2025 年的重點不在於某一次模型發布，而是 AI 變得更容易在正式環境中運作。隨著模型在規劃、工具使用及耗時較長的任務上不斷進步，越來越多團隊從「逐步給予提示詞」轉向將工作委派給智慧體。
對開發人員來說，這項轉變具體展現在幾個方面：
- 推理成為核心調整項目 ，也逐漸與通用對話模型整合。
- 多模態能力（文件、音訊、圖像、影片） 成為 API 的核心功能。
- 智慧體基礎元件 （Responses API、Agents SDK、AgentKit）讓多步驟工作流程更容易推出及維運。
- Codex 讓開發速度與成果品質都更勝以往。
重點摘要
- 最大的轉變在於 專為智慧體設計的原生 API ，加上能執行更複雜、需要推理與工具使用之任務的 更出色的模型 。
- Codex 的模型與工具都日益成熟，結合 GPT-5.2-Codex 涵蓋整個程式碼庫的推理能力，以及可用於正式環境的 CLI、Web 與 IDE 工作流程，支援耗時較長的程式碼編寫任務。
- 工具的改進讓模型更容易與實際系統整合，過程也更順暢。
- 多模態輸入與輸出（PDF、圖像、音訊、影片）成為端對端工作流程中實用的預設選擇。
- 評估、評分器與調校功能逐漸成熟，形成更容易反覆執行的「衡量 -> 改善 -> 推出」循環。
接下來將回顧 2025 年模型、API 與平台的重大更新，說明這些進展如何協助你推出可用於正式環境的智慧體。
推理：從獨立模型走向統一系列
2024 年底，我們首次引入 推理 範式，開始給模型「思考時間」。到了 2025 年初， 推理模型 仍是獨立的模型家族。 o1、 o3 和 o4-mini 等模型清楚展現：在回答前投入額外運算資源進行思考，能大幅提升處理複雜、多步驟工作的可靠性。
另外， o3-mini 是最早展現這項趨勢的模型之一：推理不會只是前沿模型專屬的功能，也能以具成本效益、方便開發人員使用的形式提供。
到了 2025 年中後期，主要趨勢是 融合：推理深度、工具使用與對話品質逐漸整合到同一個旗艦模型系列中。對多數團隊而言，「選擇模型」更著重於成本、延遲與品質之間的取捨，而不是在本質不同的模型家族間做選擇。
o1、o3 / o4-mini 和 o3-mini 等以推理為核心的模型，讓開發人員能自行調整「深入思考」與「快速回應」之間的取捨。隨著這一年推進，這些理念逐漸融入 GPT-5.x 家族，將通用智慧、推理深度、程式碼編寫專長與多模態能力整合到單一模型系列中。
多模態：音訊、視覺、圖像與影片
到了 2025 年底， 多模態 的意義已不再只是「能接受圖像輸入」，而是「能打造跨模態的端對端產品」，而且往往只需一個工作流程。
音訊與即時互動
- 新一代音訊模型提升了語音轉文字的準確度，並提供控制彈性更高的文字轉語音功能，支援可用於正式環境的語音處理流程。
- Realtime API 正式推出，支援低延遲的雙向音訊串流，讓即時語音智慧體與對話介面能夠在正式環境中實際運作。
圖像
- GPT Image 1 開啟了新一代圖像生成模型，憑藉對世界的深入理解與更好的指令遵循能力，生成高品質圖像並進行結構化編輯。
- 高輸入保真度讓圖像編輯更能穩定保留臉部與標誌等細節。
- GPT Image 1 mini 讓原生圖像生成更具成本效益。
- 我們最先進的生成模型 GPT Image 1.5，讓圖像品質與編輯一致性大幅躍進。
- Responses API 將圖像生成納入工具，讓你能在多輪對話中建立圖像，並搭配其他工具使用。
影片
- Sora 2 與 Sora 2 Pro 模型帶來更高傳真度的影片生成能力，提升畫面在時間上的連貫性，並支援混編。
- Video API 透過
v1/videos提供影片生成與編輯功能，讓影片與文字、圖像和音訊一樣，成為 API 的核心模態。
PDF 與文件
- PDF 輸入讓需要處理大量文件的工作流程能直接透過 API 執行。
- 透過 URL 輸入 PDF 讓你不必上傳就能引用文件，簡化操作流程。
這為何重要： 現在除了文字與視覺，你也能運用 OpenAI 平台處理圖像與影片生成工作流程，以及語音到語音的使用案例。
Codex
