Cara Menggunakan API GPT-5.2

GPT-5.2 ialah satu langkah bermakna dalam evolusi model bahasa berskala besar: penaakulan yang lebih tinggi, tetingkap konteks yang lebih besar, penggunaan kod dan alat yang lebih kukuh, serta varian yang ditala untuk pertukaran antara latensi/kualiti yang berbeza. Di bawah ini saya menggabungkan nota keluaran rasmi terkini, laporan, dan alat pihak ketiga (CometAPI) untuk memberikan panduan praktikal yang sedia produksi untuk mengakses GPT-5.2.

GPT-5.2 sedang dilancarkan secara beransur-ansur, dan ramai pengguna masih belum dapat menggunakannya. CometAPI telah mengintegrasikan GPT-5.2 sepenuhnya, membolehkan anda mengalami semua fungsinya serta-merta pada hanya 30% daripada harga rasmi. Tiada menunggu, tiada sekatan. Anda juga boleh menggunakan Gemini 3 Pro, Claude Opus 4.5, Nano Banana Pro, dan lebih 100 model AI terkemuka lain dalam GlobalGPT.

Apa itu GPT-5.2?

GPT-5.2 ialah ahli terkini dalam keluarga GPT-5 oleh OpenAI. Ia menumpukan pada peningkatan prestasi “kerja berasaskan pengetahuan” (hamparan, penaakulan berbilang langkah, penjanaan kod dan penggunaan alat beragen), ketepatan lebih tinggi pada penanda aras profesional, dan tetingkap konteks yang jauh lebih besar serta lebih boleh digunakan. OpenAI menerangkan GPT-5.2 sebagai sebuah keluarga (Instant, Thinking, Pro) dan meletakkannya sebagai peningkatan ketara berbanding GPT-5.1 dalam throughput, kebolehan kod dan pengendalian konteks panjang. Laporan bebas menonjolkan peningkatan produktiviti dalam tugas profesional dan penghantaran yang lebih pantas, lebih murah berbanding aliran kerja manusia untuk banyak tugas berasaskan pengetahuan.

Apa maksudnya secara praktikal?

• Penaakulan berbilang langkah yang lebih baik dan orkestrasi alat: GPT-5.2 mengendalikan rangkaian pemikiran yang lebih panjang dan pemanggilan alat luaran dengan lebih mantap.
• Konteks yang lebih besar dan praktikal: model dalam keluarga ini menyokong tetingkap konteks yang sangat panjang (400K tetingkap berkesan), membolehkan keseluruhan dokumen, log, atau konteks berbilang fail diproses dalam satu permintaan.
• Multimodaliti: gabungan penglihatan + teks yang lebih kuat untuk tugas yang menggabungkan imej dan teks.
• Pilihan varian untuk latensi vs. kualiti: Instant untuk latensi rendah, Thinking untuk keseimbangan throughput/kualiti, dan Pro untuk ketepatan serta kawalan maksimum (contohnya, tetapan inferens lanjutan).

Varian GPT-5.2 yang tersedia dan bila patut menggunakan setiap satu?

GPT-5.2 ditawarkan sebagai satu set varian supaya anda boleh memilih keseimbangan yang tepat antara kelajuan, ketepatan dan kos.

Tiga varian utama

• Instant (gpt-5.2-chat-latest / Instant): latensi paling rendah, dioptimumkan untuk interaksi pendek hingga sederhana di mana kelajuan penting (cth., antara muka sembang, sokongan pelanggan pantas). Gunakan untuk kes penggunaan ber-throughput tinggi yang boleh bertoleransi dengan penaakulan sedikit cetek.
• Thinking (gpt-5.2 / Thinking): lalai untuk tugas yang lebih kompleks — rangkaian penaakulan lebih panjang, sintesis program, penjanaan hamparan, pemeringkasan dokumen, dan orkestrasi alat. Keseimbangan baik antara kualiti dan kos.
• Pro (gpt-5.2-pro / Pro): komputasi tertinggi, ketepatan terbaik, sesuai untuk beban kerja misi kritikal, penjanaan kod lanjutan, atau tugas penaakulan khusus yang memerlukan konsistensi lebih tinggi. Jangka kos per token yang jauh lebih tinggi.

Memilih varian (panduan ringkas)

• Jika aplikasi anda memerlukan respons pantas tetapi boleh bertoleransi dengan kekaburan sekali-sekala: pilih Instant.
• Jika aplikasi anda memerlukan output berbilang langkah yang boleh dipercayai, kod berstruktur, atau logik hamparan: mulakan dengan Thinking.
• Jika aplikasi anda kritikal dari segi keselamatan/ketepatan (perundangan, pemodelan kewangan, kod produksi), atau anda memerlukan kualiti tertinggi: nilai Pro dan ukur kos/faedahnya.

