我們想為小型電商團隊建立一個 AI 助手,把產品照片轉成活動素材。
問題假設:小型電商團隊在把原始產品照片轉成可投放於各渠道的活動素材時,會耗費大量時間。 最高風險假設:照片品質足夠、團隊信任 AI 素材變體,而且審閱時間才是真正瓶頸。 研究問題:誰負責活動素材製作、修訂在哪裡卡住,以及什麼品質門檻會阻止發布。 驗證計畫:訪談 5 位營運人員,測試 3 條提示詞驅動的素材流程,並比較首個核准素材所需時間。 決策門檻:只有當團隊能比目前工作流更快取得可發布草稿時,才繼續推進。
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。
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
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。
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。
最適合
支援
線上試用
輸入設定
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
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
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。
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
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
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
模型證明
決策適配
決策適配
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
GPT-5.2 常見問題
比較替代模型
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。
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。
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。