Como Acessar o GPT-5 e GPT-5.2 via API - Guia Completo para Desenvolvedores

A OpenAI lançou seus modelos mais poderosos até agora: GPT-5, GPT-5.2 e o modelo focado em raciocínio o3-pro. Este guia mostra como acessar esses modelos de ponta por meio da API unificada da Crazyrouter.

Modelos OpenAI Suportados#

A Crazyrouter oferece acesso a toda a linha de modelos da OpenAI:

Model	Input ($/1M tokens)	Output ($/1M tokens)	Best For
gpt-5.2	$1.75	$14.00	Último modelo principal, tarefas complexas
gpt-5.2-pro	$3.50	$28.00	Raciocínio aprimorado
gpt-5	$1.25	$10.00	Tarefas gerais
gpt-5-pro	$2.50	$20.00	Análise avançada
gpt-5-mini	$0.25	$2.00	Custo-benefício
gpt-5-nano	$0.05	$0.40	Tarefas de alto volume
o3-pro	$20.00	$80.00	Raciocínio complexo
o3-mini	$1.10	$4.40	Raciocínio eficiente
o4-mini	$1.10	$4.40	Modelo de raciocínio mais recente

Início Rápido#

1. Obtenha Sua Chave de API#

Acesse o Console Crazyrouter
Navegue até "Token Management"
Clique em "Create Token"
Copie sua chave de API (começa com sk-)

2. Faça Sua Primeira Requisição#

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
  }'

Respostas em Streaming#

Para saída em tempo real, ative o 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)

Usando Modelos de Raciocínio (o3-pro)#

O modelo o3-pro é excelente em tarefas de raciocínio complexo:

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 tarefas de geração de código, use os 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 codex disponíveis: gpt-5-codex, gpt-5-codex-high, gpt-5-codex-medium, gpt-5-codex-low, gpt-5.2-codex

Boas Práticas#

Escolha o modelo certo: Use gpt-5-nano para tarefas simples, gpt-5.2 para tarefas complexas
Defina uma temperatura adequada: Mais baixa (0,1–0,3) para tarefas factuais, mais alta (0,7–1,0) para tarefas criativas
Use streaming: Para uma melhor experiência do usuário em aplicações de chat
Trate erros de forma robusta: Implemente lógica de repetição para limites de taxa