模型专题

ChatGPT深度研究怎么用？普通搜索和Research有什么区别

GPT-6 Astra 中文专题 · 内容整理于 2026年9月12日

假设你想知道：

“ChatGPT Plus现在多少钱？”

这种问题用普通搜索就够了。

搜索官方最新页面，确认价格，再给你一个答案，整个过程不需要研究几十个来源。

但如果问题变成：

“研究2026年主流AI订阅产品，比较ChatGPT、Claude和Gemini的价格、模型、研究能力、编程能力和适用人群，最后告诉我个人开发者应该怎么选。”

事情就完全不同了。

这已经不是“查一个答案”。

而是要：

确定比较标准
寻找不同公司的官方资料
核对最新信息
分析各自优势
处理来源之间的差异
最后形成完整结论

这种任务更适合ChatGPT的：

Deep Research，中文通常称为“深度研究”。

最简单的理解就是：

Search帮你“查一下”，Deep Research帮你“研究一下”。

ChatGPT深度研究到底是什么？

Deep Research不是普通搜索按钮换了一个名字。

它是一种面向复杂问题的多步骤研究模式。

开始以后，ChatGPT不会只搜索一次然后立即给答案。

它会围绕你的目标：

分析研究问题
制定研究计划
搜索多个来源
继续调整搜索方向
阅读和比较信息
综合不同证据
最后形成结构化报告

最终结果会带有引用或来源链接，方便你返回原始资料核实。

这也是Deep Research与普通聊天最大的区别之一：

它关注的不是“马上回答”，而是“把问题研究完整”。

普通Search到底在做什么？

普通联网搜索更强调：

速度。

比如你问：

ChatGPT Plus现在多少钱？

Search可以快速搜索最新网页，然后回答：

当前价格是多少、来源是什么。

再比如：

苹果今天发布了什么产品？

或者：

英伟达今天为什么上涨？

这些问题的核心都是：

快速获得当前信息。

你并不一定需要一份几千字的研究报告。

同一个问题，用Search和Deep Research会有什么不同？

比如：

“GPT-6 Astra适合编程吗？”

如果使用Search，ChatGPT可能：

查OpenAI官方模型说明
找一些最新资料
总结核心编程能力
给出一个比较简洁的回答

这适合只是想快速了解。

但如果使用Deep Research，你可以要求：

研究GPT-6 Astra的软件开发能力。

重点分析：
1. OpenAI官方定位
2. 长上下文能力
3. 复杂代码库处理
4. Agent和Computer Use能力
5. Codex中的使用方式
6. 与GPT-5.6 Sol的区别

优先使用OpenAI官方资料，
同时查找可靠的第三方实际测试。

把官方宣称和第三方实测分开。

最后给出：
适合使用Astra的开发任务，
以及不值得使用Astra的场景。

这时任务已经从：

“查资料。”

升级成：

“寻找证据 → 比较证据 → 得出结论。”

Search和Deep Research，可以直接这样区分

对比	Search	Deep Research
主要目标	快速查信息	深入研究问题
速度	通常更快	需要更多研究时间
来源数量	通常较少	可研究和综合多个来源
研究计划	通常不需要	会先形成研究计划
适合问题	明确、具体、快速事实	复杂、多步骤、需要比较的问题
输出	简短回答和来源	结构化研究报告和引用
来源控制	可以指定来源	更适合明确控制研究来源

怎么打开ChatGPT Deep Research？

在ChatGPT中，通常可以从输入框附近的工具菜单进入。

操作思路是：

打开ChatGPT
新建一个对话
打开输入框旁边的工具菜单
选择Deep Research / 深度研究
输入你的研究任务

当前ChatGPT也支持通过Deep Research相关命令直接启动研究。

不同客户端和版本的界面文字可能略有不同，所以如果没有直接看到按钮，可以优先查看输入框附近的工具菜单。

启动以后，不是马上开始搜索

这正是Deep Research和普通Search非常不同的一点。

在Chat中启动研究任务后，ChatGPT会先根据你的问题创建一个：

研究计划。

你可以在真正开始研究以前先检查这个计划。

比如你的任务是：

“研究中国AI搜索市场。”

ChatGPT可能准备调查：

主要产品
用户规模
商业模式
搜索技术
竞争格局
未来趋势

如果你觉得范围太大，可以在开始前修改：

“不要研究企业搜索，我只关心面向普通用户的AI搜索产品。”

