科技
ChatGPT深度研究怎麼用？2026大改版，5步驟操作與提示詞範例一次看
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2026 年 2 月 ChatGPT Deep Research（深度研究）經歷重要改版，加上舊版模式於近期正式退場，讓這項具備跨來源深度分析、長文報告生成功能的工具再次成為焦點。
與一般 Search（快速搜尋）相比，新版 Deep Research 改動了過去單向輸入與被動等待的運作限制， 轉型為可即時調整路線、指定可信賴網域並整合私有文件的研究助理 。而面對機制升級，提示詞的撰寫邏輯與協作方式也須同步調整。
本文梳理了 Deep Research 的各方案使用規範與 5 步驟操作指南，並附上可直接套用的「5 要素提示詞框架」範本，帶讀者產出一份結構完整的深度決策報告！
一、ChatGPT Deep Research 是什麼？與 Search、Thinking 差在哪？二、ChatGPT Deep Research 2026 更新了什麼？三、ChatGPT Deep Research 免費版能用嗎？Go、Pro等方案使用限制四、ChatGPT Deep Research 操作 5 步驟：提示詞要素怎麼寫？範例一次看五、ChatGPT Deep Research會引用錯資料嗎？3個查證重點六、哪些任務適合 Deep Research？哪些用一般搜尋更快？七、進階應用：AI 工具搜尋功能比較、半小時生成萬字入門報告
Deep Research（深度研究）、Search（搜尋）、Thinking（思考）這三個功能，在基礎運作邏輯上完全不同：
適用情境與特色
快速取得外部資訊。
適合用來查簡單的事實，例如：今天天氣、最新股價、即時新聞。
加強模型的邏輯推理能力，讓它在回答前花更多時間自我除錯。
專注於複雜邏輯推演；這與「有沒有去全網做深入搜尋」是兩回事。
進行多步驟、跨來源的深入探索，分析數十個網站、文件或已連接的 App。
適合跨來源的複雜分析，最後會彙整成一份結構完整的報告。
初代的深度研究偏向丟出題目後，被動等待結果，使用者能介入的空間較少。2026 年 2 月的大改版，將其轉變為可以隨時檢查並修改方向的研究助理，根據 OpenAI 官方，主要更新包含：
指定搜尋範圍： 使用者可以限制 AI 只搜尋特定網站或可信的頂級網域。
整合私有資料： 允許將雲端文件（如 Google Drive）與企業內部資料納入搜尋來源。
研究計畫微調： 在正式搜尋前，AI 會先列出研究計畫，使用者可以手動增加或刪除它打算查的方向。
即時互動介入： 在執行過程中，你可以看到實時進度，並能隨時中斷、追加新的找尋方向。
全螢幕閱讀介面： 完成後改用附有側邊目錄、資料來源引用的全螢幕報告介面。
隨後在 2026 年 3 月 26 日， OpenAI 移除了「舊版深度研究模式（legacy mode）」，現行深度研究預設改用最新模型 。不過若有特殊需求，目前部分帳號的後台，仍看得到指定使用 legacy 模型執行的選項。
至於最近社群討論度跟教學文大幅增加，可能為年初的大改版後，加上舊版正式退場，帶動大量搜尋與轉型需求，隨著教學資訊的擴散，才讓這項功能重新成為話題焦點。
深度研究並非付費帳號專屬，但不同方案提供的使用額度有所差異：
深度研究（Deep Research）額度限制
提供有限的深度研究使用額度。
提供比 Free、Go 更高的深度研究額度。
個人方案中提供最高的深度研究額度，適合使用頻率較高的研究工作。
每位使用者具有方案內含額度；額度用完後，可視工作區設定使用共享點數。
Enterprise / Edu 方案
通常採合約層級的共享點數池，管理員可依工作區權限與群組設定控制用量。
OpenAI 目前沒有公開列出所有個人方案的固定任務次數，最精準的做法是直接看對話框裡的「次數計數器」；付費方案的額度重置，是從付費當天起算每 30 天重置一次，而非每自然月計算。
新版 Deep Research 支援全流程的人工介入。以下以「台灣電動車市場研究」為例，透過 5 個步驟與 5 個提示詞要素，實際演練一次如何與 Deep Research 協作：
在對話框點擊「＋」號工具選單並選擇「Deep research」，或直接在對話框輸入 /Deepresearch 啟動。
開啟後，提示詞的精準度決定報告品質，須明確定義研究目的與最終用途，避免僅輸入籠統的主題關鍵字。
完整的要素應包含 5 大要項： 研究目標、時間與地區範圍、必須回答與排除的問題、來源標準、輸出與衝突處理 。
可直接套用以下通用範本：
【實際示範】套用範本輸入：
