GPT-5.2: Was das neue Spitzenmodell bei KI-Assistenz und Kosten ändert

Auf einen Blick

Mit GPT-5.2 steht ein neues Spitzenmodell unter den KI-Modellen bereit. Entscheidend sind weniger neue Funktionen als die Preislogik: Input- und Output-Tokens werden getrennt abgerechnet, Output ist oft deutlich teurer. Für Alltag und Unternehmen heißt das: Caching, kürzere Antworten und Modellwahl werden zu echten Kostenthemen.

Das Wichtigste

• OpenAI führt GPT-5.2 als Modellfamilie (u. a. „Thinking“ und „Pro“) und nennt offizielle API-Preise (Stand: 11. Dezember 2025).
• Für GPT-5.2 Thinking werden laut Preisliste 1,75 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens und 14,00 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens angegeben.
• Für GPT-5.2 Pro nennt OpenAI 21,00 US-Dollar (Input) und 168,00 US-Dollar (Output) je 1 Mio. Tokens.
• OpenAI beschreibt außerdem einen Rabatt von 90 % auf „gecachte“ Input-Tokens, wenn wiederverwendete Eingaben genutzt werden.

Einleitung

OpenAI hat mit GPT-5.2 ein neues Spitzenmodell veröffentlicht und die zugehörigen API-Preise dokumentiert. Für Entwicklerinnen, Firmen und alle, die KI-Assistenten in Apps oder Workflows einbauen, ist das vor allem eine Kostenfrage: Abgerechnet wird pro Token, und die Spanne zwischen „Thinking“ und „Pro“ ist groß. Das macht Budgetplanung und Modellwahl 2026 spürbar wichtiger.

Was neu ist

GPT-5.2 erscheint nicht als einzelnes Modell, sondern als Familie mit Varianten wie „Thinking“ und „Pro“. OpenAI listet dazu konkrete Tokenpreise: Für GPT-5.2 Thinking nennt das Unternehmen 1,75 US-Dollar je 1 Mio. Input-Tokens und 14,00 US-Dollar je 1 Mio. Output-Tokens (Stand: 11. Dezember 2025). In der Pro-Variante steigen die Werte auf 21,00 US-Dollar (Input) und 168,00 US-Dollar (Output) pro 1 Mio. Tokens. Wichtig für die Praxis: OpenAI erwähnt einen Rabatt von 90 % auf „gecachte“ Eingaben, wenn Prompts wiederverwendet werden.

Was das bedeutet

Für den Alltag mit KI-Assistenten verschiebt sich der Fokus von „Welches Modell ist am klügsten?“ zu „Welche Antwort ist ihr Geld wert?“. Token-basierte Abrechnung bedeutet grob: Jeder eingegebene und ausgegebene Text wird in kleine Einheiten zerlegt und getrennt bepreist. Bei GPT-5.2 ist Output deutlich teurer als Input, besonders in der Pro-Variante. Das kann Chatbots, Zusammenfassungen oder Agenten (KI, die mehrere Schritte und Tools nutzt) schnell verteuern, wenn sie lange Antworten produzieren. Gleichzeitig wird Caching zu einem echten Hebel: Wenn Standardteile eines Prompts wiederkehren, kann der ausgewiesene Rabatt die laufenden Kosten drücken.

Wie es weitergeht

In den nächsten Monaten dürfte sich die Frage zuspitzen, wie Anwendungen zwischen mehreren KI-Modellen „routen“: günstige Modelle für Routinefragen, Spitzenmodelle nur für schwierige Fälle. Das ist keine reine Technikentscheidung, sondern ein Kosten- und Produktdesign-Thema. Wer heute mit GPT-5.2 plant, sollte deshalb Tests mit typischen Dialogen fahren und messen, wie viel Output tatsächlich entsteht. Außerdem lohnt ein Blick in die offiziellen Release Notes und die Preistabellen, weil Anbieter Preise, Modellnamen und Zusatzoptionen (zum Beispiel Caching) laufend anpassen können. Für Nutzerinnen und Nutzer heißt das: KI-Assistenten werden nicht automatisch billiger, aber besser planbar, wenn man Tokenverbrauch konsequent begrenzt.

Fazit

GPT-5.2 steht exemplarisch dafür, dass neue KI-Modelle nicht nur an Qualität, sondern an Preisstruktur bewertet werden müssen. Wer KI-Assistenten im Alltag oder produktiv einsetzt, gewinnt durch kurze Outputs, Caching und kluge Modellwahl oft mehr als durch die stärkste Variante in jeder Anfrage.