这样可以避免研究跑偏。

第一次用Deep Research，别只输入一个关键词

比如：

研究AI。

范围实在太大。

Deep Research虽然能继续理解任务，但研究结果很容易变得宽而浅。

更合适的提示词至少说清：

研究什么 + 为什么研究 + 时间范围 + 重点问题 + 最终要什么结果。

比如：

研究2026年ChatGPT个人订阅套餐。

我的目的是写一篇中文购买指南。

重点分析：
Free、Go、Plus和Pro的价格，
模型权限，
Deep Research，
Codex，
Work，
GPT-6 Astra使用差异。

优先使用OpenAI官方最新资料。

如果旧页面和新页面存在冲突，
优先采用更新时间较新的官方信息。

最后输出：
1. 套餐对比
2. 各自适合人群
3. 最容易误解的地方
4. 购买建议

这就是非常适合Deep Research的任务。

Deep Research可以指定只看某些网站吗？

可以。

这是目前Deep Research非常实用的一项能力。

你可以限制它重点使用某些网站。

比如研究OpenAI产品：

只使用OpenAI官方网站、
Help Center和开发者文档作为核心事实来源。

不要把第三方博客中的套餐价格当成事实依据。

如果研究学术主题，也可以要求：

优先论文
优先政府网站
优先监管机构
只看特定行业网站

这样可以明显提高研究来源的一致性。

还可以上传自己的PDF一起研究

Deep Research不仅能搜索互联网。

默认情况下，它还可以使用：

公开网页
你上传的文件

所以可以把一份内部报告上传，然后要求：

这是我们公司的2026年产品报告。

请结合这份文件和公开网页信息，
研究三家主要竞争对手。

重点比较：
产品能力、
价格、
市场定位、
我们的优势、
我们的缺口。

内部报告里的数据和公开网页数据要分开注明。

这时候ChatGPT研究的不再只是互联网。

而是在：

你的资料 + 外部资料

之间进行比较。

Deep Research还能使用连接的应用

目前Deep Research还可以使用符合条件的已连接ChatGPT应用和数据服务。

具体能看到哪些来源，会受到：

你的套餐
所在地区
工作区权限
应用本身是否支持Deep Research

等因素影响。

例如在符合条件的账户和工作区中，可以将文档存储服务或其他数据来源纳入研究。

这对于企业研究尤其有价值。

因为研究可以同时参考：

互联网公开资料和企业自己的内部资料。

研究开始以后还能改方向吗？

可以。

目前Deep Research允许你在研究过程中查看进度。

如果发现方向不对，可以中断并补充新的要求。

比如它正在大量研究美国市场，但你真正关心中国市场。

可以直接补充：

停止继续扩展美国市场资料。

后续重点放在中国大陆和东南亚，
美国资料只作为对照。

也可以增加新的来源。

所以Deep Research不是：

“点击以后只能等最终答案。”

而是可以在研究过程中继续控制方向。

Deep Research完成以后会得到什么？

最终通常是一份结构化报告。

内容会根据任务不同而变化，例如：

研究摘要
背景
关键发现
数据对比
不同观点
风险
结论
引用和来源

你可以点击引用检查：

“这个结论到底来自哪里？”

这对于写：

行业报告
SEO文章
产品分析
投资研究
采购比较
商业方案

比普通聊天更加适合。

研究完成以后，不代表对话就结束了

这是很多第一次使用Deep Research的人容易忽略的地方。

拿到报告以后可以继续问：

这份报告太长。

把真正影响决策的结论压缩成5点。

或者：

第三部分证据还不够充分。

针对这一部分继续研究，
优先寻找官方数据。

还可以：

根据这份研究结果，
重新整理成一篇适合普通用户阅读的文章。

也就是说：

Deep Research负责把资料研究透，普通Chat负责继续加工结果。

哪些问题最适合Deep Research？

一个非常好的判断方法是：

如果这个问题让你自己做，需要打开十几个甚至几十个网页，那么它很可能适合Deep Research。

例如：

产品购买研究

研究目前主流扫地机器人。

预算5000元以内。

比较避障、
拖地、
基站、
耗材成本、
长期口碑。

不要只看厂商参数，
同时参考专业评测和真实用户反馈。

行业竞争分析

研究2026年AI编程工具市场。

重点分析：
ChatGPT Codex、
Claude Code、
GitHub Copilot
以及其他主要产品。

比较产品定位、
价格、
模型、
Agent能力、
代码库能力和适合用户。

最后判断市场目前的竞争格局。

SEO内容研究

研究“ChatGPT Plus”这个中文搜索主题。

分析用户最常见的搜索意图，
包括：
价格、
充值、
付款、
模型、
额度、
功能、
取消订阅。

再检查现有内容还缺少哪些长尾问题。

最后规划一个30篇文章的内容集群，
避免搜索意图互相竞争。

旅行规划

研究一次7天日本关西旅行。

时间是11月，
两名成年人。

比较大阪、京都和神户的住宿成本、
交通、
主要景点和天气。

不要只是列景点，
最终给出每天具体路线和预算。

哪些问题不值得用Deep Research？

比如：

“今天深圳天气怎么样？”

用Search更合适。

“ChatGPT Plus多少钱？”

搜索官方页面就能解决。

“帮我把这封邮件写得礼貌一点。”

普通Chat即可。

“CSS怎么让元素居中？”

通常也没有必要启动一整套研究流程。

Deep Research并不是越多用越好。

复杂工具应该留给复杂问题。

为什么不用Deep Research查一个简单价格？

因为Research的优势来自：

多步骤分析。

如果最终只需要：

“20美元/月。”

