在2024年至2025年期間，ChatGPT及其同類模型從純粹的對話式學習生命週期管理（LLM）轉向提供端到端的服務。 深入研究 功能包括：瀏覽器輔助檢索、長篇綜合分析、多模態證據提取以及緊密整合的安全控制。接下來，我們將討論什麼是深度研究以及如何獲得深度研究結果。
ChatGPT 中的「深度研究」是什麼？
「深度研究」是 ChatGPT 的一項產品化功能，它超越了簡單的單輪問答：您只需提供一個研究提示（例如，「調查關於 XX 的最新研究，總結關鍵方法並提供可複現的引用」），系統即可自動檢索網絡文檔、讀取並提取證據、匯總不同觀點，並返回一份結構化且包含參考文獻的報告。此功能將瀏覽、文件檢索和綜合分析整合到一個流程中，使用戶獲得接近真人研究助理的體驗，而非僅僅是系統自動產生的回應。
為什麼選擇這個時機？數據、計算、模型和產品需求
2024-2025年，三大趨勢的融合使得深度研究成為現實：
- 改進的多模態和推理模型。 較新的基礎模型（o 系列、GPT-4o 以及後來的 GPT-5 系列）具備更強大的推理能力和執行多步驟指令的能力，從而能夠對檢索到的證據進行更深入的分析。
- 用於安全瀏覽和檢索的工具。 更完善的工具介面（沙箱、點擊式瀏覽、檢索模組）和諸如檢索增強生成（RAG）之類的架構模式，使模型能夠在會話期間查閱外部資源。結果是：無需重新訓練即可獲得更豐富、可更新的知識。
- 產品對節省時間的自動化需求。 機構和個人都希望自動化研究助理能夠在幾分鐘內（而不是幾小時）產生結構化、可引用的研究成果——這促使供應商將研究流程產品化，並將其作為功能提供。 OpenAI 推出專門的「深度研究」工具以及隨後的輕量級版本，正是反映了這種市場需求。
chatgpt 中哪裡有深度研究？
ChatGPT 網頁/應用程式：
深度研究是 ChatGPT 的內建功能 代理人 （一種專用工具/模式）能夠自動瀏覽、讀取網頁、PDF、圖像和上傳的文件，並將其整合為一份引用的研究報告。它以組件的形式出現在 ChatGPT 介面中。 深入研究 此選項（或透過「代理模式」/代理選擇器）以分級形式提供（完整付費版本以及面向更多用戶推出的更便宜的「輕量級」版本）。它是內建的 ChatGPT 編輯器中的選項 - 挑選 “深度研究” 從編輯器/工具下拉式選單（或在新版 UI 更新中的「代理模式」）輸入您的研究查詢。
Plus/Team/Enterprise/Edu 套餐每月允許 25 個任務；Pro 用戶每月可運行 250 個任務；免費用戶每月可運行 5 個任務，達到配額限制後將啟動輕量級備份模式。
快速步驟：
- 開啟 ChatGPT（chatgpt.com / chat.openai.com）並登入。
- 新建一個聊天窗口，查看訊息編輯器（輸入框）。點選模式/工具下拉選單。你應該會看到 “深度研究” （或選擇 代理模式 存取更新後的視覺/代理功能）。
- 輸入您的提示訊息，並（可選）附加文件（PDF、電子表格、圖片）。深度研究將運行（通常需要 5-30 分鐘），並返回一份引用報告。
如果看不到「+」號，需要在提示前的輸入框中輸入「/」（刪除「」），然後才能看到深入分析。
API訪問
OpenAI 不 提供深度研究 API。或者，您可以選擇 彗星API 它使用了 chatgpt 的深度研究 API。這是一個第三方聚合 API 平台，其 API 定價低於官方平台。使用 響應 調用深度研究的端點。
截至2025年，將有兩種深度研究專業化模式：
- O3-深度研究 API:
o3-deep-research— 更強大、更高品質的研究模式。 - O4-Mini-Deep-Research API:
o4-mini-deep-research— 更輕量級、成本更低的版本，適用於速度更快或查詢更頻繁的情況。
OpenAI 會根據以下方式對深度研究收取費用： 代幣使用情況 （輸入和輸出令牌），以及工具使用情況（例如，網路搜尋），與其他模型類似。 CometAPI 提供的價格為官方價格的 20%。詳情如下：
| 型號 | 輸入代幣成本 | 輸出代幣成本 |
|---|---|---|
| o3-深度研究 | 每百萬個代幣8美元 | 每百萬個代幣32美元 |
| o4-迷你深度研究 | 每百萬個代幣1.6美元 | 每百萬個代幣6.4美元 |
我的建議
使用 ChatGPT 進行深度研究當你想要一個 不干預的研究助理你輸入查詢內容，代理程式進行網路搜尋、資訊整合，並產生一份包含引用的報告。這非常適合臨時研究、創意構思或商業/學術探索。
使用API 如果：
