GPT-5.2 的核心优势是什么？

其核心优势在于工程精度以及显著降低的幻觉率，特别是在编程和基于终端的reasoning任务中。

通过 API 使用 GPT-5.2 的成本是多少？

基础reasoning model的定价为每百万输入tokens 1.75 美元，每百万输出tokens 14.00 美元。

GPT-5.2 是否支持multimodal输入？

是的，它集成了multimodal视觉和基于文本的reasoning，能够分析图像和图表。

GPT-5.2 与 Claude Opus 4.6 相比如何？

GPT-5.2 在terminal-benchmark和工程任务上通常得分更高，而Claude则在自然对话方面更受青睐。

GPT-5.2 的context window是多少？

它具备 400,000 token的context window，并具有高召回率，适用于处理海量文档或代码库。

GPT-5.2 比 GPT-4o 快吗？

不是。由于为了提高准确性而增加了审慎思考和chain-of-thought处理，该model的运行速度显著变慢。

GPT-5.2 中的 thinking tokens 是什么？

Thinking tokens代表了该model的内部审慎思考过程，其计费费率与标准输出tokens相同。

GPT-5.2

GPT-5.2 是 OpenAI 的专业任务flagship model，具备 400K context window、顶尖的编码能力以及深度多步reasoning能力。

openaiGPT-5December 11, 2025

上下文

400Ktokens

最大输出

100Ktokens

输入价格

$1.75/ 1M

输出价格

$14.00/ 1M

模态:TextImage

能力:视觉工具流式传输推理

基准测试

GPQA

93%

HLE

45%

MMLU

88%

MMLU Pro

83%

SimpleQA

58%

IFEval

95%

AIME 2025

100%

MATH

98%

GSM8k

99%

MGSM

98%

MathVista

78%

SWE-Bench

80%

HumanEval

95%

LiveCodeBench

80%

MMMU

75%

MMMU Pro

65%

ChartQA

93%

DocVQA

95%

Terminal-Bench

60%

ARC-AGI

52.9%

查看API文档

关于 GPT-5.2

了解 GPT-5.2 的功能、特性以及它如何帮助您获得更好的效果。

GPT-5.2 是 OpenAI 的flagship reasoning model，专为高风险专业知识工作和自主工程任务而设计。它于 2025 年 12 月 11 日发布，通过集成带有力度控制（中、高、特高）的专用 Thinking mode，标志着 GPT-4 和 GPT-o1 系列的重大演进。这使得该model能够在生成响应前暂停并验证多步逻辑。

凭借庞大的 400K context window 和近 100% 的召回率，它专为资深级代码审查、复杂重构和科学研究而构建。其model架构旨在支持agentic工作流，具备原生的工具调用和multimodal视觉能力，能够同时处理复杂的技术图表和代码库。

虽然它在逻辑精度和工程benchmark上表现卓越，在 AIME 2025 上获得了 100% 的得分，但与 Claude 等竞争对手相比，它采用了更正式、更具机器感的语调。目前的定价为每百万输入tokens 1.75 美元，每百万输出tokens 14.00 美元，对于以往需要大量人工参与的深度reasoning任务，这是一种高性价比的选择。

