什麼是 GPT-5.2 API
GPT-5.2 API 與 ChatGPT 中的 GPT-5.2 Thinking 相同。GPT-5.2 Thinking 是 OpenAI GPT-5.2 系列中的中階版本，專為更深入的工作而設計：多步推理、長文件摘要、高品質程式碼生成，以及重視準確性與可用結構而非純吞吐量的專業知識工作。在 API 中，它以模型 gpt-5.2（Responses API / Chat Completions）提供，定位介於低延遲的 Instant 版本與品質更高但價格也更昂貴的 Pro 版本之間。
主要功能
- 超長上下文與壓縮： 400K 有效視窗，以及用於在長對話與長文件中管理相關性的壓縮工具。
- 可配置的推理強度：
none | medium | high | xhigh（xhigh會為高難度推理啟用最大內部算力）。xhigh提供於 Thinking / Pro 版本。 - 更強的工具與函式支援： 一流的工具呼叫、用於約束結構化輸出的語法（CFG/Lark），以及經改進的代理式行為，可簡化複雜的多步自動化。
- 多模態理解： 更豐富的圖像 + 文字理解能力，並可整合到多步任務中。
- 改進的安全性／敏感內容處理： 針對自我傷害及其他敏感情境等領域進行定向干預，以減少不理想回應。
技術能力與規格（開發者視角）
- API 端點與模型 ID： Thinking 使用
gpt-5.2（Responses API），聊天／即時工作流程使用gpt-5.2-chat-latest，Pro 層級使用gpt-5.2-pro；可透過所標示的 Responses API 與 Chat Completions 使用。 - 推理 token 與強度管理： API 支援顯式參數，可為每個請求分配算力（推理強度）；更高的強度會增加延遲與成本，但能提升複雜任務的輸出品質。
- 結構化輸出工具： 支援語法（Lark / CFG），可將模型輸出約束為 DSL 或精確語法（適用於 SQL、JSON、DSL 生成）。
- 平行工具呼叫與代理式協調： 更佳的平行化與更乾淨的工具編排，降低了對繁複系統提示與多代理腳手架的需求。
基準表現與支援數據
OpenAI 發布了 GPT-5.2 的多項內部與外部基準結果。以下為部分重點（OpenAI 報告的數據）：
- GDPval（44 種職業，知識工作） — GPT-5.2 Thinking 在 70.9% 的比較中「優於或持平於業界頂尖專業人士」；OpenAI 表示，在其 GDPval 任務上，輸出速度達到專家專業人士的 >11×，成本則為 <1%（速度與成本估算基於歷史資料）。這些任務包括試算表模型、簡報與短影片。
- SWE-Bench Pro（程式設計） — 根據 OpenAI，GPT-5.2 Thinking 在 SWE-Bench Pro 上達到 ≈55.6%，在 SWE-Bench Verified（僅 Python）上達到 ~80%，在其測試中創下程式碼生成／工程評估的新 SOTA。依 OpenAI 的範例，這在實務上意味著更可靠的除錯與端到端修復。
- GPQA Diamond（研究所等級科學問答） — GPT-5.2 Pro：93.2%，GPT-5.2 Thinking：92.4%（無工具、最大推理）於 GPQA Diamond。
- ARC-AGI 系列 — 在 ARC-AGI-2（更困難的流體推理基準）上，GPT-5.2 Thinking 得分 52.9%，GPT-5.2 Pro 得分 54.2%（OpenAI 表示，這些是思維鏈風格模型的新 SOTA 成績）。
- 長上下文（OpenAI MRCRv2） — GPT-5.2 Thinking 在 4-needle MRCR 變體上，直到 256k tokens 仍顯示接近 100% 的準確率，且在長上下文設定中，相較 GPT-5.1 有顯著提升的分數。（OpenAI 發布了 MRCRv2 圖表與表格。）
與同期模型的比較
- 與 Google Gemini 3（Gemini 3 Pro / Deep Think） 相比：Gemini 3 Pro 已公開宣傳具備 ~1,048,576（約 1M）token 的上下文視窗，以及廣泛的多模態輸入（文字、圖像、音訊、影片、PDF）與透過 Vertex AI / AI Studio 提供的強大代理式整合。從紙面規格來看，Gemini 3 更大的上下文視窗是極大型單次工作負載的差異化優勢；取捨則包括工具介面與生態系適配。
- 與 Anthropic Claude Opus 4.5 相比：Anthropic 的 Opus 4.5 強調企業級程式設計／代理工作流程，並報告了優秀的 SWE-bench 成績與長時間代理式工作階段的穩健性；Anthropic 將 Opus 定位於自動化與程式碼生成，具備 200k 上下文視窗及專門的代理／Excel 整合。Opus 4.5 是企業自動化與程式任務中的強勁競爭者。
實務結論： GPT-5.2 著重於一組較平衡的改進（400k 上下文、高 token 輸出、改進的推理／程式設計）。Gemini 3 追求最大的單次工作階段上下文（約 1M），而 Claude Opus 則聚焦於企業工程與代理式穩健性。請依據上下文大小、多模態需求、功能／工具適配，以及成本／延遲取捨來選擇。
如何存取並使用 GPT-5.2 API
步驟 1：註冊 API 金鑰
登入 cometapi.com。若您尚未成為我們的使用者，請先註冊。登入您的 CometAPI console。取得該介面的存取憑證 API key。在個人中心的 API token 處點擊「Add Token」，取得 token key：sk-xxxxx，並提交。
步驟 2：向 GPT-5.2 API 發送請求
選擇「gpt-5.2」端點以發送 API 請求，並設定 request body。請求方法與 request body 可從我們網站的 API 文件取得。我們的網站也提供 Apifox 測試以方便您使用。請將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI key。開發者可透過 Responses API / Chat 端點呼叫這些服務。
將您的問題或請求插入 content 欄位中——這就是模型將回應的內容。處理 API 回應以取得生成的答案。
步驟 3：擷取並驗證結果
處理 API 回應以取得生成的答案。處理完成後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。