OpenAI 开发者 Cookbook 发布 gpt-image-1.5 图像模型提示词指南。该模型在写实度、准确性和可编辑性上较前代有明显提升，支持高质量渲染与低延迟场景。指南给出提示词结构、显式约束、迭代式小步修改等方法，并用信息图、照片级写实、UI 模型、Logo、风格迁移、虚拟试穿、多图合成、儿童绘本角色一致性等示例演示生成与编辑工作流。
推荐理由：官方指南给出提示词结构、约束写法和质量与延迟取舍方法，示例覆盖生成与编辑的常见生产场景，可直接迁移到实际工作流。
OpenAI 发布 GPT-5.2 提示词指南，称其在企业级和智能体工作负载中提升了准确性、指令遵循、token 效率和多模态理解，但默认 reasoning_effort 为 none 且仍对提示词敏感。
推荐理由：OpenAI 官方给出 GPT-5.2 的提示词模式与迁移步骤，开发者可以直接套用其中模板和 evals 流程。
OpenAI 上线 Alignment 研究博客，以“实验室笔记”形式更频繁、更早地分享对齐与安全研究，包括尚在探索、不足以写成完整论文的想法。内容涵盖递归自我改进（RSI）系统的安全开发与部署、可控性与可审计性，由公司多个团队的研究者撰写。
OpenAI 提出用稀疏自编码器（SAE）的潜在归因（latent attribution）方法，替代此前的两步模型对比法，来定位与失准行为因果相关的 SAE 潜在特征。在涌现失准案例中，该方法选出的 top-100 Δ-attribution 潜在特征比 Δ-activation 特征更能通过激活引导让模型远离或走向失准，平均失准变化也更大；研究还用 GPT-5 对引导后的补全打分。
OpenAI 团队介绍为 gpt-5-codex 和 gpt-5.1-codex-max 训练专用智能体代码审查器的方法，作为纵深防御安全策略中的输出监控手段。
推荐理由：OpenAI分享了训练专用代码审查Agent的实践经验，读者可了解精度优先的部署权衡和验证比生成更省算力的发现。
OpenAI 开发者 Cookbook 发布教程，演示在同一 Realtime WebSocket 会话上通过带外的 response.create 请求（conversation 设为 none。
OpenAI 开发者 Cookbook 发布教程，演示如何用 Codex CLI 将 COBOL 投资组合系统等 legacy 代码库现代化，方法以一个 ExecPlan 为核心，拆为五个阶段：选定试点流、盘点与发现、设计与规格、实现与并行验证、沉淀为可复用模板。
OpenAI 的 Maja Trębacz 和 Romain Huet 演示如何设置 Codex 自动审查 GitHub 上的新拉取请求以及在 Codex CLI 中进行代码审查，并讨论了训练模型生成高质量代码审查的研究方法。视频还涵盖 Codex 代码审查与静态分析的区别、用 AGENTS.md 自定义审查，入口为 chatgpt.com/codex/code-review。
OpenAI 发布演示视频，展示如何用 Codex 的多模态能力设计、迭代并构建应用前端界面。Channing Conger 和 Romain Huet 演示了将 Codex cloud 作为前端设计伙伴，从手机创建 Codex 任务、草图构思新功能到多模态功能的不同用法。
OpenAI 发布一段 5 分钟演示，展示如何用 Codex CLI 搭配 GPT-5-Codex 完成开发任务。视频依次演示规划多人游戏实现、使用 CLI 命令、落地实现方案、部署游戏并试玩。
OpenAI Developers 发布了一场实操演示，展示通过 AI 智能体和工具调用（tool calling）为代码库提速的工具链。演示以动手实操形式呈现，聚焦于提升编码速度。
Sora、ImageGen 与 Codex 被放在同一条多模态流水线中，串联视频、图像与代码生成工具，指向创意生产工作流。内容聚焦这些工具之间的衔接方式，而非单一模型的独立能力。
OpenAI 发布视频介绍其最新开放模型系列 gpt-oss，支持开发者对模型进行适配、扩展和微调，并可与 GPT-5 结合使用以构建灵活的高影响力应用。视频还展示了 NVIDIA DGX Spark AI 计算机的现场演示。
OpenAI 展示如何将 Codex 与主流代码编辑器搭配使用，简化编辑器内的工作流，内容涉及 codex 与 IDE 扩展。
推荐理由：官方演示了 Codex 与主流代码编辑器的搭配方式，可帮助开发者了解如何把工作流收进编辑器内完成。
多个团队分享了用 Codex 端到端交付真实软件的经验教训。内容聚焦 Codex 在产品交付流程中的实际应用。
OpenAI 推出基于 Sora Video API 和 OpenAI SDK 的 NextJS 示例应用 Sora starter app，提供文本提示词加可选图像输入来生成和 remix 视频的简易 UI。
OpenAI 开源 ChatKit advanced samples 仓库，收集多个场景驱动的 ChatKit 示例，每个示例由 FastAPI 后端与 Vite + React 前端组成，用 ChatKit Python SDK 实现自定义后端并接入 ChatKit.js。
OpenAI 发布 ChatKit 入门模板仓库，包含两个参考实现：自托管 ChatKit 集成示例和托管 ChatKit 集成示例（含托管工作流）。两个应用均为最小化 ChatKit 集成，可直接运行。
OpenAI 在 GitHub 发布 openai-apps-sdk-examples 仓库，展示可与 Apps SDK 配合使用的示例 UI 组件，以及把组件作为工具暴露的多个 MCP 服务器，包括 Pizzaz、3D 太阳系、购物车和带 OAuth 认证的示例。
OpenAI 推出 Agentic Commerce Protocol（ACP），一个连接商家与 ChatGPT 用户的开放标准。该协议支持 ChatGPT 摄取结构化商品目录数据、理解商家库存，并在对话中按上下文展示相关商品。
OpenAI 发布 Web search 指南，介绍模型如何通过网页搜索获取最新信息并返回带来源引用的答案。
