GPT-5.2 是 OpenAI 在 2025 年 12 月發佈的 GPT-5 家族點版本：一個旗艦級多模態模型家族（文字 + 視覺 + 工具），專為專業知識工作、長上下文推理、代理式工具使用與軟體工程調校。OpenAI 將 GPT-5.2 定位為迄今最強的 GPT-5 系列模型，並表示其研發重點在於可靠的多步推理、處理超大型文件，以及更佳的安全性／政策合規；此次發佈包含三個面向使用者的變體——Instant、Thinking、Pro——並優先向付費 ChatGPT 訂閱者與 API 客戶推出。
什麼是 GPT-5.2？為何重要？
GPT-5.2 是 OpenAI GPT-5 家族的最新成員——一個專為縮小「單輪對話助理」與必須跨長文件推理、呼叫工具、解讀影像並可靠地執行多步工作流程之系統之間差距而打造的「前沿」模型系列。OpenAI 將 5.2 定位為其在專業知識工作領域迄今最強的版本：在內部基準測試（尤其是用於知識工作的全新 GDPval）上創下最新 SOTA 成績，在軟體工程基準上展現更強的程式能力，並顯著提升長上下文與視覺能力。
就實務而言，GPT-5.2 不只是「更大的聊天模型」。它是一個由三個調校變體（Instant、Thinking、Pro）構成的家族，分別在延遲、推理深度與成本上取捨——配合 OpenAI 的 API 與 ChatGPT 路由，可用於執行長時間研究、建立會呼叫外部工具的代理、解讀複雜影像與圖表，並以比舊版本更高的保真度生成可投入生產的程式碼。該模型支援超大上下文視窗（OpenAI 文件列出旗艦模型具備 400,000 tokens 的上下文視窗與 128,000 的最大輸出上限），新增 API 功能以明確設定推理投入層級，並具備「代理式」工具呼叫行為。
GPT-5.2 升級的 5 項核心能力
1) GPT-5.2 是否在多步邏輯與數學方面更好？
GPT-5.2 帶來更敏銳的多步推理，以及在數學與結構化問題解決上的明顯強化。OpenAI 表示其加入了對推理投入更細緻的控制（新增如 xhigh 等級）、工程化「推理 token」支援，並調校模型以在更長的內部推理軌跡中維持 chain-of-thought。像 FrontierMath 與 ARC-AGI 風格的測試顯示相較 GPT-5.1 有實質提升；在用於科學與金融工作流程的領域基準上也有更大優勢。簡言之：GPT-5.2 在需要時會「思考得更久」，能以更一致的表現完成更複雜的符號／數學工作。
| RC-AGI-1 (Verified) 抽象推理 | 86.2% | 72.8% |
|---|---|---|
| ARC-AGI-2 (Verified) 抽象推理 | 52.9% | 17.6% |
GPT-5.2 Thinking 在多項高階科學與數學推理測試中創下紀錄：
- GPQA Diamond 科學測驗：92.4%（Pro 版本 93.2%）
- ARC-AGI-1 抽象推理：86.2%（首個突破 90% 門檻的模型）
- ARC-AGI-2 高階推理：52.9%，為 Thinking Chain 模型創下新紀錄
- FrontierMath 高等數學測試：40.3%，遠超前代；
- HMMT 數學競賽題：99.4%
- AIME 數學測試：100% 完整解答
此外，GPT-5.2 Pro（High）在 ARC-AGI-2 上達到 SOTA，以每個任務 $15.72 的成本取得 54.2% 的分數！超越其他所有模型。
**重要性：**許多真實世界任務——財務建模、實驗設計、需要形式化推理的程式合成——瓶頸在於模型能否串接許多正確步驟。GPT-5.2 降低「臆造步驟」，在要求展示過程時，能產出更穩定的中間推理軌跡。
2) 長文本理解與跨文件推理有何提升？
長上下文理解是招牌改進之一。GPT-5.2 的底層模型支援 400k-token 的上下文視窗，更重要的是，當關聯內容深置於上下文時仍能維持更高的準確度。GDPval 是一套涵蓋 44 種職業的「規範明確的知識工作」任務，GPT-5.2 Thinking 在大量任務上達到與人類專家相當或更優的水準。獨立報導亦證實該模型在跨多文件的資訊保持與綜整方面，遠勝過此前的模型。這對盡職調查、法律摘要、文獻回顧與程式碼庫理解等任務，是切實可行的進步。
