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GPT-5.2 Chat

輸入:$1.40/M
輸出:$11.20/M
上下文:128,000
最大輸出:16,384
gpt-5.2-chat-latest 是 OpenAI 的 GPT-5.2 系列中針對聊天優化的快照(在 ChatGPT 中稱為 GPT-5.2 Instant)。它是面向互動/聊天用例的模型,適用於需要兼顧速度、長上下文處理、多模態輸入以及可靠對話行為的情境。
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什麼是 gpt-5.2-chat-latest

gpt-5.2-chat-latest 是 OpenAI 的 GPT-5.2 家族中與 ChatGPT 對齊的快照,作為在 API 中獲得 ChatGPT 體驗的開發者推薦的聊天模型。它將大上下文的聊天行為、結構化輸出、工具/函式呼叫以及多模態理解結合在一起,並針對互動式對話型工作流程與應用進行調校。它適用於大多數需要高品質、低摩擦的對話模型的聊天用例。

基本資訊

  • 模型名稱(API):gpt-5.2-chat-latest — OpenAI 描述為 ChatGPT 使用的聊天導向快照;在 API 中推薦用於聊天用例。
  • 家族 / 變體:屬於 GPT-5.2 家族(Instant、Thinking、Pro)。gpt-5.2-chat-latest 是為聊天式互動優化的 ChatGPT 快照,而其他 GPT-5.2 變體(例如 Thinking、Pro)則以延遲換取更深入的推理或更高的保真度。
  • 輸入:透過 Chat/Responses API 的提示與訊息使用標準分詞文字;支援函式/工具呼叫(自訂工具與受限的類函式輸出)以及在 API 啟用時的多模態輸入。開發者傳入聊天訊息(role + content)或 Responses API 的輸入;模型接受任意文字提示與結構化的工具呼叫指令。
  • 輸出:在使用函式呼叫時提供分詞的自然語言回應、結構化的 JSON/函式輸出,以及(在啟用時)多模態回覆。API 支援用於推理投入/詳盡程度與結構化回傳格式的參數。
  • 知識截止:2025 年 8 月 31 日。

主要特性(面向使用者的能力)

  • 針對聊天優化的對話 — 為互動式對話流程、系統訊息、工具呼叫與適用於聊天介面的低延遲回應進行調校。
  • 大型長上下文支援 — 128k token 上下文可支援長對話、文件、程式碼庫或代理記憶。適用於摘要、長文檔問答與多步驟代理工作流程。
  • 改進的工具與代理可靠性 — 支援允許工具清單、自訂工具,以及在多步任務中的更強工具呼叫可靠性。
  • 推理控制 — 支援可設定的 reasoning 投入等級(none、medium、high,部分 GPT-5.2 變體提供 xhigh),可用延遲與成本換取更深入的內部推理。聊天快照預設較低延遲。
  • 上下文壓縮 / Compact API — 新的 API 與壓縮工具可在保留重要事實的同時,為長時間運行的代理彙總並壓縮對話狀態。(有助於降低 token 成本並保持上下文保真度)
  • 多模態與視覺改進:相較先前世代,增強了影像理解與圖表/螢幕截圖推理(GPT-5.2 家族主打更強的多模態能力)。

代表性生產用例(chat-latest 的優勢場景)

  • 面向知識工作者的互動助理:長對話連續性(會議筆記、政策撰寫、合約問答),需在多輪中保留上下文(128k tokens)。
  • 客服代理與內部工具:以聊天為先的部署,需進行工具呼叫(搜尋、CRM 查詢),並具備允許工具的安全控制。
  • 多模態服務台:影像 + 聊天工作流程(例如螢幕截圖分診、帶註解的圖解),使用影像作為輸入的能力。
  • 嵌入 IDE 的程式協助工具:快速、聊天導向的程式碼補全與除錯協助(低延遲互動使用聊天快照,重度驗證使用 Thinking/Pro)。
  • 長文件摘要與審閱:涵蓋多頁的法律或技術文件—Compact API 與 128k 上下文有助於維持上下文保真度並降低 token 成本。

如何存取與使用 GPT-5.2 聊天 API

步驟 1:註冊取得 API 金鑰

登入 cometapi.com。若您尚非我們的使用者,請先註冊。登入您的 CometAPI console。取得介面存取憑證的 API 金鑰。在個人中心的 API token 處點擊 “Add Token”,取得 token 金鑰:sk-xxxxx,並提交。

步驟 2:向 GPT-5.2 聊天 API 發送請求

選擇 “gpt-5.2-chat-latest” 端點以發送 API 請求並設定請求本文。請求方法與請求本文可從我們網站的 API 文件取得。我們的網站也提供 Apifox 測試以供您方便。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。Compatibility with the Chat/Responses-style APIs.

將您的問題或請求插入 content 欄位——模型將回應該內容。處理 API 回應以獲取生成的答案。

步驟 3:擷取並驗證結果

處理 API 回應以獲取生成的答案。處理完成後,API 會回傳任務狀態與輸出資料。

另請參閱 Gemini 3 Pro Preview API

常見問題

What is the difference between GPT-5.2 Chat and standard GPT-5.2?

GPT-5.2 Chat (gpt-5.2-chat-latest) is the same snapshot used in ChatGPT, optimized for interactive conversation with a 128K context window and 16K max output, while GPT-5.2 offers 400K context and 128K output for API-focused workloads.

Is GPT-5.2 Chat Latest suitable for production API use?

OpenAI recommends standard GPT-5.2 for most API usage, but GPT-5.2 Chat Latest is useful for testing ChatGPT-specific improvements and building conversational interfaces that mirror the ChatGPT experience.

Does GPT-5.2 Chat Latest support function calling and structured outputs?

Yes, GPT-5.2 Chat Latest fully supports both function calling and structured outputs, making it suitable for building chat applications with tool integration and predictable response formats.

What is the context window limitation of GPT-5.2 Chat Latest?

GPT-5.2 Chat Latest has a 128K token context window with 16K max output tokens—smaller than GPT-5.2's 400K/128K—reflecting its optimization for real-time conversational use rather than massive document processing.

Does GPT-5.2 Chat Latest support caching for cost optimization?

Yes, GPT-5.2 Chat Latest supports cached input tokens at $0.175 per million (10x cheaper than regular input), making it cost-effective for applications with repeated context like system prompts.

GPT-5.2 Chat 的功能

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輸入:$1.40/M
輸出:$11.20/M
輸入:$1.75/M
輸出:$14.00/M

GPT-5.2 Chat 的範例程式碼和 API

gpt-5.2-chat-latest 是 OpenAI 的 GPT-5.2 系列(面向 ChatGPT 的“Instant”變體)中經 Instant/Chat 調校的快照版本,並針對對話/聊天工作負載、低延遲的開發者使用,以及廣泛的 ChatGPT 整合進行了優化。
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.2-chat-latest",
    input="How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
)

print(response.output_text)

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