CometAPI mendedahkan varian yang sama tetapi membalutnya dalam antara muka bersatu. Itu boleh memudahkan pembangunan bebas vendor atau menjembatani pasukan yang mahukan API tunggal untuk pelbagai penyedia model asas. Saya mencadangkan mulakan dengan Thinking untuk pembangunan umum dan menilai Instant untuk aliran pengguna langsung serta Pro apabila anda memerlukan tahap akhir ketepatan dan boleh membenarkan kos.

Cara mengakses API GPT-5.2 (CometAPI)?

Anda mempunyai dua pilihan utama:

1. Secara langsung melalui API OpenAI — laluan rasmi; akses ID model seperti gpt-5.2 / gpt-5.2-chat-latest / gpt-5.2-pro melalui titik akhir platform OpenAI. Dokumentasi rasmi dan harga terdapat di laman platform OpenAI.
2. Melalui CometAPI (atau vendor pengagregat serupa) — CometAPI menyediakan permukaan REST serasi OpenAI dan mengagregat ramai penyedia supaya anda boleh menukar penyedia atau model dengan menukar rentetan model dan bukannya menulis semula lapisan rangkaian. Ia menawarkan satu URL asas dan pengepala Authorization: Bearer <KEY>; titik akhir mengikuti laluan gaya OpenAI seperti /v1/chat/completions atau /v1/responses.

Langkah demi langkah: Bermula dengan CometAPI

1. Daftar di CometAPI dan jana kunci API dari papan pemuka (rupa seperti sk-xxxx). Simpan dengan selamat — contohnya dalam pembolehubah persekitaran.
2. Pilih titik akhir — CometAPI mengikuti titik akhir serasi OpenAI. Contoh: POST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions.
3. Pilih rentetan model — cth., "model": "gpt-5.2" atau "gpt-5.2-chat-latest"; semak senarai model CometAPI untuk mengesahkan nama tepat.
4. Uji dengan permintaan minimum (contoh di bawah). Pantau latensi, penggunaan token, dan respons dalam konsol CometAPI.

Contoh: curl pantas (CometAPI, serasi OpenAI)

curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gpt-5.2",    "messages": [      {"role":"system","content":"You are a concise assistant that answers as an expert data analyst."},      {"role":"user","content":"Summarize the differences between linear and logistics regression in bullet points."}    ],    "max_tokens": 300,    "temperature": 0.0  }'

Contoh ini mengikut format permintaan serasi OpenAI oleh CometAPI; CometAPI menyeragamkan akses merentas model; langkah lazim ialah: daftar di CometAPI, dapatkan kunci API, dan panggil titik akhir bersatu mereka dengan nama model (cth., gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, atau gpt-5.2-pro). Pengesahan adalah melalui pengepala Authorization: Bearer <KEY>.

Cara menggunakan API GPT-5.2 dengan sebaiknya

GPT-5.2 menyokong keluarga parameter model generatif standard serta pilihan reka bentuk tambahan berkaitan konteks panjang dan panggilan alat.

Parameter baharu GPT-5.2

GPT-5.2 menambah tahap usaha penaakulan xhigh di atas tahap sedia ada (cth., rendah, sederhana, tinggi). Gunakan xhigh untuk tugas yang memerlukan penaakulan lebih mendalam, berlangkah, atau apabila anda meminta model melakukan perancangan mirip rantaian pemikiran (gpt-5.2, gpt-5.2-pro) yang akan digunakan secara programatik. Ingat: usaha penaakulan yang lebih tinggi lazimnya meningkatkan kos dan latensi; gunakan secara terpilih.

GPT-5.2 menyokong tetingkap konteks yang sangat besar: rancang untuk memecah atau menstrim input dan gunakan pemadatan (teknik pengurusan konteks baharu yang diperkenalkan dalam 5.2) untuk memampatkan pusingan terdahulu kepada ringkasan padat yang mengekalkan keadaan faktual sambil menjimatkan bajet token. Untuk dokumen panjang (kertas putih, kod asas, kontrak undang-undang), anda harus:

• Pralakukan dan benamkan dokumen mengikut ketulan semantik.
• Gunakan pemulihan (RAG) untuk mendapatkan hanya ketulan yang relevan bagi setiap prompt.
• Guna pakai API/parameter pemadatan platform untuk mengekalkan keadaan penting sambil meminimumkan bilangan token.