GPT-5.2 可處理高達 256,000 tokens 的上下文（約 200+ 頁文件）。此外，在「OpenAI MRCRv2」長文本理解測試中，GPT-5.2 Thinking 的準確率接近 100%。
關於「100% 準確率」的但書：上述提升描述為「接近 100%」於狹窄微任務；OpenAI 的數據更適合描述為「在所評估任務上達到 SOTA，且在許多情況下等同或優於人類專家水準」，而非在所有使用情境下字面上的完美。基準測試顯示巨幅進步，但並非普遍完美。
3) 視覺理解與多模態推理有哪些新進展？
GPT-5.2 的視覺能力更敏銳且更具實用性。模型更擅長解讀螢幕截圖、閱讀圖表與表格、辨識 UI 元件，並將視覺輸入與長文本上下文結合。這不只是描述：GPT-5.2 能從影像中抽取結構化資料（例如 PDF 中的表格）、說明圖形，並以支援後續工具動作的方式推理（例如依拍攝的報告生成試算表）。
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實務效果：團隊可將完整簡報、掃描研究報告或大量圖像的文件直接輸入模型，並請求跨文件綜整——大幅降低人工抽取工作。
4) 工具呼叫與任務執行有何改變？
GPT-5.2 更進一步邁向代理式行為：更擅長規劃多步任務、決定何時呼叫外部工具、並執行一連串 API／工具呼叫以端到端完成工作。「代理式工具呼叫」改善——模型會提出計畫、呼叫工具（資料庫、運算、檔案系統、瀏覽器、程式執行器），並將結果綜整為最終交付物，相較先前版本更可靠。API 引入路由與安全控制（允許工具清單、工具支架），而 ChatGPT 的 UI 能自動將請求路由到適合的 5.2 變體（Instant vs Thinking）。
GPT-5.2 在 Tau2-Bench Telecom 基準中取得 98.7% 的成績，展現其在複雜多輪任務上的成熟工具呼叫能力。
重要性：這使 GPT-5.2 作為工作流程的自動助理更有用，例如「匯入這些合約、抽取條款、更新試算表並撰寫摘要電郵」——以往需要謹慎編排的任務。
5) 程式能力的進化
GPT-5.2 在軟體工程任務上顯著更強：能撰寫更完整的模組、更可靠地生成與執行測試、理解複雜專案相依圖，且較不易「偷懶式編碼」（略過樣板或未正確串接模組）。在業界級的程式基準（如 SWE-bench Pro 等）上，GPT-5.2 創下新紀錄。使用 LLM 作為程式搭檔的團隊，可減少生成後的人工驗證與返工。
在 SWE-Bench Pro 測試（真實世界工業軟體工程任務）中，GPT-5.2 Thinking 的分數提升至 55.6%，並在 SWE-Bench Verified 測試中取得 80% 的新高。
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在實際應用中，這意味著：
- 自動除錯生產環境程式碼，帶來更高穩定性；
- 支援多語言程式設計（不僅限於 Python）；
- 具備獨立完成端到端修復任務的能力。
GPT-5.2 與 GPT-5.1 有何差異？
簡短回答：GPT-5.2 是迭代但實質的改進。它保留 GPT-5 家族的架構與多模態基礎，但在四個實用面向上前進：
- 推理的深度與一致性。 5.2 引入更高的推理投入層級，並在多步問題的串接上更佳；5.1 曾提升推理，但 5.2 進一步提高了複雜數學與多階段邏輯的上限。
- 長上下文的可靠性。 兩個版本都擴大上下文，但 5.2 調校以在非常長的輸入深處維持準確度（OpenAI 聲稱可持續至數十萬 tokens）。
- 視覺 + 多模態保真度。 5.2 提升影像與文字之間的交叉參照——例如讀取圖表並將該資料整合到試算表——在任務層級上展現更高準確度。
- 代理式工具行為與 API 功能。 5.2 在 API 中提供新的推理投入參數（
xhigh）與上下文壓縮功能，OpenAI 亦優化了 ChatGPT 的路由邏輯，使 UI 能自動選擇最合適的變體。 - 錯誤更少、穩定性更高：GPT-5.2 將其「幻覺率」（錯誤回應率）降低了 38%。它在研究、寫作與分析問題上的回答更可靠，減少「捏造事實」的情況。在複雜任務中，其結構化輸出更清晰、邏輯更穩定。同時，模型在心理健康相關任務的回應安全性顯著提升。在心理健康、自我傷害、自殺、情感依賴等敏感場景中表現更為穩健。
