GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro: Welches Flaggschiff‑Modell gewinnt 2026?
Letztes Update: 6. März 2026 · Preise verifiziert im März 2026
Claude Opus 4.6 führt bei der Code‑Qualität in den veröffentlichten Herstellerwerten, Gemini 3.1 Pro bietet 1M Kontext zu $2/1M Input (Quelle: ai.google.dev Pricing), und GPT‑5.4 ist jetzt via OpenRouter gelistet ($2.50/$20, 1M Kontext, 128K Max Output). Wenn du heute entscheiden musst, ist Gemini 3.1 Pro weiterhin das beste Preis‑Leistungs‑Verhältnis; Opus 4.6 bleibt am stärksten für komplexes Coding und Agent‑Workflows; GPT‑5.4 solltest du parallel per Routing evaluieren.
Hier ist der vollständige Überblick.
TL;DR
- Gemini 3.1 Pro ist Preis/Leistungs‑König: $2.00/$12.00 pro 1M Tokens, 1M Kontext, 80,6% SWE‑bench.
- Claude Opus 4.6 gewinnt bei Code‑Qualität: 80,8% SWE‑bench (single attempt) und 81,42% mit Prompt‑Modifikation, 128K Max Output, Agent Teams; >200K Tokens kosten Premium ($10/$37.50 pro 1M).
- GPT‑5.4 ist auf OpenRouter gelistet: $2.50/$20 pro 1M Tokens, $0.625 cached input, 1M Kontext, 128K Max Output. Breite unabhängige Benchmarks sind noch begrenzt.
- Budget‑Teams: GPT‑5.2 bleibt stark mit $1.75/$14 pro 1M, 400K Kontext, 80,0% SWE‑bench.
- Nicht auf GPT‑5.4 blockieren: Baue mit Gemini 3.1 Pro oder Opus 4.6 und teste GPT‑5.4 parallel im Eval‑Pfad.
Schnellvergleich
Jede Zelle ist auf Primärquellen zurückgeführt. Preise Stand März 2026.
| Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.4 (OpenRouter) | GPT-5.2 | |
|---|---|---|---|---|
| Anbieter | Anthropic | Google DeepMind | OpenAI | OpenAI |
| Status | ✅ Verfügbar | ✅ Verfügbar | ✅ Verfügbar via OpenRouter | ✅ Verfügbar |
| Kontext | 200K (1M beta, tier 4/custom limits) | 1M | 1M | 400K |
| Max. Ausgabe | 128K tokens | 64K tokens | 128K tokens | 128K tokens |
| Eingabe (/1M) | $5.00 (≤200K) / $10.00 (>200K) | $2.00 (≤200K) / $4.00 (>200K) | $2.50 (cached input: $0.625) | $1.75 |
| Ausgabe (/1M) | $25.00 (≤200K) / $37.50 (>200K) | $12.00 (≤200K) / $18.00 (>200K) | $20.00 | $14.00 |
| Denkmodus | Erweitertes Denken | Standard | Öffentliche Modus-Namen noch begrenzt | Standard + tiefes Denken |
| SWE-bench | 80.8% (single) / 81.42% (prompt mod.) | 80.6% (single) | Noch keine breit akzeptierte öffentliche Zahl | 80.0% |
| Am besten für | Komplexes Coding, Agent-Orchestrierung | Langer Kontext, multimodal, hoher Gegenwert | Offen | Budget-Coding, allgemein |
Quellen: anthropic.com/pricing · anthropic.com/docs/models/claude-opus-4-6 · ai.google.dev pricing · deepmind.google model card · platform.openai.com/docs/models/gpt-5.2 · openrouter.ai/openai/gpt-5.4
Wann welches Modell?
Claude Opus 4.6, wenn du maximale Code‑Qualität willst
In der DeepMind‑Tabelle liegt Opus 4.6 bei 80,8% SWE‑bench (single attempt). Anthropic meldet bis 81,42% mit Prompt‑Modifikation und 25‑Trial‑Averaging (Quelle: anthropic.com/news/claude-opus-4-6). 128K Max Output ist Klassenbestwert.
Agent Teams ist besonders für Multi‑Agent‑Systeme nützlich.
Trade‑off sind die Kosten: ≤200K $5/$25 pro 1M, >200K $10/$37.50. Das Verhältnis zu Gemini bleibt stabil (2,5× Input, ~2,08× Output).
Best cases: SWE‑bench‑artige Reparaturen, Multi‑Agent‑Pipelines, lange Outputs (>64K), sicherheitskritische Anwendungen.
Gemini 3.1 Pro, wenn du den besten Wert willst
Gemini 3.1 Pro kombiniert 1M nativen Kontext mit starken Benchmarks zum niedrigsten Preis. Bei $2.00/$12.00 (≤200K) kostet es weniger als die Hälfte von Opus und liegt nur 0,2 Punkte zurück.
Zusätzliche Stärken:
- GPQA Diamond: 94,3%
- ARC‑AGI‑2: 77,1%
- HLE: 44,4%
- Terminal‑Bench 2.0: 68,5%
- Native Multimodalität: Text + Bild + Audio + Video
Hauptlimit: 64K Max Output.
Best cases: Lange Dokumente, multimodale Apps, kosten‑sensitive APIs, Codebases in 1M Kontext.
GPT‑5.4 jetzt im kontrollierten Rollout evaluieren
Aktuelle öffentliche OpenRouter-Daten:
- 1M Kontext
- 128K Max Output
- $2.50 / 1M Input, $0.625 / 1M cached input, $20.00 / 1M Output
Was weiterhin fehlt: breite, unabhängige Benchmark-Abdeckung über reale Produktions-Workloads.