那让它搜索几十个资料并没有多少意义。

类似于为了查今天气温，专门写一份气候研究报告。

工具越复杂，并不代表每次答案都越好。

普通搜索是不是只会搜一个网页？

也不是。

Search同样可能查看多个网页并整理信息。

真正的区别不是：

“一个网页”和“多个网页”。

而是：

任务深度。

Search更关注快速找到当前答案。

Deep Research则会围绕问题主动规划、继续搜索、比较和综合。

Deep Research也会出错吗？

会。

有Research、引用和几十个来源，并不意味着最终报告绝对正确。

仍然可能出现：

来源本身有错误
旧信息没有及时更新
遗漏关键资料
对证据理解不准确
把相关性理解成因果关系

所以重要结论仍然应该检查引用。

尤其是：

法律
医疗
金融
公司财务
价格
政策

不能因为报告很长，就默认一定可靠。

怎么让Deep Research结果更可靠？

比起一句：

“帮我深入研究一下。”

可以增加几个限制。

例如：

研究这个问题时：

1. 优先一手来源和官方网站
2. 标明信息发布时间
3. 区分事实、分析和推测
4. 如果来源互相冲突，列出冲突
5. 不要为了得出结论而忽略反面证据
6. 对无法确认的信息明确写“无法确认”

这些要求对提高最终研究报告质量非常有帮助。

还可以要求它主动寻找“反面证据”

这是研究时非常实用的一招。

例如：

不要只寻找支持这个结论的资料。

同时主动寻找反对证据，
告诉我有哪些数据可能推翻当前判断。

这比单纯让ChatGPT“证明我的想法正确”更有研究价值。

如果Research结果太泛，通常是研究问题太大

例如：

“研究新能源汽车行业。”

范围包含：

中国
美国
欧洲
电池
整车
供应链
政策
销量
估值

很容易得到一本“大而全”的报告，却没有真正解决你的问题。

更好的方式是：

研究2026年中国20万至30万元纯电SUV市场。

重点比较销量增长最快的品牌，
以及价格竞争是否仍在加剧。

时间范围只看最近12个月。

问题越具体，Deep Research越容易产生真正有价值的结论。

Deep Research有使用次数限制吗？

有。

Deep Research的使用量会根据ChatGPT套餐不同而变化。

目前ChatGPT会在产品界面里显示：

你的剩余Deep Research任务数。

如果你的套餐采用固定月度研究额度，官方目前说明：

从第一次使用开始，每30天重置一次。

因此如果只是一个简单问题，没必要为了“答案可能更高级”而消耗一次Deep Research任务。

Deep Research现在不只存在于普通Chat

2026年的Deep Research已经进一步进入ChatGPT的其他工作环境。

根据当前官方说明，它可以在符合条件的情况下用于：

Chat
Work
Codex

整体逻辑相似：

描述目标、提供资料和来源、补充必要信息，最后得到有引用的研究结果。

不过不同入口使用的额度机制可能不同。

例如在Work中的Deep Research，会使用Work / Codex现有使用额度或Credits，而不是普通Chat里的独立Deep Research任务额度。

第一次用Deep Research，我建议先研究一个真实问题

不要为了体验功能而输入：

“帮我研究人工智能发展史。”

找一个你今天真的需要答案的问题。

例如：

准备买车：

研究我预算范围内最值得买的三款车。

准备做网站：

研究这个关键词目前有哪些内容机会。

准备投资：

研究这家公司最近一个季度发生了哪些基本面变化。

准备做产品：

研究竞争对手最近一年推出了哪些新功能。

只有研究结果真正影响你的下一步决定，你才能明显感受到Deep Research和普通Search之间的差距。

新手可以直接复制这套Deep Research提示词

请使用Deep Research研究【主题】。

我的目标：
【为什么研究这个问题】

时间范围：
【最近30天 / 最近一年 / 2026年】

重点回答：
1. 【问题一】
2. 【问题二】
3. 【问题三】

来源要求：
优先使用官方网站和一手资料，
必要时加入可靠第三方来源。

请区分：
确定事实、
分析判断、
无法确认的信息。

如果不同来源互相冲突，
请列出差异，不要强行统一。

最后输出：
1. 执行摘要
2. 关键发现
3. 证据和数据
4. 风险或反面观点
5. 最终结论
6. 主要来源

如果还是不知道选哪个，问自己一个问题

“我需要一个答案，还是需要一份研究？”

如果你只是想知道：

“现在是多少？”

“刚发生了什么？”

“这个产品最新参数是什么？”

用：

Search。

如果你想知道：

“为什么会这样？”

“多个来源综合起来意味着什么？”

“A、B、C到底应该选谁？”

“证据是否支持这个结论？”

“研究以后帮我形成完整决策报告。”

用：

Deep Research。

而如果只是：

“帮我改一句话。”

“解释一个基础概念。”

“根据我已经提供的内容总结。”

普通Chat通常就够了。

普通Chat负责回答，Search负责找最新信息，Deep Research负责把复杂问题研究透。

把这三个层次分清楚以后，就不需要看到“Deep Research”几个字就每个问题都打开它。

资料来源：OpenAI 官方模型文档。产品参数以官方更新为准；提示词与工作方法为本站编辑建议。