本文按系列统一口径，整理 OpenAI（以 gpt-5.2 为代表）的企业选型要点。具体能力与条款以官方文档为准：
- 模型页：
https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5.2 - 定价：
https://platform.openai.com/docs/pricing - 数据使用/保留：
https://platform.openai.com/docs/guides/your-data - 企业数据说明：
https://openai.com/business-data/
适用场景
- 复杂推理/高要求指令遵循
- 代码相关任务（以你们真实仓库任务为准）
- 需要较强的结构化输出与工具调用能力的业务
不适用/高风险场景（需要门禁）
- 任何“高风险动作”自动执行（下单、写库、发外部邮件）
- 高敏数据场景（除非条款与技术门禁完全到位）
成本与工程化建议
- 先把提示与工具层稳定：否则成本与失败率会被系统差异淹没
- 明确长上下文策略：能检索就别堆上下文；能摘要就别全量回灌
- 把重试做成幂等：避免重复计费
数据与合规核对点
- 默认是否训练、是否可配置退出
- 默认保留多久、是否支持零保留
- 审计日志与访问控制如何获取
推荐默认配置（POC 起步）
- 先用“稳定版本/明确别名”
- 强制结构化输出（能 schema 校验就不要依赖自然语言）
- 工具调用做最小权限与强校验（入参/返回都校验）
你的 POC 应该重点验证什么
- 结构化输出稳定性（schema 失败率）
- 工具调用正确率（错参率、超时率）
- 成本长尾（长对话/长文档/高并发）