如果需要高信賴度的專業報告，在輸入框附近找到「網站／Sites → 管理網站／Manage sites」，手動輸入信任的特定網域（如政府網站、知名學術智庫），或連接 Google Drive 或 SharePoint 作為資料背景。
【實際示範】限定優先參考 moitc.gov.tw（交通部）、moe.gov.tw（能源署）及車廠官網（如 tesla.com）。
送出提示詞後，系統會先列出研究計畫大綱。執行前，先確認搜尋方向是否符合預期，主動刪除無關項目並補足缺漏。
【實際示範】若大綱出現無關的周邊議題，可直接中斷並修正：
報告完成後，將產生具備目錄與引用連結的全螢幕報告，可下載成 Markdown、Word 或 PDF 檔。完成後，再進行人工審查，確認數據無誤。
OpenAI 官方說明，即使是深度研究，偶爾也會出現事實幻覺或錯誤推論，產出的報告裡附了引用超連結，不代表一定正確。因此，拿到成品後，須進行以下人工核對：
點開超連結，確認網頁內容是不是真的有提到報告裡寫的數據，還是只是連到一個不相干的相關首頁。
確認數據的發布日期，避免 AI 用 2022 年的舊資料來回答 2026 年的現狀。
當報告出現「市佔第一、首創、歷史新高」等字眼，務必回到一手公報或財報確認，避免誤用公關稿或未經證實的媒體傳言，並另找第二個來源確認。
適合使用 Deep Research 的情境， 是需要多來源交叉比對、產出結構化長文的任務，像是競品研究、行業分析、複雜硬體採購比較、學術文獻整理等 。
不適合使用、用一般 Search 更快的情境，則是查即時事實，例如：今天台股大盤點數、特定車款售價，此時一般搜尋 3 秒就能解決，不需花費數分鐘等待深度研究。
使用此功能時，在資料安全上也要留意，未經授權的機密、個資或未公開資料，不應上傳到個人帳號或任意連接的第三方服務；若要使用企業內部資料，應遵守公司政策、工作區權限與資料處理規範。
想進一步了解不同 AI 工具的深度研究表現，或是看懂更複雜的提示詞心法，推薦搭配以下兩篇實務指南：
在2025 AI 搜尋報告大戰：Gemini、ChatGPT、Perplexity 誰最強中，完整對比了各大工具在資料準確度、整理效率與分析深度上的差異。
在橫縱分析 Prompt：半小時生成萬字入門報告中，教你如何結合 ChatGPT 與 Claude 的深度研究，用結構化框架快速完成高難度研究。
資料來源：OpenAI｜Introducing deep research、OpenAI Help Center｜ChatGPT — Release Notes
本文初稿為 AI 編撰，整理・編輯／蘇柔瑋
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與一般 Search（快速搜尋）相比，新版 Deep Research 改動了過去單向輸入與被動等待的運作限制， 轉型為可即時調整路線、指定可信賴網域並整合私有文件的研究助理 。而面對機制升級，提示詞的撰寫邏輯與協作方式也須同步調整。
本文梳理了 Deep Research 的各方案使用規範與 5 步驟操作指南，並附上可直接套用的「5 要素提示詞框架」範本，帶讀者產出一份結構完整的深度決策報告！
一、ChatGPT Deep Research 是什麼？與 Search、Thinking 差在哪？二、ChatGPT Deep Research 2026 更新了什麼？三、ChatGPT Deep Research 免費版能用嗎？Go、Pro等方案使用限制四、ChatGPT Deep Research 操作 5 步驟：提示詞要素怎麼寫？範例一次看五、ChatGPT Deep Research會引用錯資料嗎？3個查證重點六、哪些任務適合 Deep Research？哪些用一般搜尋更快？七、進階應用：AI 工具搜尋功能比較、半小時生成萬字入門報告
Deep Research（深度研究）、Search（搜尋）、Thinking（思考）這三個功能，在基礎運作邏輯上完全不同：
適用情境與特色
快速取得外部資訊。
適合用來查簡單的事實，例如：今天天氣、最新股價、即時新聞。
加強模型的邏輯推理能力，讓它在回答前花更多時間自我除錯。
專注於複雜邏輯推演；這與「有沒有去全網做深入搜尋」是兩回事。
進行多步驟、跨來源的深入探索，分析數十個網站、文件或已連接的 App。
適合跨來源的複雜分析，最後會彙整成一份結構完整的報告。
初代的深度研究偏向丟出題目後，被動等待結果，使用者能介入的空間較少。2026 年 2 月的大改版，將其轉變為可以隨時檢查並修改方向的研究助理，根據 OpenAI 官方，主要更新包含：
指定搜尋範圍： 使用者可以限制 AI 只搜尋特定網站或可信的頂級網域。
