Crazyrouter
Jak uzyskać dostęp do GPT-5 i GPT-5.2 przez API – kompletny przewodnik dla deweloperów
C
Crazyrouter Team
January 23, 2026
12 viewsPolskiTutorial
Share:
OpenAI udostępniło swoje jak dotąd najsilniejsze modele: GPT-5, GPT-5.2 oraz nastawiony na rozumowanie model o3-pro. Ten przewodnik pokazuje, jak uzyskać dostęp do tych najnowocześniejszych modeli za pośrednictwem ujednoliconego API Crazyrouter.
Obsługiwane modele OpenAI#
Crazyrouter zapewnia dostęp do pełnej linii modeli OpenAI:
| Model | Input ($/1M tokens) | Output ($/1M tokens) | Best For |
|---|---|---|---|
| gpt-5.2 | $1.75 | $14.00 | Najnowszy flagowy model, złożone zadania |
| gpt-5.2-pro | $3.50 | $28.00 | Rozszerzone rozumowanie |
| gpt-5 | $1.25 | $10.00 | Zadania ogólne |
| gpt-5-pro | $2.50 | $20.00 | Zaawansowana analiza |
| gpt-5-mini | $0.25 | $2.00 | Ekonomiczne rozwiązanie |
| gpt-5-nano | $0.05 | $0.40 | Zadania o dużej skali |
| o3-pro | $20.00 | $80.00 | Złożone rozumowanie |
| o3-mini | $1.10 | $4.40 | Efektywne rozumowanie |
| o4-mini | $1.10 | $4.40 | Najnowszy model do rozumowania |
Szybki start#
1. Pobierz swój klucz API#
- Odwiedź Crazyrouter Console
- Przejdź do „Token Management”
- Kliknij „Create Token”
- Skopiuj swój klucz API (zaczyna się od
sk-)
2. Wykonaj swoje pierwsze żądanie#
Używając Pythona (zalecane)#
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)
Używając 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();
Używając 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
}'
Strumieniowanie odpowiedzi#
Aby uzyskać dane w czasie rzeczywistym, włącz strumieniowanie:
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)
Korzystanie z modeli do rozumowania (o3-pro)#
Model o3-pro świetnie sprawdza się w złożonych zadaniach wymagających rozumowania:
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)
Modele GPT-5 Codex#
Do zadań związanych z generowaniem kodu używaj wyspecjalizowanych modeli codex:
python
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-codex",
messages=[
{"role": "user", "content": "Write a Python function to implement binary search"}
]
)
Dostępne warianty codex: gpt-5-codex, gpt-5-codex-high, gpt-5-codex-medium, gpt-5-codex-low, gpt-5.2-codex
Dobre praktyki#
- Wybierz odpowiedni model: używaj gpt-5-nano do prostych zadań, gpt-5.2 do zadań złożonych
- Ustaw odpowiednią temperaturę: niższą (0.1–0.3) dla zadań faktograficznych, wyższą (0.7–1.0) dla zadań kreatywnych
- Korzystaj ze strumieniowania: dla lepszego doświadczenia użytkownika w aplikacjach czatowych
- Obsługuj błędy w elegancki sposób: zaimplementuj logikę ponawiania przy limitach szybkości
Kolejne kroki#
- Zobacz Model Pricing, aby poznać szczegółowe koszty
- Przeczytaj API Documentation, aby poznać zaawansowane funkcje
- Dołącz do naszej Discord Community, aby uzyskać pomoc
W razie pytań skontaktuj się: support@crazyrouter.com
