「OpenAI GPT-5.2 Proで背景実行テストをしたいが、どこまでを“テスト合格”とみなせばよいのか分からない」「非同期処理にしたら失敗が見えにくくなった」――この手の悩みは、モデル性能以前に実行基盤とテスト設計でつまずくことが多いです。ここでは、OpenAI GPT-5.2 Pro 背景実行テストを想定しつつ、再現性と運用性を両立する進め方を整理します（モデルの提供状況や仕様は公式情報で必ず確認してください）。
背景実行で起きやすい失敗パターン（課題の整理）
背景実行（ジョブキュー＋ワーカー等）にすると、同期APIよりも「成功に見えて実は壊れている」状態が増えます。典型例は、ジョブの重複実行（リトライで同じタスクが二重処理）、タイムアウト後の取りこぼし、レート制限や一時的エラーの連鎖、ログ不足で原因追跡できないといったものです。さらにLLMは出力が確率的なので、単純な文字列一致テストだけでは品質劣化を検知しにくい点も落とし穴になります。
OpenAI GPT-5.2 Pro 背景実行テストの設計手順（解決策）
テストは「処理の正しさ」「品質」「耐障害性」を分けると破綻しにくいです。
1) ジョブ仕様を固定する
入力（プロンプト、添付データ、モデル設定）と出力（保存先、形式、後続処理）をジョブ定義に閉じ込め、冪等キー（同一ジョブ判定）を必ず持たせます。
2) 成功条件をメトリクス化する
「完了率」「平均/最大処理時間」「リトライ回数」「失敗カテゴリ比率」を最低限の合格基準にします。LLMの内容評価は、正解データが用意できる部分は自動採点し、難しい部分はルーブリック（観点表）で人手評価を混ぜるのが現実的です。
3) 段階的に負荷を上げる
少量の統合テスト → 並列数を上げた負荷テスト → 外部要因（ネットワーク断、タイムアウト、レート制限）を入れるカオステスト、の順で進めます。
なぜこの方法が有効か（根拠）
背景実行の品質は、モデルの賢さより「失敗が前提」の制御で決まります。冪等性がないとリトライが不正確な二重処理に直結しますし、メトリクスがないと「静かに失敗している」状態を検知できません。またLLMは出力が揺れるため、テストは「同一出力を期待する」よりも、形式制約（JSON整合性など）・禁止事項・最低限満たすべき要件を定義した構造/ルール検証が安定します。加えて、レート制限や一時的エラーは実運用で必ず起きるため、テスト段階でエラー注入しておくほど本番事故が減ります。
まとめ：背景実行テストは「冪等性×観測性×品質基準」で勝てます
OpenAI GPT-5.2 Pro 背景実行テストを成功させるコツは、ジョブの冪等性、ログ/メトリクスによる観測性、品質を測る基準（自動＋ルーブリック）を先に固めることです。まずは小さな統合テストで設計の穴を潰し、負荷・障害を段階投入して“失敗しても回復できる”ことを確認すると、運用に耐える非同期LLM基盤に近づきます。