在系統評估中，GPT-5.2 Instant 在「心理健康支援」任務上取得 0.995（滿分 1.0），顯著高於 GPT-5.1（0.883）。
量化而言，OpenAI 公布的基準測試顯示，在 GDPval、數學基準（FrontierMath）與軟體工程評估上皆有可測得的提升。GPT-5.2 在初階投行試算表任務上，相較 GPT-5.1 提升了數個百分點。
GPT-5.2 是否免費——費用多少？
我可以免費使用 GPT-5.2 嗎？
OpenAI 率先在付費 ChatGPT 方案與 API 訪問中推出 GPT-5.2。歷來 OpenAI 將最快／最強的模型置於付費層，並在後續擴大較輕量變體的普及；在 5.2 上，公司表示將從付費方案（Plus、Pro、Business、Enterprise）開始，API 對開發者可用。這意味著即時的免費訪問受限：免費層可能在後續擴展時獲得降級或路由式訪問（例如導向較輕子變體）。
好消息是 CometAPI 現已整合 GPT-5.2，且目前有聖誕促銷。你現在可以透過 CometAPI 使用 GPT-5.2；其 playground 允許你自由與 GPT-5.2 互動，開發者可使用 GPT-5.2 API（CometAPI 的定價為 OpenAI 的 20%）來構建工作流程。
透過 API（開發者／生產用途）費用是多少？
API 使用按 token 計費。OpenAI 公布的平臺定價顯示（CometAPI 的定價為 OpenAI 的 20%）：
- GPT-5.2（標準聊天）——每 100 萬輸入 tokens
1.75**、**每 100 萬輸出 tokens14（快取輸入可享折扣）。 - GPT-5.2 Pro（旗艦）——每 100 萬輸入 tokens
21**、**每 100 萬輸出 tokens168（因面向高準確度、計算量大的工作負載，價格更高）。 - 比較而言，GPT-5.1 較便宜（例如每 100 萬 tokens 輸入
1.25／輸出10）。
**解讀：**相對前代，API 成本上升；價格訊號顯示 5.2 的高階推理與長上下文表現被定價為獨立產品層級。對生產系統而言，方案成本高度依賴輸入／輸出 token 的數量與快取輸入的重複使用頻率（快取輸入可獲高額折扣）。
實務意涵
- 對日常使用者（透過 ChatGPT UI），月訂方案（Plus、Pro、Business、Enterprise）是主要途徑。隨著 5.2 發佈，ChatGPT 訂閱層級的定價未變（OpenAI 保持方案價格穩定，即使模型供應改變）。
- 對生產與開發者，請為 token 成本編列預算。若你的應用會串流大量長回應或處理長文件，輸出 token 定價（Thinking 為 $14／100 萬 tokens）將主導成本，除非你謹慎使用快取並重用輸出。
GPT-5.2 Instant vs GPT-5.2 Thinking vs GPT-5.2 Pro
OpenAI 以三個用途分層的變體推出 GPT-5.2，以匹配使用場景：Instant、Thinking、Pro：
- **GPT-5.2 Instant：**快速、具成本效率，為日常工作調校——FAQ、操作指南、翻譯、快速撰稿。延遲更低；適合初稿與簡單工作流程。
- **GPT-5.2 Thinking：**更深入、更高品質的回應，適合持續性工作——長文件摘要、多步規劃、詳細程式碼審查。延遲與品質平衡；專業任務的預設「主力」。
- **GPT-5.2 Pro：**最高品質與可信度。較慢且更昂貴；適合困難、高風險任務（複雜工程、法律綜整、高價值決策）以及需要「xhigh」推理投入的情況。
比較表
| 功能／指標 | GPT-5.2 Instant | GPT-5.2 Thinking | GPT-5.2 Pro |
|---|---|---|---|
| 預期用途 | 日常任務、快速草稿 | 深度分析、長文件 | 最高品質、複雜問題 |
| 延遲 | 最低 | 中等 | 最高 |
| 推理投入 | 標準 | 高 | 可用 xHigh |
