一、GPT-5.2 简介
2025 年 12 月，OpenAI 正式推出了最新模型GPT-5.2，这是专为专业知识型工作打造的里程碑式模型。相比 GPT-5.1，GPT-5.2 在通用智能、长上下文理解、智能体工具调用以及视觉方面都有显著提升。
这次发布的GPT-5.2和之前的GPT-5.1一样，也有三个版本，三个模型的世界知识也更新到了2025 年 8 月。
GPT-5.2 Instant：日常工作与学习"主力模型"，在信息查询、操作指南、步骤讲解、技术写作以及翻译方面都有显著提升，并延续了 GPT-5.1 Instant 更温暖、更自然的对话风格。
GPT-5.2 Thinking：专为更深入的工作而打造，帮助用户以更高的完成度处理复杂任务，擅长编码、长文档总结、回答上传文件相关问题、逐步推导数学与逻辑问题，以及通过更清晰的结构和更有用的细节支持规划与决策。
GPT-5.2 Pro：应对高难度问题时最智能、最可靠的选择，在需要高质量答案的场景中尤为适合。
目前GPT-5.2的API也已经上线了，如果想在国内稳定使用，这里推荐一个大模型API
它目前提供了国内外头部大模型厂商的API，而且最新的GPT-5.2也已经在平台接入了，RPM可以达到10000+，如果使用量大还能申请到折扣。使用方法也比较简单，直接去https://api.aaigc.top/注册还有免费的试用额度
二、3 步快速对接 GPT-5.2 API
## 第一步：注册账号获取 API 密钥
推荐使用国内稳定的 API 中转服务平台，这里以AAIGC API 平台为例：
访问注册页面 ：https://api.aaigc.top/
完成注册 ：使用邮箱注册账号，新用户可获得0.2 美元免费额度
生成 API 密钥 ：登录后进入 "API 令牌管理"点击 "生成新密钥"，创建以sk-为前缀的 API Key
重要：妥善保管 API 密钥，避免泄露。
第二步：环境配置与代码实现
import openai
# 1. 配置API参数
openai.api_base = "https://api.aaigc.top/v1" # API基础地址
openai.api_key = "sk-你的API密钥" # 替换为你的API密钥
# 2. 定义GPT-5.2调用函数
def call_gpt52(messages, model="gpt-5.2", advanced_reasoning="medium"):
"""
调用GPT-5.2 API
:param messages: 对话历史
:param model: 模型版本，可选：gpt-5.2, gpt-5.2-instant, gpt-5.2-pro
:param advanced_reasoning: 推理强度，可选：none, low, medium, high, xhigh
"""
try:
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
advanced_reasoning=advanced_reasoning,
multi_round_cache=True, # 启用多轮缓存，降低成本
token_optimize=True, # 启用智能控耗
stream=False # 非流式响应
)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
print(f"API调用错误: {e}")
return None
# 3. 示例：使用GPT-5.2 Thinking进行代码生成
if __name__ == "__main__":
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一位专业的Python开发者，擅长编写高质量代码"},
{"role": "user", "content": "请编写一个Python函数，实现快速排序算法，并添加详细注释"}
]
# 调用GPT-5.2 Thinking版本
result = call_gpt52(messages, model="gpt-5.2", advanced_reasoning="high")
print("GPT-5.2 响应:")
print(result)
const axios = require('axios');
// 配置参数
const API_BASE_URL = 'https://api.aaigc.top/v1';
const API_KEY = 'sk-你的API密钥';
// GPT-5.2调用函数
async function callGPT52(messages, model = 'gpt-5.2', advancedReasoning = 'medium') {
try {
const response = await axios.post(
`${API_BASE_URL}/chat/completions`,
{
model: model,
messages: messages,
advanced_reasoning: advancedReasoning,
multi_round_cache: true,
token_optimize: true
},
{
headers: {
'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json'
}
}
);
return response.data.choices[0].message.content;
} catch (error) {
console.error('API调用错误:', error.response?.data || error.message);
return null;
}
}
// 使用示例
const messages = [
{ role: 'system', content: '你是一位专业的前端工程师' },
{ role: 'user', content: '请设计一个响应式的导航栏组件' }
];
callGPT52(messages, 'gpt-5.2', 'high').then(result => {
console.log('GPT-5.2 响应:', result);
});1. 配置API参数
openai.api_base = "https://api.aaigc.top/v1" # API基础地址
openai.api_key = "sk-你的API密钥" # 替换为你的API密钥
现在GPT-5.2也成为ChatGPT中的默认模型，一个好消息OpenAI终于移除了 ChatGPT 中的自动推理模型切换：此前，当系统判断推理模型可能更有帮助时，会自动将部分问题切换到 Thinking 模型。为了让选择更加自主，现在免费用户将默认使用 GPT-5.2 Instant，而且可在消息框的工具菜单中手动选择 Thinking 模式来进行推理。然后我们来具体看一下GPT-5.2的模型性能提升。首先，GPT-5.2在专业知识性上有明显提升。GDPval 是一项覆盖 44 个职业、评估明确知识型任务的测试。在该评测中，GPT-5.2 Thinking 首次达到并超过人类专家水平：70.9% 的任务结果被评审认为优于或等同顶尖行业专家，涵盖制作 PPT、Excel 及其他专业文档。在有人监督的情况下，它完成任务的速度比人类快 11 倍以上，成本不到 1%。
下面的例子可以看出GPT‑5.2 Thinking 生成的电子表格和幻灯片在复杂度与格式呈现上的明显提升：
GPT-5.2 Thinking 在前端软件工程方面也优于 GPT-5.1 Thinking，下面示例展示了它仅凭一个提示就能生成的内容：
GPT-5.2在科学和数学方面也表现更强。在研究生级问答基准测试 GPQA Diamond 中，GPT-5.2 Pro 取得了 93.2% 的成绩，GPT-5.2 Thinking 紧随其后，达到 92.4%。
最后，GPT-5.2在ARC-AGI上也刷新了SOTA。其中在ARC-AGI-1上，GPT-5.2 Pro 成为首个突破 90%的模型，相较去年 o3-preview 的 87% 有明显提升，同时将达到该性能的成本降低了约 390 倍。
整体来说，就像OpenAI所预告的一样，GPT-5.2在各个基准测试上确实提升显著，但是基准测试只是模型部分能力的体现，实际应用效果还需要更多实测。