GPT 系列模型使用指南

OpenAI GPT 系列 - AI 行业标杆

更新于 2025 年 12 月

模型概览

GPT-5.2 系列 (最新)

模型	上下文	特点	适用场景
gpt-5.2-pro	1M	最强综合能力	复杂任务、研究分析
gpt-5.2-thinking	1M	深度推理	数学、科学、逻辑
gpt-5.2-instant	1M	快速响应	日常对话、实时应用

GPT-4.1 系列

模型	上下文	特点	适用场景
gpt-4.1	1M	全能旗舰	通用任务、长文档
gpt-4.1-mini	1M	轻量高效	高性价比场景
gpt-4.1-nano	128K	极速响应	实时应用

o 系列推理模型

模型	上下文	特点	适用场景
o3	200K	最强推理	复杂数学、编程、科研
o3-pro	200K	推理增强	需要最高可靠性的任务
o4-mini	200K	推理轻量	快速推理、成本敏感

GPT-5.2 系列

核心特性

PhD 级智能: 在专业领域达到博士水平
100 万上下文: 处理超长文档和代码库
原生多模态: 文本、图像、音频、视频统一处理
知识截止: 2025 年 8 月

GPT-5.2 Pro

最强综合能力，适合复杂任务：

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxxxxxxx",
    base_url="https://api.bigaipro.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位资深的技术架构师"},
        {"role": "user", "content": "设计一个支持千万级用户的实时消息系统架构"}
    ],
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)

GPT-5.2 Thinking

深度推理模式，适合复杂逻辑任务：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-thinking",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "证明：对于任意正整数 n，n⁵ - n 能被 30 整除"}
    ]
)

GPT-5.2 Instant

快速响应，适合实时应用：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-instant",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用一句话解释量子纠缠"}
    ],
    max_tokens=100
)

GPT-4.1 系列

核心特性

100 万上下文: 业界领先的长上下文能力
指令遵循增强: 更精准地执行复杂指令
代码能力提升: 编程任务表现大幅提升
成本优化: 相比 GPT-4o 更具性价比

基础调用

python

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的代码审查专家"},
        {"role": "user", "content": "审查以下代码的安全性和性能..."}
    ],
    max_tokens=4096
)

长文档处理

python

# 处理整个代码库
with open("large_codebase.txt", "r") as f:
    codebase = f.read()  # 可达数十万行代码

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": f"""分析以下代码库：

{codebase}

请提供：
1. 架构概述
2. 潜在的安全漏洞
3. 性能优化建议"""
        }
    ]
)

o3 系列推理模型

核心特性

深度推理: 专为复杂推理任务设计
工具调用: 支持网页浏览、代码执行
视觉推理: 可以"思考图像"
SWE-Bench 69.1%: 代码任务业界领先

o3 使用

python

# o3 支持完整的工具调用
response = client.chat.completions.create(
    model="o3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析这个算法的时间复杂度，并给出优化方案"}
    ]
)

o4-mini 使用

更快速、更经济的推理模型：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="o4-mini",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解这道数学题：..."}
    ]
)

o3 vs o4-mini

特性	o3	o4-mini
推理深度	最深	适中
响应速度	较慢	较快
价格	较高	较低
工具调用	✅	✅
视觉推理	✅	✅
适用场景	复杂科研/数学	日常推理/编程

多模态能力

图像理解

python

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-instant",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "详细分析这张图片"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/image.jpg"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)

Base64 图像

python

import base64

with open("image.png", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-instant",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这张图表显示了什么趋势？"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/png;base64,{image_data}"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)

视频理解

GPT-5.2 支持视频输入：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "总结这个视频的主要内容"},
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "https://example.com/video.mp4"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
)

流式输出

python

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-instant",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一篇关于 AI 未来的文章"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Function Calling

python

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定城市的天气",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "城市名称"},
                    "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2-instant",
    messages=[{"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

参数说明

参数	类型	说明	默认值
model	string	模型名称	必填
messages	array	对话消息	必填
temperature	float	随机性 (0-2)	1
max_tokens	int	最大输出长度	模型默认
top_p	float	核采样 (0-1)	1
frequency_penalty	float	频率惩罚 (-2 to 2)	0
presence_penalty	float	存在惩罚 (-2 to 2)	0
stop	array	停止序列	null
stream	bool	流式输出	false

模型选择建议

任务类型	推荐模型	原因
日常对话	gpt-5.2-instant	快速智能
复杂分析	gpt-5.2-pro	最强能力
数学推理	gpt-5.2-thinking / o3	深度推理
代码开发	gpt-4.1 / o3	代码能力强
长文档	gpt-4.1	100万上下文
高性价比	gpt-4.1-mini	能力强价格低
实时应用	gpt-4.1-nano	极速响应

最佳实践

1. System Prompt 优化

python

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """你是一位资深的全栈工程师。

规则：
1. 代码要有详细注释
2. 遵循最佳实践和设计模式
3. 考虑安全性和性能
4. 给出完整可运行的代码"""
    },
    {"role": "user", "content": "..."}
]

2. 上下文管理

python

def manage_context(messages, max_messages=20):
    """保持对话历史，但控制长度"""
    if len(messages) > max_messages:
        return [messages[0]] + messages[-(max_messages-1):]
    return messages

3. 错误重试

python

import time
from openai import RateLimitError, APIError

def call_with_retry(func, max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            return func()
        except RateLimitError:
            time.sleep(2 ** i)
        except APIError as e:
            if i == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(1)
    raise Exception("Max retries exceeded")

下一步

📖 Claude 系列 - 最强编码模型
📖 多模态使用 - 深入图像/视频处理
📖 函数调用 - Function Calling 详解

GPT - 定义 AI 的未来

GPT 系列模型使用指南 ​

模型概览 ​

GPT-5.2 系列 (最新) ​

GPT-4.1 系列 ​

o 系列推理模型 ​

GPT-5.2 系列 ​

核心特性 ​

GPT-5.2 Pro ​

GPT-5.2 Thinking ​

GPT-5.2 Instant ​

GPT-4.1 系列 ​

核心特性 ​

基础调用 ​

长文档处理 ​

o3 系列推理模型 ​

核心特性 ​

o3 使用 ​

o4-mini 使用 ​

o3 vs o4-mini ​

多模态能力 ​

图像理解 ​

Base64 图像 ​

视频理解 ​

流式输出 ​

Function Calling ​

参数说明 ​

模型选择建议 ​

最佳实践 ​

1. System Prompt 优化 ​

2. 上下文管理 ​

3. 错误重试 ​

下一步 ​

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模型概览

GPT-5.2 系列 (最新)

GPT-4.1 系列

o 系列推理模型

GPT-5.2 系列

核心特性

GPT-5.2 Pro

GPT-5.2 Thinking

GPT-5.2 Instant

GPT-4.1 系列

核心特性

基础调用

长文档处理

o3 系列推理模型

核心特性

o3 使用

o4-mini 使用

o3 vs o4-mini

多模态能力

图像理解

Base64 图像

视频理解

流式输出

Function Calling

参数说明

模型选择建议

最佳实践

1. System Prompt 优化

2. 上下文管理

3. 错误重试

下一步