GPT-5.2 Pro vs DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp)，先看什么最有效？
先看你的任务结构。如果输入内容很长、RAG 上下文很多，优先看 DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的输入价格；如果回复很长、输出占比高，先看 DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的输出价格。
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GPT-5.2 Pro vs DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp)：价格、上下文和适用场景对比
比较 GPT-5.2 Pro 和 DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的输入价格、输出价格、上下文长度、能力范围和适用团队。
一句话结论
DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 在价格结构上整体更轻，适合先作为成本基线；GPT-5.2 Pro 则更值得从能力边界继续确认。
先看什么
这组模型的主要分歧在输出成本，长回复、代码解释和报告生成会更快拉开预算差异。
能力差异
GPT-5.2 Pro 的上下文优势足够明显，长文档、多文件代码库和复杂代理场景要优先看它。
如何判断
这组对比跨了两个供应商，除了价格，还要考虑 SDK、生态工具、区域可用性和团队已有基础设施。
DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的输入价格明显更低，大约只有 GPT-5.2 Pro 的 1 成左右，更适合高频请求、长 prompt 或 RAG 场景。
DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的输出价格优势更明显，面对长回复、报告生成、代码解释这类输出占比较高的任务时，长期预算会更友好。
GPT-5.2 Pro 的上下文窗口大约是 DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的 3.1 倍，更适合长文档、长代码库和复杂代理链路。
GPT-5.2 Pro 支持图像输入，而 DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 更偏向纯文本能力。
GPT-5.2 Pro 更适合谁
GPT-5.2 Pro 更适合偏向 长上下文 的任务结构。
GPT-5.2 Pro 的输入成本不占优，更适合在质量优先、调用量相对可控的场景下评估。
GPT-5.2 Pro 在长输出任务里需要更关注预算，尤其是回复偏长的工作流。
DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 更适合谁
DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 更适合偏向 常规上下文 的任务结构。
DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的输出成本更友好，适合长生成、报告、代码解释等结果较长的任务。
DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的输入价格也更低，如果你的任务 prompt 很长，它会更容易打平总预算。
核心参数对比
| 维度 | GPT-5.2 Pro | DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) |
|---|---|---|
| 供应商 | OpenAI | DeepSeek |
| 输入价格（/百万 tokens） | $21 | $0.56 |
| 输出价格（/百万 tokens） | $168 | $1.68 |
| 上下文窗口 | 400,000 tokens | 128,000 tokens |
| 最大输出 | 128,000 tokens | 32,768 tokens |
| 模态能力 | 文本 / 图像 | 文本 |
自动生成的选型说明
DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的输入价格更低，约为 $0.56/百万 tokens，更适合高频调用或成本敏感的生产场景。
GPT-5.2 Pro 提供更大的上下文窗口，达到 400,000 tokens，更适合长文档分析、代码库问答和复杂代理流程。
GPT-5.2 Pro 来自 OpenAI，DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 来自 DeepSeek，如果你的选型重点是稳定生态、成本控制或上下文能力，这个对比页可以作为第一轮判断依据。
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- GPU vs API Cost 如果你已经缩小到单一候选模型，可以继续评估自建 GPU 是否值得。
下一步怎么选
GPT-5.2 Pro 的上下文窗口更大，适合处理更长的文档或更复杂的代理链路；DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 则更适合结构更清晰的常规任务。
DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 在缓存命中场景下更值得关注，如果你的系统提示和固定上下文重复率高，这一项会直接影响长期成本。
如果你已经确定只看成本，优先保留 DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 和 DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp)；如果你还在看综合表现，就继续进入单模型页核对具体参数和价格页做 token 试算。
这类对比页怎么用
这组对比里，谁更适合长上下文任务？
GPT-5.2 Pro 的上下文窗口更大，所以更适合长文档、多文件代码库和复杂代理链路。是否值得为这个能力付费，还要结合你的真实任务长度判断。
这组模型更应该看价格，还是看供应商和生态？
这组对比跨了两个供应商，除了价格，还要看 SDK、区域可用性、部署限制和团队已有基础设施。
这组模型需要特别关注多模态能力吗？
GPT-5.2 Pro 支持图像输入，而另一方更偏向纯文本。如果你的任务没有图像需求，就不要为多模态能力额外付费。
看到这里之后下一步做什么？
下一步应该进入 GPT-5.2 Pro 或 DeepSeek Reasoner (V3.2-Exp) 的单模型页，核对更细的参数、相关模型和供应商信息，再决定是否进入实际测试。