OpenAI 发布 API 速率限制指南，说明速率限制按组织级和项目级而非用户级设定，并随所用模型不同而变化。限制指标包括 RPM、RPD、TPM、TPD、IPM 及部分流式音频模型的每分钟音频分钟数，任一指标先触顶即受限。付费用量层级分为 Build、Launch、Grow，随累计充值额自动升级，层级越高速率限制越高。
OpenAI 发布 Evals 入门指南，介绍如何用平台 Datasets 功能创建数据集、编写提示词并生成输出来评估模型表现。Evals 平台正在弃用，现有内容在过渡期内仍可用，2026 年 10 月 31 日起对现有用户转为只读，11 月 30 日关停。
OpenAI 发布函数调用官方指南，讲解如何用 JSON schema 定义的函数工具和自由文本的自定义工具连接模型与外部系统，示例覆盖 Responses API 和 Chat Completions。
OpenAI 发布 Background mode 指南，开发者可在 GPT-5.2 和 GPT-5.2 Pro 上异步执行长任务，通过将 API 请求的 background 设为 true 并以 GET 端点轮询状态，避免超时和连接问题。ZDR 项目需配合 store=false，响应数据临时落盘约 10 分钟；仅显式设置 store=true 时响应才会在轮询期后保留。
OpenAI 在 Responses API 中提供托管式 file search 工具，模型可通过语义与关键词检索，从预先上传到 vector store 的文件知识库中取回信息并自动调用。
OpenAI 推出 Flex processing（beta），以更慢的响应速度和偶发的资源不可用换取更低成本，适合模型评估、数据增强和异步等非生产任务。token 按 Batch API 费率计价，叠加 prompt caching 折扣，通过在 API 请求中设置 service_tier 为 flex 使用；资源不足时返回 429 且不计费，官方建议用指数退避重试或改回标准处理。
OpenAI 发布 Batch API 使用指南，该接口以异步方式批量发送请求，成本比同步 API 低 50%，并提供更高的速率限制，每批任务在 24 小时内完成。Batch API 支持 /v1/responses、/v1/chat/completions、/v1/embeddings 等 7 个端点，输入文件为 .jsonl 格式，单个文件上限 200 MB，每个文件只能包含单一模型的请求。
OpenAI 发布对话状态管理指南，介绍三种跨轮次保留上下文的方式：手动传入历史消息、用 Conversations API 创建带持久标识的会话对象、以及通过 previous_response_id 串联响应。
OpenAI 发布实时语音转写指南，推荐麦克风、通话等直播音频流使用 gpt-live-transcribe 模型，通过 WebSocket 或 WebRTC 建立会话后随语音返回增量转写文本。
推荐理由：OpenAI 官方指南，给出实时转写的会话配置、延迟档位取舍和多语言用法，可直接照做。
OpenAI 的 Build hour 演示了智能体如何调用工具来完成任务，涉及 Responses API、function calling、Agents SDK 与 tool calling。内容聚焦 agentic 场景下的工具调用能力。
OpenAI Developers 分享在质量、性能与开销之间取得平衡的策略，围绕准确率、延迟和成本三个维度做取舍。内容聚焦如何为具体场景选择合适的权衡方案。
OpenAI 发布推理模型使用指南，说明 o 系列模型（如 o3、o4-mini）擅长规划、复杂决策和高精度任务，GPT 模型（如 GPT-4.1）更适合快速低成本的明确任务，多数 AI 工作流可组合两者，用 o 系列做规划、GPT 做执行。
OpenAI 发布 Evals API 使用指南，介绍如何通过 API 以编程方式配置评估，用 data_source_config 定义测试数据 schema、用 testing_criteria 设置评分器，并以 IT 工单分类为例演示完整流程。
OpenAI 的 Build hour 演示了智能体如何调用工具来完成任务，涉及 Responses API、function calling 与 Agents SDK。内容围绕 agentic 工具调用展开。
OpenAI 发布 Evals 最佳实践指南，讲解如何为 LLM 应用设计评估，并宣布 Evals 平台将于 2026 年 10 月 31 日对现有用户转为只读、11 月 30 日关停。指南覆盖从单轮交互到多智能体四种架构中非确定性出现的环节，给出指标型评估、人工评估和 LLM-as-a-judge 的取舍建议，并提醒用 gpt-6-astra 构建 LLM 评审时需先与人工标注校验一致性。
OpenAI 发布 Agents SDK 快速入门，通过 pip install openai-agents 安装，用 Agent 定义名称与 instructions，再由 Runner.run 执行并返回 RunResult。
OpenAI 发布实时翻译指南，介绍用 gpt-realtime-translate 模型将源音频流式输入专用翻译端点 /v1/realtime/translations，在说话者讲话的同时获得翻译音频和字幕增量，适用于同声传译、多语言通话、直播和会议等场景。
OpenAI 发布 Realtime API 与音频指南，讲解如何构建语音到语音的 voice agent，模型直接处理音频、维护对话状态并可调用工具。
OpenAI 发布构建智能体指南，对比 Agents API、Agents SDK 与 Responses API 三种运行时的选型。Agents API 由 OpenAI 托管 Codex harness，支持自动上下文压缩、多智能体编排、程序化工具调用和 MCP 服务器；Agents SDK 在应用内运行，由 runner 处理智能体循环与 handoff。