對話OpenAI

GPT-5.2 AI 聊天助手

GPT-5.2 是 Rivya 的通用 GPT AI 對話模型,適合研究、規劃、寫作和圖片感知分析;當你需要強推理但不需要以程式碼為優先的工作區時,可以使用它。

輸入
提示詞 + 可選圖片
輸出
AI 聊天助手
點數
按次使用付費 — 點數依使用量計算
最適合
策略備忘錄和決策文件
範例輸出

範例輸出

最適合早期產品想法、研究規劃與創辦人策略會議。

對話

線上試用

試用 GPT-5.2

輸入設定

準備這次執行

預估點數: 3+

對話控制

選擇 Rivya 何時可以搜尋網頁、應使用多高的推理強度,以及所選模型支援時是否包含模型思考內容。

網頁搜尋

允許支援的模型在回覆時擷取即時網頁結果。

推理強度

使用模型預設值,或在可用時要求更強或更輕的推理層級。

開始一段對話,把規劃、提示詞和創意方向整理成一條可重用的脈絡。

提示詞起步

用驗證過的提示詞開始使用 GPT-5.2

不想從空白提示開始時,可使用已映射到 GPT-5.2 的模板,讓第一次執行更穩。

模型證明

看看 GPT-5.2 的輸出長什麼樣

先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

對話策略工作流中的結構化研究簡報預覽。

輸出

最適合早期產品想法、研究規劃與創辦人策略會議。

主要範例

最適合早期產品想法、研究規劃與創辦人策略會議。

對話策略工作流中的結構化研究簡報預覽。

輸入

提示詞 + 可選圖片

觀察重點

對話策略工作流中的結構化研究簡報預覽。

每次使用點數

按次使用付費 — 點數依使用量計算

為什麼這個模型有效

為什麼這個模型有效

進階推理和複雜分析

支援視覺輸入,可分析最多 6 張圖片

20K 字元 context window

最適合的任務

最適合的任務

策略備忘錄和決策文件研究綜整和結構化摘要跨職能規劃和利害關係人溝通需要更強推理的文案編修

模型證明

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

結構化研究簡報模板的對話串預覽。

偏策略導向的對話流程,輸出為 markdown。

結構化研究簡報模板的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

結構化行銷活動簡報提示詞的對話預覽。

適合發布規劃、活動定位和創意方向交接。

結構化行銷活動簡報提示詞的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

會議決策記錄提示詞的聊天預覽。

適合團隊會議、專案審查與通話後跟進。

會議決策記錄提示詞的聊天預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

Rivya 對話提示詞模板「程式碼審查風險對話」的執行緒預覽。

「程式碼審查風險對話」的結構化對話範例。

Rivya 對話提示詞模板「程式碼審查風險對話」的執行緒預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

Rivya 對話提示詞模板「Bug 重現計畫對話」的對話串預覽。

「Bug 重現計畫對話」的結構化對話範例。

Rivya 對話提示詞模板「Bug 重現計畫對話」的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

結構化研究簡報模板的對話串預覽。

偏策略導向的對話流程,輸出為 markdown。

結構化研究簡報模板的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

結構化行銷活動簡報提示詞的對話預覽。

適合發布規劃、活動定位和創意方向交接。

結構化行銷活動簡報提示詞的對話預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

會議決策記錄提示詞的聊天預覽。

適合團隊會議、專案審查與通話後跟進。

會議決策記錄提示詞的聊天預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

Rivya 對話提示詞模板「程式碼審查風險對話」的執行緒預覽。

「程式碼審查風險對話」的結構化對話範例。

Rivya 對話提示詞模板「程式碼審查風險對話」的執行緒預覽。

聊天串

請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。

Rivya 對話提示詞模板「Bug 重現計畫對話」的對話串預覽。

「Bug 重現計畫對話」的結構化對話範例。

Rivya 對話提示詞模板「Bug 重現計畫對話」的對話串預覽。

決策適配

什麼情況下適合選這個模型

決策適配

適配訊號

進階推理和複雜分析
支援視覺輸入,可分析最多 6 張圖片
20K 字元 context window
擅長創意寫作和內容規劃
token 用量計費,具成本效率

最適合的任務

任務接近這些情境時使用

策略備忘錄和決策文件研究綜整和結構化摘要跨職能規劃和利害關係人溝通需要更強推理的文案編修從截圖或圖表進行圖片感知分析

安靜事實

確認輸入、輸出和點數

提供方

OpenAI

類別

對話

能力

對話

點數模式

按次使用付費 — 點數依使用量計算

輸入路徑

提示詞 + 可選圖片

提示設定

最多 20,000 個字元

開發者存取

可透過 API 使用

確認模型欄位、參考媒體規則和點數行為後,可透過 Public API v1 呼叫 GPT-5.2。

常見問題

GPT-5.2 常見問題

比較替代模型

接下來可以考慮的其他模型

對話

GPT-5.5

OpenAI 在 Rivya 上的進階 GPT 對話模型,適合在任務簡報需要更多推理空間時處理複雜推理、圖像輔助分析、研究統整和結構化寫作。

為什麼考慮它

如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 - 依使用量消耗點數。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按量付費 - 依使用量消耗點數
最適合跨越冗長或零散來源資料的研究統整
對話

GPT-5.4

OpenAI 在 Rivya 上更高階的 AI 對話模型,具備更強的結構化輸入處理、推理控制和工具導向對話專案能力,適合更複雜的分析與寫作任務。

為什麼考慮它

如果任務適配度接近這個方向,可以考慮它:長篇策略 brief 和決策備忘錄。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按次使用付費 — 點數依使用量計算
最適合長篇策略 brief 和決策備忘錄
對話

GPT-5.4 Codex

OpenAI 在 Rivya 上更高階的 Codex 模型,為要求較高的 repo 級開發專案提供更強的程式碼能力、結構化推理和工具導向協作。

為什麼考慮它

如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 — 依使用量消耗點數。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按量付費 — 依使用量消耗點數
最適合Repo 級除錯和架構審查