- 你有一個 開發人員工作流程 （例如，產生每日研究摘要、與內部工具整合、自動化研究流程）。
- 您能夠勝任工具編排工作：澄清問題、抓取、分塊和後處理結果。
- 您需要更多控制權：您可以調整提示、處理澄清、連結工具以及與您自己的系統整合。
ChatGPT 中的深度研究功能在底層是如何運作的？
核心技術組件（管道視圖）
典型的深度研究運行會將多個子系統串聯起來：
-
查詢理解與分解系統首先將使用者提示解析為子任務（例如，定義範圍、尋找原始資料、擷取資料、綜合分析分歧）。這種顯式分解提高了冗長複雜任務的可追溯性。
-
檢索和瀏覽該助理結合使用快取索引、網路搜尋 API 和內建瀏覽代理程式來取得網頁、PDF、資料集和程式碼片段。檢索並非簡單的「前 k 個結果」傳遞；它通常包括基於權威性和相關性的重新排序，以及用於證據的片段提取。對 RAG 的學術評論表明，這種混合檢索+生成模式現在已成為基於語境的輸出的標準。
-
文檔攝取與長上下文推理文件被分塊，轉換為向量嵌入，並與思路鍊或深思熟慮的推理提示一起輸入到推理模型中。現代研究模式利用更長的上下文視窗（有時會進行選擇性微調或使用上下文範例）來保持多源綜合的連貫性。
-
證據整合與引用此模型能夠辨識需要佐證的論斷，加入來源資訊（URL、引用片段或書目元資料），並突顯不確定之處。產品可能提供書目和內嵌引用，或可匯出的報告。
-
安全、過濾和人機互動檢查在交付最終輸出之前，深度研究模組會運行安全策略（過濾幻覺、標記有爭議的說法、添加內容警告），有時還會將高風險任務路由給人工審核員或要求用戶確認。
目前最重要的演算法和方法是什麼？
- 檢索增強生成 (RAG) ——仍然是模型輸出與外部證據緊密連結的核心。系統性回顧表明，RAG仍然是事實依據的主要方法，儘管關於其成本和穩健性的爭論仍在繼續。
- 深思熟慮/思路鏈的一致性 — 明確的內部推理步驟，既可以提高準確性，又可以使模型在回答問題時參考安全規範。
- 圖結構檢索（GraphRAG及其變體） ——整合關係知識和多跳連接，以挖掘更相關、更具情境感知的證據。這是2024-2025年的一個活躍研究領域。
- 代理框架 — 小型控制器代理負責協調瀏覽、提取、驗證和摘要等步驟，如今在生產環境的深度研究流程中已十分常見。這些控制器降低了端到端流程的脆弱性。
限制和安全/倫理問題
輸出結果（幻覺和錯誤歸因）的可信度如何？
雖然深度研究相比簡單的提示能提高引用率，但模型仍然會臆造事實和錯誤歸因，尤其是在訊號較弱的查詢或權威來源需要付費存取的情況下。產品公告和報告都承認這些限制；更輕量級、更便宜的模型版本如果使用不當，也更容易產生更短、更缺乏依據的答案。
廣泛普及會帶來哪些心理健康和社會風險？
OpenAI 和獨立報告揭示了一系列不容忽視的社會危害風險。公開報告顯示，每週與 ChatGPT 的大量互動都包含自殺意念或精神病症狀；這項數據引發了審查、訴訟和監管關注。這些事件強調，深度研究——尤其是在用於提供建議或治療時——必須與安全保障措施、引導使用者諮詢人類專家以及明確的免責聲明相結合。
那麼，偏見、濫用和對抗性操弄又該如何處理呢？
深度研究可能被惡意攻擊者操縱，例如透過優化網路內容以植入欺騙性訊號（搜尋引擎優化、使用傀儡帳號）或故意散佈虛假資訊以影響資訊合成。因此，對抗性檢索、來源驗證和來源感知模型訓練的研究至關重要。
隱私和版權問題
對付費或受版權保護的研究進行抓取、索引和摘要會引發法律和倫理問題。產品團隊正在探索使用授權語料庫、權限管理和浮水印技術來解決這些問題；針對自動摘要的合理使用界限的研究也在進行中。
結論
ChatGPT 的深度研究並非單一實驗室或單一技術所能涵蓋；它是一項多層次的努力，涉及檢索和定位、基於推理的對齊、多模態和實時交互、高效模型工程，以及使這些實驗得以大規模開展的系統/基礎設施。近期推出的產品（「深度研究」功能和升級版 GPT 系列）、企業對協商式對齊的研究、學術界對 RAG 和智能體模型的積極研究，以及大規模的基礎設施投資，共同勾勒出該領域目前的發展方向。
目前，可以透過 ChatGPT 和 API 進行深度研究，兩者各有優缺點。
開發人員可以訪問 O4-Mini-Deep-Research API O3-深度研究 API 透過 CometAPI， 最新型號版本 始終與官方網站同步更新。首先，探索該模型的功能 游乐场 並諮詢 API指南 以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
準備出發了嗎？ → 立即註冊 CometAPI !