2025 年，Codex 不再只是程式碼編寫模型，而是成為你的軟體工程師隊友：串連模型、本機工具與雲端，協助開發人員處理耗時更長、更複雜的程式碼編寫任務。
模型
早期推理模型在複雜的程式碼編寫任務（多檔案編輯、除錯、規劃）上展現顯著進步。到了 2025 年中後期，這些能力整合進 GPT-5 家族，其中 GPT-5.2-Codex 成為程式碼生成、審查與涵蓋整個程式碼庫之推理任務的最新預設選擇。這些能力不再獨立於通用模型，而是成為其中的專精能力。
CLI
開放原始碼的 Codex CLI（GitHub）將智慧體式程式碼編寫直接帶入本機環境，讓開發人員能在實際程式碼庫中執行 Codex，反覆審查變更，並在人員監督下修改檔案。這讓耗時較長的程式碼編寫任務得以實際融入日常工作流程。
除了互動式使用，Codex 也更容易整合進實際作業，內建支援可重複執行的自動化模式，例如透過指令碼執行 Codex。
安全、控制與整合
Codex 也針對實際交付需求加強支援：沙盒與核准模式讓人員更容易持續參與流程。同時，對 AGENTS.md 與 MCP 的支援，讓 Codex 更容易配合你的程式碼庫，透過第三方工具與上下文擴充能力，甚至能透過 Agents SDK 編排 Codex（將 CLI 作為 MCP 伺服器執行）。
2026 年 9 月 5 日更新： Codex MCP 伺服器已移除。請參閱遷移指南，了解目前可用的整合方式。
Web、雲端與 IDE
除了 CLI，Codex 也在 Web 與雲端以及 IDE 擴充功能中加強支援更長的工作階段與反覆解決問題的流程，讓對話式推理與實際程式碼變更之間的循環更緊密。團隊也能在 CI 中使用 Codex Autofix，將部分工作流程自動化。
這為何重要： 到了 2025 年底，Codex 已不只是「接受提示詞的模型」，而更像是程式碼編寫環境，將具備推理能力的模型與開發人員既有的工具結合在一起。
平台轉變：Responses API 與智慧體基礎元件
2025 年最重要的平台變革之一，是轉向 專為智慧體設計的原生 API。
Responses API 讓運用新一代模型進行開發變得更容易：
- 支援多個輸入與輸出，涵蓋不同模態
- 支援推理控制與摘要
- 更完善地支援工具呼叫，包括在推理過程中呼叫工具
在這些基礎之上，2025 年也帶來了更高階的元件，例如開放原始碼的 Agents SDK 與 AgentKit，讓建構及編排智慧體變得更容易。
狀態與持久化也變得更容易管理：
- 對話狀態（搭配 Conversations API）支援持久保存的對話串與可重播的狀態
- 連接器與 MCP 伺服器用於納入外部上下文，並透過可信任的工具介面執行動作
這為何重要：現在建構多步驟智慧體與長時間執行的工作流程，所需的自訂整合程式碼與狀態管理工作更少了。
除了強大的基礎功能，我們也推出一套功能強大的內建工具，讓模型發揮最大效用。
工具：從網頁搜尋到工作流程
2025 年，我們推出了一系列標準化、可組合的能力，讓智慧體能安全地完成實用的工作。
- 網頁搜尋為需要最新資訊和引用來源的智慧體提供了簡單的基礎檢索功能。
- 檔案搜尋（向量儲存庫）提供了預設的託管 RAG 基礎功能，可順暢地與 Responses 和結構化輸出搭配使用。
- 程式碼解譯器在沙盒容器中執行 Python，用於資料處理、檔案轉換與反覆偵錯。
- 電腦功能支援「點擊／輸入／捲動」的自動化循環，最好搭配沙盒與人工介入機制使用。
這為何重要： 智慧體能可靠地檢索、運算並採取行動，各團隊不必再各自從頭打造工具執行環境。
執行與擴展：非同步、事件與成本控制
當智慧體從處理「單一請求」進展到執行「多步驟作業」，負責正式環境的團隊就需要能管理成本、延遲與可靠性的基礎功能。
- 當提示詞共用較長且重複的前綴（系統提示詞、工具、結構描述）時，提示詞快取可降低延遲與輸入成本。
- 背景模式支援需要長時間處理的回應，無須讓用戶端持續保持連線。
- Webhooks 讓系統從「凡事都要輪詢」轉為事件驅動，可回應批次處理完成、背景處理完成、微調完成等事件。