| 最適用 | FAQ、教學、翻譯、短提示 | 摘要、規劃、試算表、程式任務 | 複雜工程、法律綜整、研究 |
| API 名稱示例 | gpt-5.2-chat-latest | gpt-5.2 | gpt-5.2-pro |
| 輸入 token 價格（API） | $1.75 / 1M | $1.75 / 1M | $21 / 1M |
| 輸出 token 價格（API） | $14 / 1M | $14 / 1M | $168 / 1M |
| ChatGPT 可用性 | 逐步推出；先付費再擴散 | 逐步推出至付費方案 | Pro 用戶／企業（付費） |
| 典型使用案例 | 撰寫電郵、少量程式碼片段 | 建立多工作表財務模型、長篇報告 Q&A | 稽核程式碼庫、生成可投入生產的系統設計 |
誰適合使用 GPT-5.2？
GPT-5.2 面向廣泛的目標使用者。以下為基於角色的建議：
企業與產品團隊
若你打造知識工作產品（研究助理、合約審閱、分析管線、或開發者工具），GPT-5.2 的長上下文與代理式能力可顯著降低整合複雜度。需要穩健文件理解、自動化報告或智慧副駕的企業會發現 Thinking／Pro 很有用。Microsoft 與其他平臺夥伴已將 5.2 納入生產力堆疊（例如 Microsoft 365 Copilot）。
開發者與工程團隊
希望使用 LLM 作為程式搭檔或自動化程式生成／測試的團隊，將受益於 5.2 在程式保真度上的提升。API 訪問（使用 thinking 或 pro 模式）讓 400k token 的上下文視窗可對大型程式碼庫進行更深入的綜整。使用 Pro 時 API 成本會更高，但對複雜系統而言，手動除錯與審查的減少可能值得其成本。
研究人員與重資料分析師
若你經常綜整文獻、剖析長技術報告，或需要模型協助的實驗設計，GPT-5.2 的長上下文與數學強化可加速工作流程。為確保可重現研究，建議搭配謹慎的提示工程與驗證步驟。
中小企業與高階使用者
ChatGPT Plus（以及面向高階使用者的 Pro）將獲得路由式訪問 5.2 變體；這讓較小團隊在不需建立 API 整合的情況下，也能達成進階自動化與高品質輸出。對非技術使用者而言，若需要更好的文件摘要或投影片製作，GPT-5.2 具備顯著的實務價值。
給開發者與運維的實務注意事項
值得關注的 API 功能
reasoning.effort等級（例如medium、high、xhigh）讓你可指示模型在內部推理上投入多少計算；用以在單次請求中以延遲換取準確度。- 上下文壓縮：API 提供壓縮與精簡歷史的工具，以保留真正相關的內容，對於長鏈路尤為關鍵，並能將有效 token 使用維持在可控範圍。
- 工具支架與允許工具控制：生產系統應明確白名單模型可呼叫的工具，並記錄工具呼叫以便稽核。
成本控制技巧
- 快取常用文件嵌入，並對同一語料的重複查詢使用快取輸入（可獲大幅折扣）。OpenAI 平臺定價對快取輸入提供顯著折扣。
- 將探索性／低價值查詢路由到 Instant，將 Thinking／Pro 保留給批次作業或最後定稿。
- 在預估 API 成本時謹慎估算 token 使用（輸入 + 輸出），因為長輸出會使成本倍增。
重點結論——是否該升級到 GPT-5.2？
若你的工作仰賴長文件推理、跨文件綜整、多模態解讀（影像 + 文字），或建立會呼叫工具的代理，GPT-5.2 是明確的升級：它提升實務準確度，並降低整合的人工工作量。若你主要運行高量、低延遲的聊天機器人或嚴格受限於預算，Instant（或更早的模型）仍可能是合理選擇。
GPT-5.2 代表從「更好的聊天」轉向「更好的專業助理」的刻意變化：更多計算、更多能力、與更高的成本層級——但對能善用可靠長上下文、改進數學／推理、影像理解與代理式工具執行的團隊而言，也帶來切實的生產力提升。
開始使用：在 Playground 探索 GPT-5.2 模型（GPT-5.2；GPT-5.2 pro、GPT-5.2 chat）的能力，並查閱 API guide 以取得詳細指引。訪問前，請確保你已登入 CometAPI 並取得 API key。CometAPI 提供遠低於官方的價格，協助你整合。
準備好了嗎？→ Free trial of gpt-5.2 models !
