如何使用 GPT-5.2 API

GPT-5.2 是大型語言模型演進中的一個重要步驟：更高的推理能力、更大的上下文視窗、更強的程式碼與工具使用能力，以及針對不同延遲/品質取捨所調校的變體。下文結合最新的官方版本說明、報導與第三方工具（CometAPI），為你提供一份可直接上手、可投入生產的 GPT-5.2 存取指南。

GPT-5.2 正在逐步推送，許多使用者仍無法使用。CometAPI 已完整整合 GPT-5.2，讓你僅以官方價格的 30% 即可立即體驗其全部功能。無需等待，無限制。你也可以在 GlobalGPT 中使用 Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5、Nano Banana Pro，以及超過 100 款頂級 AI 模型。

什麼是 GPT-5.2？

GPT-5.2 是 OpenAI 的 GPT-5 家族的最新成員，著重於提升「知識型工作」表現（試算表、多步推理、程式碼生成與代理式工具使用）、在專業基準上的更高準確度，以及顯著更大、且更易用的上下文視窗。OpenAI 將 GPT-5.2 描述為一個家族（Instant、Thinking、Pro），並將其定位為相較 GPT-5.1 在吞吐量、程式碼能力與長上下文處理方面的重大升級。獨立報導指出，其在專業任務中的生產力提升，並在許多知識型任務上能以更快、更便宜的方式取代人工作流程。

這在實務上意味著什麼？

• 更好的多步推理與工具協同：GPT-5.2 能更穩健地處理更長的思考鏈與外部工具調用。
• 更大且實用的上下文：家族模型支援極長的上下文視窗（400K 的有效視窗），可在單次請求中處理整份文件、日誌或多檔案上下文。
• Multimodality：在結合影像與文字的任務上具備更強的視覺 + 文字融合能力。
• 針對延遲與品質的變體選擇：Instant 用於低延遲；Thinking 平衡吞吐/品質；Pro 追求極致精度與控制（例如進階推理設定）。

可用的 GPT-5.2 變體有哪些？何時該使用哪個？

GPT-5.2 作為一組變體提供，讓你選擇速度、準確度與成本的最佳平衡。

三個主要變體

• Instant（gpt-5.2-chat-latest / Instant）： 最低延遲，為需要速度的重要短中互動（例如聊天前端、快速客服）優化。用於允許較淺層推理的高吞吐情境。
• Thinking（gpt-5.2 / Thinking）： 較複雜任務的預設選擇——更長的推理鏈、程式合成、試算表生成、文件摘要與工具協同。品質與成本的良好平衡。
• Pro（gpt-5.2-pro / Pro）： 計算量最高、準確度最佳，適用於使命關鍵工作負載、進階程式碼生成或需要更高一致性的專業推理任務。可預期每個 token 成本顯著提高。

選擇變體（經驗法則）

• 若你的應用需要「快速回應」但可容忍偶爾不夠精準：選 Instant。
• 若你的應用需要「可靠的多步輸出、結構化程式碼或試算表邏輯」：從 Thinking 開始。
• 若你的應用在「安全/準確性」上要求極高（法務、財務建模、產線程式碼），或你需要最高品質：評估 Pro，並衡量其成本/效益。

CometAPI 提供相同變體，但以統一介面封裝。這可簡化與供應商無關的開發，或為希望在單一 API 上切換不同模型供應商的團隊提供橋接。我建議一般開發先用 Thinking，在實際使用者流程評估 Instant，當需要最後一哩的準確度且可證成成本時再考慮 Pro。

如何存取 GPT-5.2 API（CometAPI）？

你有兩種主要選項：

1. 直接透過 OpenAI 的 API——官方途徑；在 OpenAI 平台端點上使用 gpt-5.2 / gpt-5.2-chat-latest / gpt-5.2-pro 等模型 ID。官方文件與定價可於 OpenAI 平台網站取得。
2. 透過 CometAPI（或類似聚合供應商）——CometAPI 提供與 OpenAI 相容的 REST 介面，並聚合多家供應商，讓你只需更換模型字串，不必重寫網路層即可切換供應商或模型。它提供單一 base URL 與 Authorization: Bearer <KEY> 標頭；端點遵循 OpenAI 風格的路徑，如 /v1/chat/completions 或 /v1/responses。

步驟詳解：開始使用 CometAPI

1. 註冊 CometAPI，並在控制台產生 API 金鑰（格式類似 sk-xxxx）。請安全保存，例如置於環境變數。
2. 選擇端點——CometAPI 遵循與 OpenAI 相容的端點。例如：POST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions。
3. 選擇模型字串——例如 "model": "gpt-5.2" 或 "gpt-5.2-chat-latest"；請在 CometAPI 的模型清單確認精確名稱。
4. 以最小請求測試（見下例）。在 CometAPI 控制台監控延遲、token 使用與回應。

