我们想做一个面向小型电商团队的 AI 助手,把产品照片转成营销素材。
问题假设:小型电商团队把原始产品照片转成各渠道营销素材时,会在改图和审核上浪费时间。 最高风险假设:照片质量足够、团队愿意信任 AI 变体、真正瓶颈是审核时间而不是生成能力。 研究问题:谁负责营销素材制作,修改卡在哪里,什么质量标准会阻止发布。 验证计划:访谈 5 位运营人员,测试 3 条提示词驱动的素材流程,对比首个可发布草稿耗时。 决策门槛:只有当团队能比当前流程更快得到可发布草稿时,才继续推进。
GPT-5.2 是 Rivya 里的通用 GPT AI 对话模型,适合研究、规划、写作和带图分析。当你需要强推理,但不需要代码优先工作区时,可以从这里开始。
示例输出
适合早期产品想法、研究规划和创始人策略会议。
对话
示例输出
适合早期产品想法、研究规划和创始人策略会议。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
对话策略工作流中的结构化研究简报预览。
输出摘要
适合早期产品想法、研究规划和创始人策略会议。
适合任务
支持能力
在线试用
输入设置
对话控制
当所选模型支持时,你可以控制是否联网搜索、使用多强的推理,以及是否包含模型的思考内容。
联网搜索
允许支持的模型在回答过程中调用实时网页搜索。
推理强度
可以保持模型默认,或在支持时指定更轻或更强的推理级别。
开始一段对话,把规划、提示词和创作方向整理成一条可复用的线程。
提示词起步
当你不想从空白输入开始时,可以先用已经映射到 GPT-5.2 的模板,再按自己的任务改写。
模型示例
先用上方在线试用区开始生成,再结合这些示例结果判断成品质感、输出节奏和任务适配度,然后决定是否继续在完整工作台里投入更多积分。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
对话策略工作流中的结构化研究简报预览。
输出摘要
适合早期产品想法、研究规划和创始人策略会议。
主示例
对话策略工作流中的结构化研究简报预览。
输入
提示词 + 可选图片
看点提示
对话策略工作流中的结构化研究简报预览。
每次消耗积分
按量付费 — 根据使用量消耗积分
为什么它适合
高级推理和复杂分析
视觉理解——分析最多 6 张图片
20K 字符上下文窗口
最适合的任务
模型示例
决策确认
决策确认
适合任务
任务接近这些情况时使用
安静事实
提供商
OpenAI
类别
对话
能力标签
对话
积分模式
按量付费 — 根据使用量消耗积分
输入方式
提示词 + 可选图片
提示设置
最多 20,000 字
GPT-5.2 常见问题
GPT-5.2 适合策略备忘录、决策文档、研究综合、跨团队规划、文案编辑,以及基于最多 6 张图片的分析。结果同时需要推理深度和完善结构时,优先选择它。
在 Rivya 里,GPT-5.2 当前是以对话为核心的项目,也支持围绕图片材料继续分析和回答。
准备证据、需要作出的决策、目标受众和要求的格式。截图或图表很重要时,注明每张图要证明什么,并要求模型把观察与建议分开。
Rivya 当前按每百万输入 token 87.5 积分、每百万输出 token 700 积分计费。相比日常短问答,这个档位更适合可直接用于决策的写作和证据综合。
复杂通用分析、看图推理和面向协作者的成稿可选 GPT-5.2;日常对话可选更轻的模型;软件实现是核心任务时选择 Codex 模型。
如果这次要先验证策略备忘录和决策文档、研究归纳与结构化总结、跨团队规划和对外沟通材料,这页就够用。先在这里确认输入、方向和初步结果;等需要保存历史、连续迭代或管理素材时,再切到完整创作工作台。
这页当前就是围绕 GPT-5.2 的对话入口来设计的。它适合先把策略备忘录和决策文档需要的截图、图表或图片材料带进来。
真正发送前,先把问题、原始材料,以及截图、图表或视觉证据组织好,会比继续找额外参数更重要。对 GPT-5.2 这类带图片理解的聊天模型来说,初步材料是否摆对位置,本身就是策略备忘录和决策文档能不能成立的关键控制项。
这页可以先公开浏览,但真正发送初步消息前仍需要先登录。当前是按 token 计费:每百万输入 token 为 87.5 积分,每百万输出 token 为 700 积分。如果你还在整理问题或选模型,可以先在这里准备;确认要正式开聊时再登录即可。
如果你现在只是要开初步对话,查看 GPT-5.2 能不能把策略备忘录和决策文档接住,继续留在这页就够了。等任务开始需要保存上下文、挂文件、连续追问,或者把同一条线程长期保留下来时,再切到完整创作工作台会更顺。
比较替代模型
OpenAI 在 Rivya 上的高阶 GPT 对话模型,适合复杂推理、图像辅助分析、研究整合和结构化写作。
为什么考虑它
当积分提示更适合下一次运行时,可以考虑它:按量付费 - 根据使用量消耗积分。
OpenAI 在 Rivya 上更高阶的 AI 对话模型,支持更完整的结构化输入、推理强度控制与工具型对话,适合复杂分析和多步骤任务。
为什么考虑它
如果任务更接近这个方向,可以考虑它:长策略简报和决策备忘录。
OpenAI 在 Rivya 上更高阶的 Codex AI 编码模型,延续代码生成、结构化推理和工具协作能力,更适合仓库级开发项目。
为什么考虑它
如果任务更接近这个方向,可以考虑它:仓库级调试和架构审阅。
适合团队会议、项目复盘和会后跟进。
会议决策记录提示词的对话预览。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
Rivya 对话提示词模板 代码评审风险对话提示词 的线程预览。
代码评审风险对话提示词的结构化对话示例。
Rivya 对话提示词模板 代码评审风险对话提示词 的线程预览。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
Rivya 对话提示词模板 Bug 复现计划对话提示词 的线程预览。
Bug 复现计划对话提示词的结构化对话示例。
Rivya 对话提示词模板 Bug 复现计划对话提示词 的线程预览。
开发者接入
确认模型字段、参考素材规则和积分行为后,可以通过 Public API v1 调用 GPT-5.2。