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如何通过 API 访问 GPT-5 和 GPT-5.2 —— 完整开发者指南

了解如何通过统一 API 访问 OpenAI 最新的 GPT-5、GPT-5.2 和 o3-pro 模型。包含使用 Python、Node.js 和 curl 的分步示例。

Crazyrouter Team

January 23, 2026 / 790 views

Crazyrouter

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OpenAI 发布了迄今最强大的模型：GPT-5、GPT-5.2，以及专注推理的 o3-pro。本文将展示如何通过 Crazyrouter 的统一 API 访问这些前沿模型。

支持的 OpenAI 模型#

Crazyrouter 提供对完整 OpenAI 模型阵列的访问：

Model	Input ($/1M tokens)	Output ($/1M tokens)	Best For
gpt-5.2	$1.75	$14.00	最新旗舰，复杂任务
gpt-5.2-pro	$3.50	$28.00	加强版推理能力
gpt-5	$1.25	$10.00	通用任务
gpt-5-pro	$2.50	$20.00	高级分析
gpt-5-mini	$0.25	$2.00	高性价比
gpt-5-nano	$0.05	$0.40	海量请求场景
o3-pro	$20.00	$80.00	复杂推理
o3-mini	$1.10	$4.40	高效推理
o4-mini	$1.10	$4.40	最新推理模型

快速开始#

1. 获取你的 API Key#

访问 Crazyrouter 控制台
进入「Token Management」
点击「Create Token」
复制你的 API key（以 sk- 开头）

2. 发送你的第一个请求#

使用 Python（推荐）#

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://crazyrouter.com/v1",
    default_headers={
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
    }
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

使用 Node.js#

javascript

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://crazyrouter.com/v1',
  defaultHeaders: {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
  }
});

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5.2',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
      { role: 'user', content: 'Explain quantum computing in simple terms.' }
    ],
    temperature: 0.7
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

使用 curl#

bash

curl https://crazyrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, GPT-5.2!"}],
    "temperature": 0.7
  }'

流式响应#

如果需要实时输出，可以启用流式响应：

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://crazyrouter.com/v1",
    default_headers={
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
    }
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a short story about AI."}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

使用推理模型（o3-pro）#

o3-pro 模型在复杂推理任务上表现出色：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="o3-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Solve this step by step: If a train travels 120 miles in 2 hours, then stops for 30 minutes, then travels another 90 miles in 1.5 hours, what is the average speed for the entire journey including the stop?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

GPT-5 Codex 模型#

对于代码生成任务，请使用专门的 codex 模型：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a Python function to implement binary search"}
    ]
)

可用的 codex 变体：gpt-5-codex、gpt-5-codex-high、gpt-5-codex-medium、gpt-5-codex-low、gpt-5.2-codex