Parameter lain dan tetapan praktikal

• model — rentetan varian (cth., "gpt-5.2", "gpt-5.2-chat-latest", "gpt-5.2-pro"). Pilih berdasarkan pertukaran latensi/ketepatan.
• temperature (0.0–1.0+) — kebetulan/kerawakan. Untuk output yang boleh diulang dan tepat (kod, bahasa perundangan, model kewangan) gunakan 0.0–0.2. Untuk output kreatif, 0.7–1.0. Lalai: 0.0–0.7 bergantung pada kes penggunaan.
• max_tokens / max_output_tokens — menghadkan saiz respons yang dijana. Dengan tetingkap konteks besar, anda boleh menjana output yang jauh lebih panjang; namun, pecahkan tugas yang sangat panjang kepada aliran atau ketulan penstriman.
• top_p — persampelan nukleus; berguna digabungkan dengan temperature. Tidak diperlukan untuk kebanyakan tugas penaakulan deterministik.
• presence_penalty / frequency_penalty — mengawal pengulangan untuk teks kreatif.
• stop — satu atau lebih jujukan token di mana model harus menghentikan penjanaan. Berguna ketika menghasilkan output bersempadan (JSON, kod, CSV).
• streaming — mendayakan penstriman untuk pengalaman latensi rendah ketika menjana output panjang (sembang, dokumen besar). Penstriman penting untuk pengalaman pengguna apabila respons penuh mungkin mengambil masa beberapa saat atau lebih lama.
• mesej system / assistant / user (API berasaskan sembang) — gunakan prompt sistem yang jelas dan tegas untuk menetapkan tingkah laku. Untuk GPT-5.2, prompt sistem masih merupakan tuas paling berkuasa untuk membentuk tingkah laku yang konsisten.

Pertimbangan khas untuk konteks panjang dan penggunaan alat

• Chunking dan pemulihan: walaupun GPT-5.2 menyokong tetingkap yang sangat besar, selalunya lebih mantap untuk menggabungkan pemulihan (RAG) dengan prompt berketulan bagi data boleh dikemas kini dan pengurusan memori. Gunakan konteks panjang untuk kerja berkeadaan di mana ia benar-benar diperlukan (cth., analisis dokumen penuh).
• Panggilan alat/agen: GPT-5.2 menambah baik pemanggilan alat beragen. Jika anda mengintegrasikan alat (carian, penilaian, kalkulator, persekitaran pelaksanaan), takrifkan skema fungsi yang jelas dan pengendalian ralat yang teguh; anggap alat sebagai orakel luaran dan sentiasa sahkan output.
• Output deterministik (JSON / kod): gunakan temperature: 0 dan token stop yang tegas atau skema fungsi. Sahkan juga JSON yang dijana dengan pengesah skema.

Contoh: mikro-prompt system + assistant + user yang selamat untuk penjanaan kod

[  {"role":"system","content":"You are a precise, conservative code generator that writes production-ready Python. Use minimal commentary and always include tests."},  {"role":"user","content":"Write a Python function `summarize_errors(log_path)` that parses a CSV and returns aggregated error counts by type. Include a pytest test."}]

Peranan + arahan yang jelas seperti ini mengurangkan halusinasi dan membantu menghasilkan output yang boleh diuji.

Amalan terbaik untuk reka bentuk prompt dengan GPT-5.2?

GPT-5.2 mendapat manfaat daripada asas kejuruteraan prompt yang sama, dengan beberapa pelarasan memandangkan penaakulan lebih kuat dan kebolehan konteks yang lebih panjang.

Prompt yang berkesan

1. Jelas dan berstruktur. Gunakan langkah bernombor, permintaan format output yang eksplisit, dan contoh.
2. Utamakan output berstruktur (JSON atau blok yang dihadkan dengan jelas) apabila menghuraikan hasil secara programatik. Sertakan contoh skema dalam prompt.
3. Potong konteks yang sangat besar jika anda memasukkan banyak fail; sama ada merumus secara progresif atau gunakan sokongan konteks panjang model secara langsung (awas kos). GPT-5.2 menyokong konteks yang sangat besar, tetapi kos dan latensi meningkat seiring saiz input.
4. Gunakan retrieval-augmented generation (RAG) untuk data terkini atau proprietari: dapatkan dokumen, berikan petikan yang relevan, dan minta model mengasaskan jawapan pada petikan tersebut (sertakan arahan gaya "source": true atau minta sitasi dalam output).
5. Kurangkan risiko halusinasi dengan mengarahkan model untuk berkata “Saya tidak tahu” apabila data tidak wujud dan dengan menyediakan petikan bukti untuk dirujuk. Gunakan temperature rendah dan prompt sistem berorientasikan penaakulan untuk tugas faktual.
6. Uji pada data yang mewakili dan tetapkan semakan automatik (uji unit) untuk output berstruktur. Apabila ketepatan penting, bina langkah pengesahan automatik dengan manusia dalam gelung.

