GPT-5.2 API: пример запроса из Python

Для GPT-5.2 укажите model="gpt-5.2" в запросе к OpenAI API. На 10 сентября 2026 года официальная карточка описывает её как предыдущую флагманскую модель, с настройкой reasoning.effort: none по умолчанию, а также low, medium, high и xhigh. Для фиксации версии указан снимок gpt-5.2-2025-12-11. Карточка GPT-5.2.

Ниже используется Responses API. Это инструкция для программного доступа, а не переключение модели в обычном чате ChatGPT.

Подготовьте Python и API-ключ

Понадобятся Python 3.10 или новее и официальный пакет openai. Установите или обновите его в окружении своего проекта:

python -m pip install --upgrade openai
python -m pip show openai

В текущем README библиотеки указаны Python 3.10+ и вызов client.responses.create. Сохраните версию установленного пакета вместе с примером, чтобы затем воспроизвести окружение. Официальный Python SDK.

Создайте ключ в нужном проекте платформы OpenAI и настройте переменную окружения OPENAI_API_KEY. SDK читает её автоматически. После изменения переменной откройте новый терминал или перезапустите редактор. Не заменяйте имя модели значением ключа и не вставляйте секрет в публикуемый файл. Начальная настройка API.

Если ключа ещё нет, прочитайте, как создать и настроить API-ключ.

Перед запуском проверьте доступ проекта к модели и биллинг API. В таблице GPT-5.2 бесплатный API-уровень отмечен как неподдерживаемый; это не правило о бесплатном тарифе приложения ChatGPT. Наличие карточки модели само по себе не проверяет доступ вашего проекта. Условия модели.

Отправьте запрос к GPT-5.2

Сохраните в example.py следующий код:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.2",
    reasoning={"effort": "none"},
    instructions=(
        "Извлеки все коды отправлений в порядке появления. "
        "Верни только коды через запятую без пробелов. "
        "Не исправляй и не дополняй их."
    ),
    input="Отправлены BX-17 и BX-04. Код BX-71 пока только в черновике.",
)
text = response.output_text.strip()
expected = "BX-17,BX-04,BX-71"
print(text)
print("Совпало с контролем:", text == expected)

Запустите:

python example.py

Исходник — собственный учебный пример с вымышленными кодами. Мы просим извлечь все коды в порядке появления, поэтому контроль включает и код из черновика. Если задача состоит в поиске только отправленных посылок, инструкция и контроль должны быть другими: BX-17,BX-04.

response.output_text собирает текст ответа. Сравнение с expected проверяет конкретное требование к строке; оно не оценивает все возможности модели. В ответе могут появиться лишние пробелы или пояснение — тогда увидите False и сможете разобрать причину по напечатанному тексту.

Для этой простой задачи reasoning задан как none. При переходе к сложной задаче можно испытать другой поддерживаемый уровень, сохранив одинаковые исходники и критерии. Более высокий уровень не заменяет проверку ответа.

Как отличить три результата проверки

Результат	Что вы узнали
Файл прошёл проверку синтаксиса	Python может разобрать код; установка SDK и доступ к API ещё не проверены
Запрос вернулся с ответом	Проект смог выполнить этот вызов при текущих условиях
Напечатано True	Выходная строка совпала с контрольной строкой этого примера

Локально можно проверить синтаксис без отправки запроса:

python -m py_compile example.py

Если не найден модуль openai, проверьте, что пакет установлен тем же Python, которым запускается файл. Если SDK не видит ключ, проверьте окружение текущего процесса. При ответе API с ошибкой сохраните её код и текст без секрета и проверьте причину: права, модель, лимиты или оплату. Повторная установка Python не решает ошибку доступа проекта.

В подготовке этой статьи синтаксис и сравнение контрольных строк проверены локально. Реальный ключ не использовался, пакет SDK в этой среде не установлен, сетевой запрос к модели не выполнялся. Поэтому контрольная строка выше — условие проверки, а не запись ответа GPT-5.2.

Когда фиксировать снимок модели

Если сравниваете поведение между запусками, замените значение model на gpt-5.2-2025-12-11 и сохраните вместе с результатом идентификатор модели, версию SDK, reasoning и исходный текст. Снимок фиксирует версию модели, но не означает, что любой запрос всегда выдаст одну и ту же строку.

После перехода на другую модель повторите проверку собственных примеров. Не считайте успешное извлечение трёх кодов подтверждением работы с длинными документами, изображениями или инструментами: для этих задач нужны отдельные исходники и критерии.