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Cómo acceder a GPT-5 y GPT-5.2 vía API - Guía completa para desarrolladores

Aprende cómo acceder a los últimos modelos GPT-5, GPT-5.2 y o3-pro de OpenAI a través de una API unificada. Guía paso a paso con ejemplos en Python, Node.

Crazyrouter Team

January 23, 2026 / 344 views

Cómo acceder a GPT-5 y GPT-5.2 vía API - Guía completa para desarrolladores

Crazyrouter

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OpenAI ha lanzado sus modelos más potentes hasta la fecha: GPT-5, GPT-5.2 y el modelo centrado en razonamiento o3-pro. Esta guía te muestra cómo acceder a estos modelos de vanguardia a través de la API unificada de Crazyrouter.

Modelos de OpenAI compatibles#

Crazyrouter proporciona acceso a toda la gama de modelos de OpenAI:

Model	Input ($/1M tokens)	Output ($/1M tokens)	Best For
gpt-5.2	$1.75	$14.00	Último buque insignia, tareas complejas
gpt-5.2-pro	$3.50	$28.00	Razonamiento mejorado
gpt-5	$1.25	$10.00	Tareas generales
gpt-5-pro	$2.50	$20.00	Análisis avanzado
gpt-5-mini	$0.25	$2.00	Rentable
gpt-5-nano	$0.05	$0.40	Tareas de alto volumen
o3-pro	$20.00	$80.00	Razonamiento complejo
o3-mini	$1.10	$4.40	Razonamiento eficiente
o4-mini	$1.10	$4.40	Último modelo de razonamiento

Inicio rápido#

1. Obtén tu clave de API#

Visita Crazyrouter Console
Ve a "Token Management"
Haz clic en "Create Token"
Copia tu clave de API (comienza con sk-)

2. Haz tu primera solicitud#

Usando Python (recomendado)#

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://crazyrouter.com/v1",
    default_headers={
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
    }
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

Usando Node.js#

javascript

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://crazyrouter.com/v1',
  defaultHeaders: {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
  }
});

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5.2',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
      { role: 'user', content: 'Explain quantum computing in simple terms.' }
    ],
    temperature: 0.7
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

Usando curl#

bash

curl https://crazyrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, GPT-5.2!"}],
    "temperature": 0.7
  }'

Respuestas en streaming#

Para obtener salida en tiempo real, habilita el streaming:

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://crazyrouter.com/v1",
    default_headers={
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
    }
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a short story about AI."}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Uso de modelos de razonamiento (o3-pro)#

El modelo o3-pro sobresale en tareas de razonamiento complejo:

python

response = client.chat.completions.create(
    model="o3-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Solve this step by step: If a train travels 120 miles in 2 hours, then stops for 30 minutes, then travels another 90 miles in 1.5 hours, what is the average speed for the entire journey including the stop?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Modelos GPT-5 Codex#

Para tareas de generación de código, usa los modelos codex especializados:

python

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a Python function to implement binary search"}
    ]
)

Variantes de codex disponibles: gpt-5-codex, gpt-5-codex-high, gpt-5-codex-medium, gpt-5-codex-low, gpt-5.2-codex

Mejores prácticas#

Elige el modelo adecuado: Usa gpt-5-nano para tareas simples, gpt-5.2 para tareas complejas
Configura una temperatura apropiada: Más baja (0.1-0.3) para tareas factuales, más alta (0.7-1.0) para tareas creativas
Usa streaming: Para una mejor experiencia de usuario en aplicaciones de chat
Maneja los errores correctamente: Implementa lógica de reintento para límites de velocidad