、gpt-5.2またはスナップショットgpt-5.2-2025-12-11を指定し、自社の評価セットで品質基準を満たしている処理です。2026年10月14日時点でgpt-5.2は廃止予定の表に載っていません。deprecationsページは、安全やコンプライアンス上の事情がない限り、一般提供モデルの停止を少なくとも6か月前に告知するとしています(chat-latestのような派生版は3か月前)。本体を指定している処理なら、告知を見てから計画しても間に合います。プロンプトと出力形式を細かく調整済みの抽出・分類処理などは、モデルを替えると出力の癖が変わり、再調整のほうが高くつく場合があります。
移行を勧める場面:chat-latest依存と40万トークン超の長文処理
次の場面では移行を勧めます。まず、gpt-5.2-chat-latestを指定していたコードは2026年8月10日以降エラーになっているはずで、すぐに置き換えが必要です。40万トークンを超える文書をまとめて扱いたい処理、2025年9月以降に出た製品や仕様の知識が要る処理も、GPT-6.1 Solの105万トークンと新しい知識カットオフが効きます。出力が多い処理は、料金章の試算どおり単価面でもGPT-6.1 Solが有利になりやすい領域です。
移行時の落とし穴:推論レベルnoneが使えない後継モデルへの切替
モデルIDを書き換えるだけでは済まない点が1つあります。GPT-5.2の推論レベルの既定はnoneですが、GPT-6.1 Solはnoneとminimalに対応せず、既定はmediumです。reasoning={"effort": "none"}を明示していたコードはそのままでは通らず、指定を省いていたコードは推論が入るぶん応答時間と出力トークンが増えます。移行の前に同じ評価セットを両モデルに流し、正答率・応答時間・usageの出力トークン数の3つを比べてから本番を切り替えてください。モデルIDは先のコード例のように環境変数で受けておくと、切り戻しも1か所の変更で済みます。
どのモデルにどの業務を任せるか、評価セットをどう作るかの設計から相談したい場合は、一創の生成AI導入支援で、モデル選定・評価・移行計画までを一緒に組み立てられます。
よくある質問:GPT-5.2の提供状況・料金・後継モデルに関する5問
GPT-5.2について検索で多い疑問に、2026年10月14日時点の公式情報で答えます。
GPT-5.2はもう古いですか?最新版はどれですか?
GPT-5.2は2025年12月のモデルで、OpenAI自身もモデルページで「前世代のフラッグシップ」と位置づけています。ChatGPTでは2026年6月12日に退役しました。2026年10月時点のAPIの推奨はGPT-6 Astraで、コストとのバランスを取るならGPT-6.1 Solが候補です。ChatGPTでは、Plus以上のプランでGPT-6 Sol、Free・GoプランでGPT-6 Lunaへの切り替えが進んでいます。
Instant・Thinking・Proの違いは?
Instantは高速応答の日常向け、Thinkingは高度な推論やコーディング向け、Proは最高精度が必要な難題向けです。APIではInstantがgpt-5.2-chat-latest(2026年8月10日に削除済み)、Thinkingがgpt-5.2に推論レベルを指定する形、Proがgpt-5.2-proに当たります。Proは単価が入力21ドル・出力168ドルと本体の12倍なので、使う処理を絞ってください。
GPT-5.2はどれくらいの長さを扱えますか?
APIのコンテキストは40万トークン、最大出力は12.8万トークンです。数百ページの文書や大規模なコードを一度に扱えます。これを超える長さが必要なら、105万トークンに対応したGPT-5.4以降のモデルを使います。GPT-6.1 Solも105万トークンです。
GPT-5.2は無料で使えますか?
無料では使えません。ChatGPTからは2026年6月12日に退役したため、現在GPT-5.2を使う手段はAPI(従量課金)に限られます。単価は100万トークンあたり入力1.75ドル・出力14ドルです。無料で試せる最新モデルを探しているなら、ChatGPTのFreeプランで順次提供が進むGPT-6 Lunaが対象になります。
GPT-5.2はいつまでAPIで使えますか?
2026年10月14日時点で、gpt-5.2はdeprecationsページの停止予定に載っておらず、終了日は決まっていません。OpenAIは一般提供モデルの停止を少なくとも6か月前に告知するとしています。ただし同世代のGPT-5.1には2027年4月1日の停止が告知されているので、GPT-5.2も告知が出る前提で、移行先の評価を早めに済ませておくと安全です。
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