範例：快速 curl（CometAPI，與 OpenAI 相容）

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":"你是一位簡潔的助理，將以資深資料分析師的身份作答。"},      {"role":"user","content":"請以條列方式整理線性迴歸與邏輯迴歸的差異。"}    ],    "max_tokens": 300,    "temperature": 0.0  }'

此範例遵循 CometAPI 的 OpenAI 相容請求格式；CometAPI 將跨模型的存取進行標準化；典型步驟為：在 CometAPI 註冊、取得 API 金鑰，並以模型名稱（例如 gpt-5.2、gpt-5.2-chat-latest 或 gpt-5.2-pro）呼叫其統一端點。驗證方式為 Authorization: Bearer <KEY> 標頭。

如何最佳使用 GPT-5.2 API

GPT-5.2 支援標準的生成模型參數，並在長上下文與工具調用上提供額外的設計選擇。

GPT-5.2 的新參數

GPT-5.2 在既有層級（例如 low、medium、high）之上新增 xhigh 推理努力層級。當任務需要更深入、逐步的推理，或你要求模型執行近似 chain-of-thought 的規劃（gpt-5.2、gpt-5.2-pro）且將以程式方式使用時，可使用 xhigh。請記住：更高的推理努力通常會增加成本與延遲；請選擇性使用。

GPT-5.2 支援非常大的上下文視窗：請規劃分塊或串流輸入，並使用「compaction」（在 5.2 引入的一種上下文管理技術）將先前輪次壓縮為保留事實狀態的密集摘要，釋出 token 預算。針對長文件（白皮書、程式碼庫、法律合約），你應該：

• 以語意分塊預處理與嵌入文件。
• 使用檢索（RAG）在每次提示中僅提取相關分塊。
• 套用平台的 compaction API/參數，以保留重要狀態同時最小化 token 數量。

其他參數與實務設定

• model——變體字串（例如 "gpt-5.2"、"gpt-5.2-chat-latest"、"gpt-5.2-pro"）。依延遲/準確度取捨選擇。
• temperature（0.0–1.0+）——隨機性。需可重現、精確的輸出（程式碼、法律語言、財務模型）請用 0.0–0.2；創意輸出用 0.7–1.0。預設：視情境為 0.0–0.7。
• max_tokens / max_output_tokens——限制生成回應的大小。隨著上下文變大，可生成更長的輸出；但對極長任務請改用串流或分段工作流。
• top_p——核取樣；與 temperature 搭配使用，在大多數決定性推理任務不必需。
• presence_penalty / frequency_penalty——用於創意文本的重複度控制。
• stop——指定一個或多個生成應停止的 token 序列。生成受限輸出（JSON、程式碼、CSV）時很有用。
• streaming——在生成長輸出（聊天、大型文件）時啟用串流以降低延遲並提升體驗。當完整回應可能需要數秒或更久時，串流尤為重要。
• system / assistant / user messages（基於聊天的 API）——使用強而明確的 system 提示來設定行為。對 GPT-5.2 而言，system 提示仍是塑造一致行為的最強槓桿。

長上下文與工具使用的特別注意事項

• 分塊與檢索： 雖然 GPT-5.2 支援非常大的視窗，將檢索（RAG）與分塊提示結合，對可更新資料與記憶管理通常更穩健。把長上下文用於真正需要狀態工作的情境（例如全文件分析）。
• 工具/代理調用： GPT-5.2 改進了代理式工具調用能力。若整合工具（搜尋、評估、計算器、執行環境），請定義「清晰的函式結構」與健全的錯誤處理；將工具視為外部預言機並務必驗證輸出。
• 決定性輸出（JSON / 程式碼）： 使用 temperature: 0 和強制的 stop token 或函式結構。同時以綱要驗證器驗證所生成的 JSON。

範例：安全的 system + assistant + user 微提示（用於程式碼生成）

[  {"role":"system","content":"你是一位精確、保守的程式碼生成器，撰寫可用於生產的 Python。盡量減少註解，並一律包含測試。"},  {"role":"user","content":"撰寫一個 Python 函式 `summarize_errors(log_path)`，可解析 CSV 並按錯誤類型回傳彙總計數。請包含一個 pytest 測試。"}]