GPT-5.2 的使用案例

发现使用 GPT-5.2 获得出色效果的不同方式。

复杂工程重构

对性能敏感的代码库进行深度重构，同时保持严格的类型不变性和架构一致性。

自主终端任务

通过在Terminal-Bench环境中的高性能表现，执行多步CLI工作流并管理复杂的云部署。

博士级知识综合

同时分析数百个技术来源和学术论文，针对特定科学主题撰写详尽的研究报告。

并发 Bug 修复

识别并修复那些需要针对长代码段进行高阶逻辑inference的微妙竞态条件或内存泄漏问题。

机械化代码处理

在整个代码库中处理大规模、重复性的代码迁移，而不会出现通用型LLM中常见的“偷懒”现象。

资深技术评审

担任虚拟资深工程师，评审设计方案并识别生产系统中逻辑的边界情况。

优势

局限性

卓越的工程准确性: 在 Terminal-Bench 2.0 上取得了 77.3% 的得分，在复杂的命令行界面任务中超越了竞争对手。

高响应latency: 由于显著的reasoning开销，该model明显慢于之前的迭代版本，导致等待时间较长。

顶尖的数学reasoning能力: 在 AIME 2025 benchmark上获得 100% 得分，证明了其在无需外部工具的情况下具备竞赛级数学处理能力。

人工化的用户交互语调: 被用户批评为一种矫揉造作且过于结构化的帮助方式，比起Claude系列显得不够自然。

低幻觉率: 社区测试和内部benchmark显示，与前几代flagship model相比，事实错误率降低了 30%。

不透明的思维过程: 与某些透明的reasoning model不同，GPT-5.2 通常隐藏其内部的chain-of-thought，仅提供最终验证后的答案。

延长的任务持久性: 能够维持超过两个小时的活跃自主工作会话，非常适合大规模开发工作。

昂贵的reasoning成本: 14.00 美元的输出价格在长时间reasoning任务中会迅速增加，因为其中包含了大量的高额thinking tokens费用。

API快速入门

openai/gpt-5.2

查看文档

openai SDK

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

async function solveCodeProblem() {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5.2',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Debug this race condition in my Rust service.' }],
    reasoning_effort: 'high',
    temperature: 0,
  });
  console.log(response.choices[0].message.content);
}

solveCodeProblem();

安装SDK并在几分钟内开始进行API调用。

人们对 GPT-5.2 的评价

看看社区对 GPT-5.2 的看法

“Codex 中的 GPT 5.2 是一个巨大的进步，它更愿意处理那些通常会让其他model变懒的机械化任务。”

— ArchMeta1868

“在核实输出内容上所花费的审慎思考和时间值得称赞...可靠性大幅提升。”

— Thomas Randall

techopedia

“驱动深度研究的该model展示了一种类似人类的方法，即在必要时有效地寻求专业信息。”

— OpenAI Official

twitter

“OpenAI 对结构化“用户关怀”的专注，与 Claude 那种自然的讨论相比，感觉就像是一层冷漠核心的伪装。”

— Anonymous Developer

hackernews

“终于有一个model不会在 500 行的重构任务中途变得懒散了。”

— CodeWizard

“reasoning effort参数对于处理复杂逻辑问题来说确实是 MVP（最有价值特性）。”

— AIBuilder

twitter

关于 GPT-5.2 的视频

观看关于 GPT-5.2 的教程、评测和讨论

“这太疯狂了。看这一步到位。”

“我对 GPT 5.2 的设计不太满意... 它比 Gemini 3 差得多。”

“在整个 400k 范围内，context召回几乎是完美的。”

“它感觉更像是一个reasoning引擎，而不是聊天机器人。”

“对于一些实时应用来说，latency是唯一真正的痛点。”

“GPT 5.2 现在可以直接在 ChatGPT 中创建格式完备的电子表格和幻灯片。”

“感觉这个model终于成长起来，开始认真对待工作了。”

“仅对逻辑繁重的任务使用高reasoning设置。”

“与 4o 系列相比，幻觉现象显著减少。”

“agentic工作流终于在无需持续人工监护的情况下变得可行。”

“GPT 5.2 实际上比 5.1 贵 40%，但仍然比 Opus 便宜很多。”

“GPT 5.2 花了 11 分 20 秒 [完成构建应用]。所以是 Opus 时间的两倍。”

“当你允许开启thinking mode时，输出质量会高得多。”

“它在不丢失类型定义的情况下处理了多文件重构。”

“如果你需要极致速度，这可能不是适合你的model。”

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GPT-5.2专业提示

专家提示助您充分利用GPT-5.2。

利用思考深度（Thinking Effort）

使用 reasoning_effort 参数（medium, high, xhigh）来根据任务复杂度匹配该model的思考时长。

启用 Codex 以保持持久性

在处理大型代码库时，使用专用 Codex 环境可维持长达 150 分钟的活跃处理会话。

系统性提供Context

在system prompt中提供详尽的背景文档，因为当该model就所需背景进行提问时，其表现最佳。

迭代需求说明

明确指示该model对照当前代码库执行验证检查，以确保需求得到确认。

用户评价

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