Contoh prompt (pemeringkasan dokumen + item tindakan)

You are an executive assistant. Summarize the document below in 6–8 bullets (each ≤ 30 words), then list 5 action items with owners and deadlines. Use the format:​SUMMARY:1. ...ACTION ITEMS:1. Owner — Deadline — Task​Document:<paste or reference relevant excerpt>

---

Berapakah kos GPT-5.2 (harga API)&#x20

Harga untuk GPT-5.2 berdasarkan penggunaan token (input dan output) serta varian yang anda pilih. Kadar diterbitkan (Disember 2025) menunjukkan kos per token lebih tinggi berbanding GPT-5.1, mencerminkan peningkatan keupayaan model.

Harga awam semasa (senarai rasmi OpenAI)

Harga awam OpenAI menyenaraikan kadar anggaran bagi setiap 1 juta token (baldi input dan output). Angka yang dilaporkan termasuk:

• gpt-5.2 (Thinking / chat latest): 1.75 bagi 1M token input**, **14.00 bagi 1M token output (nota: diskaun input cache yang tepat mungkin terpakai).
• gpt-5.2 (standard): input ≈ 1.75 / 1M token; output ≈ 14.00 / 1M token.
• gpt-5.2-pro membawa premium yang jauh lebih tinggi (cth., 21.00–168.00/M output untuk tier keutamaan/pro).

CometAPI menawarkan harga API yang lebih berpatutan, dengan GPT-5.2 pada 20% daripada harga rasmi, ditambah diskaun percutian sesekali. CometAPI menyediakan katalog bersatu model (termasuk OpenAI’s gpt-5.2) dan mendedahkannya melalui permukaan API mereka sendiri, memudahkan penjimatan kos dan pengunduran model.

Cara mengawal kos

1. Utamakan konteks ringkas — hantar hanya petikan yang perlu; rumuskan dokumen panjang di pihak anda sebelum menghantar.
2. Gunakan input cache — untuk prompt berulang dengan arahan yang sama, tier input cache boleh lebih murah (OpenAI menyokong harga input cache untuk prompt berulang).
3. Jana berbilang calon di sisi pelayan (n>1) hanya apabila berguna; penjanaan calon menggandakan kos token output.
4. Gunakan model lebih kecil untuk kerja rutin (gpt-5-mini, gpt-5-nano) dan simpan GPT-5.2 untuk tugas bernilai tinggi.
5. Kelompokkan permintaan dan gunakan titik akhir kelompok di mana penyedia menyokongnya untuk mengamortisasikan overhead.
6. Ukur penggunaan token dalam CI — lakukan perakaunan token dan jalankan simulasi kos terhadap trafik yang dijangka sebelum ke produksi.

Soalan praktikal yang kerap ditanya

Bolehkah GPT-5.2 mengendalikan dokumen besar sekali gus?

Ya — keluarga ini direka untuk tetingkap konteks yang sangat panjang (100K hingga 400K token dalam sesetengah huraian produk). Namun, konteks besar meningkatkan kos dan latensi ekor; selalunya pendekatan hibrid ketulan+ringkasan lebih menjimatkan kos.

Patutkah saya melaras halus (fine-tune) GPT-5.2?

OpenAI menyediakan alat pelarasan halus dan penyesuaian pembantu dalam keluarga GPT-5. Untuk banyak masalah aliran kerja, kejuruteraan prompt dan mesej sistem sudah memadai. Gunakan pelarasan halus jika anda memerlukan gaya domain konsisten dan output deterministik berulang yang tidak dapat dihasilkan secara boleh dipercayai oleh prompt. Pelarasan halus boleh mahal dan memerlukan tadbir urus.

Bagaimana dengan halusinasi dan kefaktualan?

Turunkan temperature, sertakan petikan asas, dan minta model memetik sumber atau berkata “Saya tidak tahu” apabila tidak disokong. Gunakan semakan manusia untuk output berakibat tinggi.

Kesimpulan

GPT-5.2 ialah platform pemudah: gunakan di mana ia menambah daya (automasi, pemeringkasan, rangka kod), tetapi jangan mengalih daya pertimbangan. Penaakulan dan penggunaan alat yang dipertingkatkan oleh model menjadikan automasi aliran kerja kompleks lebih berdaya laksana berbanding sebelum ini — namun kos, keselamatan, dan tadbir urus kekal sebagai faktor pembatas.

Untuk bermula, terokai keupayaan model GPT-5.2 (GPT-5.2；GPT-5.2 pro, GPT-5.2 chat ) dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda berintegrasi.

Sedia untuk bermula?→ Percubaan percuma model GPT-5.2 !