- 隨著用量層級與模型系列不斷擴充，速率限制和工作負載最佳化的指引也日益完善。
這為何重要： 建構智慧體時，系統設計（非同步、事件與預算）已和提示詞設計同樣重要。
開放標準與開源智慧體建構元件
除了整合 API，2025 年也著重於智慧體系統的 互通性與可組合性 。
- 開源的 Agents SDK 提供 Python（GitHub）與 TypeScript（GitHub）版本，為工具使用、任務交接、防護機制與追蹤提供實用的建構元件。它也 不限定模型供應商，並在文件中說明了如何使用非 OpenAI 模型。
- AgentKit 為希望加快產品推出與迭代速度的團隊，新增了更高層次的智慧體開發工具，包括智慧體建構工具、ChatKit、連接器登錄庫與評估循環。
- 在標準方面，OpenAI 推動了 AGENTS.md （規格），並參與 AAIF（Agentic AI Foundation），與 Model Context Protocol (MCP) 和技能等生態系標準共同發展。對開發人員而言，隨著生態系逐漸採用共通慣例，智慧體工具更容易移植，也能減少一次性的客製整合。
除了智慧體與相關標準的工作，我們也推出了 Apps SDK。這個開源框架擴充了 Model Context Protocol (MCP)，讓開發人員能在建置 MCP 伺服器的同時打造使用者介面，定義應用程式的邏輯與互動介面，並在 ChatGPT 等用戶端中執行這些應用程式。
這為何重要：開發人員可以建構較不依賴單一執行環境或使用者介面的智慧體，也能更輕鬆地將採用 OpenAI 技術的智慧體整合到異質系統中。
開放權重模型
除了託管 API，OpenAI 也推出了 開放權重模型 ，兼顧透明度、研究，以及地端或自行託管的部署需求，同時保有強大的推理與遵循指令能力。
- gpt-oss 120b & 20b 推理模型專為自行託管與地端部署而設計。
- gpt-oss-safeguard 120b & 20b 安全與政策模型旨在與 gpt-oss 搭配執行。
評估、調校與安全推出產品
- Evals API 支援以評估驅動的開發。
- 強化微調（RFT）使用可程式化的評分器。
- 在使用較大的模型驗證任務後，可透過監督微調／蒸餾，將較大模型的品質表現轉移到更小、成本更低的模型。
- 評分器與提示詞最佳化工具協助團隊讓「評估 → 改進 → 再評估」循環更緊密地銜接。
總結
2025 年一整年，我們持續聚焦於幾個方向，讓開發人員更容易在我們的平台上建構並推出產品：
- 將規模化且可控制的推理作為核心能力
- 統一、專為智慧體設計的 API 介面
- 開放的建構元件與逐漸成形的互通性標準
- 深入支援文字、圖像、音訊、影片與文件等多種模態
- 更強大的正式環境工具，支援評估、調校與部署
依任務推薦的模型（截至 2025 年底）
如果你正開始新的開發專案，或要將既有整合現代化，可以依任務將以下模型作為合理的「預設選擇」。
- 通用用途（文字與多模態）： GPT-5.2 適用於對話、長上下文工作與多模態輸入。
- 更深入的推理／對可靠性要求較高的工作負載： GPT-5.2 Pro 適用於規劃，以及值得投入額外運算資源以提升品質的任務。
- 程式碼編寫與軟體工程： GPT-5.2-Codex 適用於程式碼生成、審查、涵蓋整個程式碼庫的推理，以及由工具驅動的程式碼編寫智慧體。
- 圖像生成與編輯： GPT Image 1.5 適用於更高傳真度的圖像生成與反覆編輯。
- 即時語音： gpt-realtime 適用於低延遲的語音到語音處理與即時語音智慧體。
如需最新的可用性與層級資訊，請參閱官方模型比較頁面。
這些更新為接下來的發展奠定了基礎。感謝你在 2025 年與我們一起打造產品，我們期待看到你在 2026 年創造的成果。
連結與資源
- 提示詞最佳化工具
- 模型比較（目前的名稱、可用性與層級資訊）
- Agents SDK (Python) 與 Agents SDK (TypeScript)
- Codex 文件與 Codex CLI GitHub
- 圖像 Playground
- 平台更新日誌（推出的內容與時間）