此類明確的角色與指示可降低幻覺，並有助於產生可測試的輸出。

使用 GPT-5.2 的提示設計最佳實務是什麼？

GPT-5.2 延續相同的提示工程基礎，並因其更強的推理與更長的上下文能力做出一些調整。

有效的提示

1. 明確且結構化。使用編號步驟、明確的輸出格式要求與範例。
2. 當需要以程式解析結果時，偏好結構化輸出（JSON 或清楚分隔的區塊）。在提示中包含綱要範例。
3. 若要輸入大量上下文（許多檔案），請分塊；要嘛逐步摘要，要嘛直接使用模型的長上下文支援（注意成本）。GPT-5.2 支援非常長的上下文，但成本與延遲將隨輸入大小上升。
4. 針對最新或私有資料使用檢索增強生成（RAG）：先檢索文件、傳入相關片段，並要求模型將答案建立在這些片段上（包含 "source": true 類型的指示或要求輸出中提供引文）。
5. 以指示鎖定幻覺風險：當資料不存在時讓模型回答「I don’t know」，並提供可引用的證據片段。對事實性任務使用低 temperature 與偏向推理的 system 提示。
6. 在具代表性的資料上測試，並為結構化輸出設定自動檢查（單元測試）。當準確性重要時，建立自動化的人機協作驗證步驟。

範例提示（文件摘要 + 行動項目）

你是一位行政助理。請將下方文件摘要為 6–8 個重點（每點 ≤ 30 字），接著列出 5 個行動項目，包含負責人與截止日期。使用以下格式：​SUMMARY:1. ...ACTION ITEMS:1. Owner — Deadline — Task​Document:<paste or reference relevant excerpt>

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GPT-5.2 的成本（API 定價）

GPT-5.2 的定價依 token 使用量（輸入與輸出）與你選擇的變體而定。公布的費率（2025 年 12 月）顯示其每個 token 的成本高於 GPT-5.1，反映了模型能力的提升。

目前公開定價（OpenAI 官方列表）

OpenAI 的公開定價以每「100 萬個 token」（輸入與輸出）為單位的近似費率。報告數字包含：

• gpt-5.2（Thinking / chat latest）：每 100 萬輸入 token 1.75 美元、每 100 萬輸出 token 14.00 美元（注意：可能適用輸入快取折扣）。
• gpt-5.2（標準）：輸入約 1.75 美元 / 100 萬 token；輸出約 14.00 美元 / 100 萬 token。
• gpt-5.2-pro 的溢價更高（例如輸出為 21.00–168.00 美元/100 萬 token 的優先/專業層級）。

CometAPI 提供更實惠的 API 定價，GPT-5.2 僅為官方價格的 20%，並不定期推出節日優惠。CometAPI 提供統一的模型目錄（包括 OpenAI 的 gpt-5.2），並透過其自有 API 介面提供，可更容易節省成本與回退模型。

如何控管成本

1. 偏好精簡上下文——僅傳送必要片段；在你端先摘要長文件再送出。
2. 使用快取輸入——對重複提示的相同指令，快取輸入層級可能更便宜（OpenAI 支援重複提示的快取輸入定價）。
3. 伺服端生成多個候選（n>1） 僅在有價值時使用；候選生成會將輸出 token 成本相乘。
4. 例行工作使用較小模型（gpt-5-mini、gpt-5-nano），將 GPT-5.2 保留給高價值任務。
5. 批次請求，並在供應商支援時使用批次端點以分攤開銷。
6. 在 CI 中量測 token 使用——加上 token 計費儀表，並在進入生產前對預期流量進行成本模擬。

常見實務問題

GPT-5.2 能一次處理超大文件嗎？

可以——此家族設計用於非常長的上下文視窗（某些產品描述為 100K 到 400K token）。但超長上下文會增加成本與尾端延遲；混合分塊 + 摘要的方法通常更具成本效率。

我應該對 GPT-5.2 進行微調嗎？

OpenAI 在 GPT-5 家族中提供微調與助理自訂工具。對多數工作流程問題而言，提示工程與 system 訊息就足夠。當你需要一致的領域風格與提示無法穩定產生的決定性輸出時再考慮微調。微調成本高且需要治理。

幻覺與事實性該如何處理？

降低 temperature、包含可據以回答的片段，並要求模型引用來源或在無資料時回答「I don’t know」。對高影響的輸出使用人工審查。

結論

GPT-5.2 是一個賦能平台：在能帶來槓桿的地方使用它（自動化、摘要、程式碼腳手架），但不要外包判斷力。模型改進的推理與工具使用能力讓複雜工作流程的自動化比以往更可行——然而成本、安全與治理仍是限制因素。

開始之前，請在 GPT-5.2；GPT-5.2 pro、GPT-5.2 chat 的 Playground 中探索模型能力，並參考 API 指南 取得詳細說明。在存取前，請確認你已登入 CometAPI 並取得 API 金鑰。CometAPI 提供遠低於官方的價格，協助你快速整合。

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