面向开发者的 GPT-5.2：更快的智能体工作流、更好的基准测试与实际案例

GPT-5.2 现已发布，带来了更好的推理能力、长上下文处理、更快的工具使用以及更强的视觉功能。这一切都旨在服务于实际的专业工作流。它已开始在 ChatGPT 中推出（付费计划优先），并已在 API 中作为 gpt-5.2、gpt-5.2-chat-latest 和 gpt-5.2-pro 正式上线。

为什么 GPT-5.2 对开发者至关重要

如果你正在构建必须可靠交付的 AI 功能（代码转换、电子表格生成、幻灯片制作或多步智能体），5.2 是一次实质性的升级。GPT-5.2 Thinking 在 70.9% 的 GDPval 任务中击败或持平行业顶尖专业人士，产出速度超过人类专家的 11 倍，且成本不到人类专家的 1%（在监督下）。重度 ChatGPT Enterprise 用户每天已节省 40-60 分钟；5.2 旨在进一步扩大这一差距。

三种模型层级：Instant、Thinking、Pro

• GPT-5.2 Instant： 快速、热情的对话风格，更强的信息检索和演示能力。适合低延迟 UI。
• GPT-5.2 Thinking： 更高质量的推理，适用于编码、长文档、结构化输出和逐步规划。
• GPT-5.2 Pro： 针对难题的最高质量选项；现在支持新的 xhigh 推理强度以获得极致准确性。

性能亮点与基准测试

发布会公布的关键数据：

其他亮点：

• 幻觉率下降约 30%（基于去标识化的 ChatGPT 查询，对比 GPT-5.1）。
• AIME 2025： 100%（无工具）。FrontierMath Tier 1–3： 40.3%。
• CharXiv 推理（含 Python）： 88.7%（视觉 + 代码）。

编码工作流的新变化

• 前端与 3D： 早期测试者发现其在前端和非常规 UI 工作（即使是重度 3D 提示）上表现更强。
• 调试与重构： 跨文件修复和功能开发更可靠，手动重试更少。
• SWE-Bench 提升： SWE-Bench Pro 55.6% 和 SWE-bench Verified 80.0% 意味着端到端补丁成功的几率更高。
• 错误率降低： 错误答案相对减少 30%，减少了验证模型输出的时间。

GPT-5.2 在前端软件工程方面也更出色。早期测试者发现它在复杂 UI 工作（尤其是 3D 元素）上显著更强。以下是它根据单个提示生成的示例：

长上下文与视觉升级

• 长上下文： 在 4 针 MRCR 变体上接近 100% 的准确率，最高支持 256k tokens，在 8 针 MRCR 各层级中也表现出色。结合 /compact 端点，可突破原生窗口限制，用于工具密集型、长时间运行的流程。
• 视觉： 图表推理和软件界面理解的错误率大约减半。在仪表板和图表等布局密集型任务中，空间定位能力更好。

主板组件标注示例：

工具使用与智能体工作流

• Tau2-bench Telecom： 98.7%。多轮工具可靠性的新基准。
• 延迟敏感型流程： 在较低强度设置下推理能力更好，因此您可以在不大幅牺牲准确性的前提下保持响应速度。
• 客户服务编排： 能够处理多智能体、多步骤案例，在任务链中提供更好的覆盖。

旅行重新预订工具调用示例：

开发者应注意的安全更新

• 建立在 GPT-5 的安全完成（safe-completions）工作基础上，对敏感提示（心理健康、自残、情感依赖）的处理更加强大。
• 年龄预测模型的早期推出，自动为 18 岁以下用户应用保护措施。
• 继续致力于减少过度拒绝，同时保留更严格的护栏。

可用性、定价与 SKU

• ChatGPT： 正在向付费计划（Plus、Pro、Go、Business、Enterprise）推出。GPT-5.1 将在 ChatGPT 中保留三个月作为遗留模型，随后退役。
• API：
  • gpt-5.2 (Thinking) 在 Responses API 和 Chat Completions 中可用。
  • gpt-5.2-chat-latest (Instant) 在 Chat Completions 中可用。
  • gpt-5.2-pro 在 Responses API 中可用。
• 定价： gpt-5.2 为 $1.75 / 1M 输入 tokens，$14 / 1M 输出 tokens，缓存输入享受 90% 折扣。GPT-5.2-pro 使用高级定价（根据强度不同，每 1M tokens $21–$168）。根据发布会信息，仍低于其他前沿模型的定价。
• 弃用： 目前没有计划在 API 中弃用 GPT-5.1、GPT-5 或 GPT-4.1；任何变更前都会提前通知。

快速入门：通过 API 调用 GPT-5.2

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

async function summarizeSpec(spec: string) {
    const response = await client.responses.create({
        model: "gpt-5.2", // 使用 gpt-5.2-pro 以获得高级推理
        reasoning: { effort: "high" }, // 在 Pro 上设置为 "xhigh" 以获得最佳质量
        input: [
            {
                role: "user",
                content: [
                    {
                        type: "text",
                        text: "为工程师总结此产品规格并列出风险：",
                    },
                    { type: "text", text: spec },
                ],
            },
        ],
        max_output_tokens: 500,
        temperature: 0.2,
    });

    return response.output[0].content[0].text;
}

开发者提示：

• 对于工具密集型或长篇工作，使用 Responses API；Chat Completions 适用于较轻量的聊天 UI。
• Thinking 模型从 effort: "medium" 或 "high" 开始；对于高风险输出，切换到 Pro + xhigh。
• 缓存常见的系统提示或参考文档，以利用 90% 的缓存输入折扣。

何时选择 5.2 还是 5.1

• 当你需要更高的工具可靠性、深度上下文、更好的前端/代码生成或更低的幻觉率时，选择 GPT-5.2。
• 如果延迟和成本是主导因素，且你的任务已经可靠通过（或在分阶段推出期间），请留在 GPT-5.1。
• 首先推出关键的、长上下文的或视觉密集型的功能；在磨合期间保持逐步回退到 5.1。

开发者检查清单

• 在 gpt-5.2 和 gpt-5.1 上对你的关键提示进行基准测试，评估延迟、质量和 token 成本。
• 为共享的系统提示和长参考上下文开启缓存输入。
• 智能体/工具流程使用 Thinking；在最高风险的工作流上测试 Pro + xhigh。
• 如果你解析仪表板、界面或图表，请添加视觉测试。该模型在布局推理方面明显更好。
• 在生产环境中观察到稳定性之前，通过标志在后台推出，并设置回退到 5.1 的路由。
• 更新内容安全处理，以符合敏感场景下的新响应。