整合私有資料： 允許將雲端文件（如 Google Drive）與企業內部資料納入搜尋來源。
研究計畫微調： 在正式搜尋前，AI 會先列出研究計畫，使用者可以手動增加或刪除它打算查的方向。
即時互動介入： 在執行過程中，你可以看到實時進度，並能隨時中斷、追加新的找尋方向。
全螢幕閱讀介面： 完成後改用附有側邊目錄、資料來源引用的全螢幕報告介面。
隨後在 2026 年 3 月 26 日， OpenAI 移除了「舊版深度研究模式（legacy mode）」，現行深度研究預設改用最新模型 。不過若有特殊需求，目前部分帳號的後台，仍看得到指定使用 legacy 模型執行的選項。
至於最近社群討論度跟教學文大幅增加，可能為年初的大改版後，加上舊版正式退場，帶動大量搜尋與轉型需求，隨著教學資訊的擴散，才讓這項功能重新成為話題焦點。
深度研究並非付費帳號專屬，但不同方案提供的使用額度有所差異：
深度研究（Deep Research）額度限制
提供有限的深度研究使用額度。
提供比 Free、Go 更高的深度研究額度。
個人方案中提供最高的深度研究額度，適合使用頻率較高的研究工作。
每位使用者具有方案內含額度；額度用完後，可視工作區設定使用共享點數。
Enterprise / Edu 方案
通常採合約層級的共享點數池，管理員可依工作區權限與群組設定控制用量。
OpenAI 目前沒有公開列出所有個人方案的固定任務次數，最精準的做法是直接看對話框裡的「次數計數器」；付費方案的額度重置，是從付費當天起算每 30 天重置一次，而非每自然月計算。
新版 Deep Research 支援全流程的人工介入。以下以「台灣電動車市場研究」為例，透過 5 個步驟與 5 個提示詞要素，實際演練一次如何與 Deep Research 協作：
在對話框點擊「＋」號工具選單並選擇「Deep research」，或直接在對話框輸入 /Deepresearch 啟動。
開啟後，提示詞的精準度決定報告品質，須明確定義研究目的與最終用途，避免僅輸入籠統的主題關鍵字。
完整的要素應包含 5 大要項： 研究目標、時間與地區範圍、必須回答與排除的問題、來源標準、輸出與衝突處理 。
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【實際示範】套用範本輸入：
如果需要高信賴度的專業報告，在輸入框附近找到「網站／Sites → 管理網站／Manage sites」，手動輸入信任的特定網域（如政府網站、知名學術智庫），或連接 Google Drive 或 SharePoint 作為資料背景。
【實際示範】限定優先參考 moitc.gov.tw（交通部）、moe.gov.tw（能源署）及車廠官網（如 tesla.com）。
送出提示詞後，系統會先列出研究計畫大綱。執行前，先確認搜尋方向是否符合預期，主動刪除無關項目並補足缺漏。
【實際示範】若大綱出現無關的周邊議題，可直接中斷並修正：
報告完成後，將產生具備目錄與引用連結的全螢幕報告，可下載成 Markdown、Word 或 PDF 檔。完成後，再進行人工審查，確認數據無誤。
OpenAI 官方說明，即使是深度研究，偶爾也會出現事實幻覺或錯誤推論，產出的報告裡附了引用超連結，不代表一定正確。因此，拿到成品後，須進行以下人工核對：
點開超連結，確認網頁內容是不是真的有提到報告裡寫的數據，還是只是連到一個不相干的相關首頁。
確認數據的發布日期，避免 AI 用 2022 年的舊資料來回答 2026 年的現狀。
當報告出現「市佔第一、首創、歷史新高」等字眼，務必回到一手公報或財報確認，避免誤用公關稿或未經證實的媒體傳言，並另找第二個來源確認。
適合使用 Deep Research 的情境， 是需要多來源交叉比對、產出結構化長文的任務，像是競品研究、行業分析、複雜硬體採購比較、學術文獻整理等 。
不適合使用、用一般 Search 更快的情境，則是查即時事實，例如：今天台股大盤點數、特定車款售價，此時一般搜尋 3 秒就能解決，不需花費數分鐘等待深度研究。
使用此功能時，在資料安全上也要留意，未經授權的機密、個資或未公開資料，不應上傳到個人帳號或任意連接的第三方服務；若要使用企業內部資料，應遵守公司政策、工作區權限與資料處理規範。
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資料來源：OpenAI｜Introducing deep research、OpenAI Help Center｜ChatGPT — Release Notes
本文初稿為 AI 編撰，整理・編輯／蘇柔瑋
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