Pragmatisch: Gemini/Opus im Hauptpfad lassen, GPT‑5.4 mit kleinem Traffic-Anteil testen und erst nach bestandenen Evals hochfahren.
Deep Dive: Kontextfenster
| Modell | Kontextfenster | Hinweise |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 1M tokens | Produktionsreifer 1M-Kontext |
| GPT-5.4 | 1M tokens | Auf OpenRouter gelistet |
| GPT-5.2 | 400K tokens | Jetzt verfügbar |
| Claude Opus 4.6 | 200K (1M beta) | 1M beta nur mit Tier 4/custom limits |
Für große Codebases ist 1M Kontext bei Gemini klarer Vorteil. Opus 1M beta ist auf usage tier 4/custom limits begrenzt.
Deep Dive: Reasoning
| Modell | Denkmodus | Kernstärke |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | Erweitertes Denken | Mehrstufiges Debugging, Architekturplanung |
| Gemini 3.1 Pro | Standard (mit Denkunterstützung) | GPQA Diamond 94.3%, ARC-AGI-2 77.1% |
| GPT-5.4 | Öffentliche Modus-Namen noch begrenzt | Mit eigener Eval-Suite validieren |
Opus eignet sich für strukturiertes Multi‑Step‑Reasoning; Gemini glänzt in GPQA.
Deep Dive: Pricing & Kosten
Kosten pro Aufgabe (geschätzt)
Schätzungen pro Task.
| Aufgabe | Tokens (Ein/Aus) | GPT-5.2 | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|---|
| Einfacher Chat | 1K / 500 | $0.009 | $0.008 | $0.018 |
| Code-Review (eine Datei) | 5K / 2K | $0.037 | $0.034 | $0.075 |
| Lange Dokumentanalyse | 100K / 5K | $0.245 | $0.260 | $0.625 |
| Komplette Codebase (200K+ Kontext) | 300K / 10K | $0.665 | $1.380* | $3.375** |
*Gemini 3.1 Pro >200K: $4.00/$18.00 pro 1M Tokens.
**Claude Opus 4.6 >200K: $10.00/$37.50 pro 1M Tokens.
Bei hohem Kontext steigen Gemini und Opus, das Verhältnis bleibt stabil; absolute Differenz wächst. Ranking‑Shift betrifft vor allem GPT‑5.2.
Über EvoLink (evolink.ai/models) kannst du Opus 4.6 und Gemini 3.1 Pro vergünstigt via OpenAI‑kompatiblem Endpoint nutzen.
Deep Dive: Coding‑Performance
| Modell | SWE-bench | Bedingungen | Quelle |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 80.8% (single) / 81.42% (prompt mod.) | Gemischte Quellen | deepmind.google model card / anthropic.com/news/claude-opus-4-6 |
| Gemini 3.1 Pro | 80.6% (single) | Google-Evaluierung | deepmind.google model card |
| GPT-5.2 | 80.0% | OpenAI-Evaluierung | platform.openai.com |
| GPT-5.4 | Noch keine breit akzeptierte öffentliche Zahl | — | Auf OpenRouter verfügbar |
Wichtiger Hinweis: Methodiken unterscheiden sich; 0,2% sind oft im Rauschen.
Praktische Unterschiede:
- Opus 4.6: 128K Max Output.
- Gemini 3.1 Pro: 1M Kontext. Terminal‑Bench 2.0: 68,5%.
- GPT‑5.2: am günstigsten mit $1.75/1M Input.
Entscheidungsrahmen
Nach deiner Haupt‑Constraint:
Budget?
→ GPT‑5.2 ($1.75/$14) oder Gemini 3.1 Pro ($2/$12)
Mehr als 200K Kontext in Produktion?
→ Gemini 3.1 Pro (1M nativ) oder GPT‑5.4 in geroutetem Traffic pilotieren
Maximale Code‑Qualität & lange Outputs?
→ Claude Opus 4.6 (80,8% SWE‑bench, 128K Output)
Multimodal (Video/Audio)?
→ Gemini 3.1 Pro
Multi‑Agent‑Systeme?
→ Claude Opus 4.6 (Agent Teams)
Wissenschaftliches Reasoning?
→ Gemini 3.1 Pro (GPQA Diamond 94,3%)
Ein API für mehrere Modelle?
→ EvoLink (evolink.ai)
Soll ich jetzt auf GPT‑5.4 umstellen?
Kurz: nicht als Hard-Switch, sondern als kontrollierten Rollout.
GPT‑5.4 ist auf OpenRouter verfügbar, aber du solltest Qualität, Latenz und Kosten auf deinen eigenen Workloads verifizieren, bevor du breit migrierst.
Pragmatisch:
- Jetzt mit Gemini 3.1 Pro oder Claude Opus 4.6 liefern
- API-Routing nutzen, um Modelle per Konfiguration zu wechseln
- GPT‑5.4 direkt im eigenen Benchmark-Set evaluieren
- Nur bei klaren Gewinnen schrittweise migrieren
FAQ
Ist GPT‑5.4 besser als Claude Opus 4.6?
Kommt auf deine Aufgaben an. GPT‑5.4 ist gelistet, aber es gibt noch keine breite unabhängige Benchmark-Konsenslage. Opus 4.6 bleibt mit 80,8% (single) und 81,42% (prompt mod.) ein starker Referenzpunkt.
Was ist günstiger: Opus 4.6 oder Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro. ≤200K: $2.00/$12.00 vs Opus $5.00/$25.00. >200K: $4.00/$18.00 vs Opus $10.00/$37.50.
Wie groß ist der Kontext von Gemini 3.1 Pro?
1M Tokens in Produktion.
Ist GPT‑5.4 jetzt verfügbar?
openai/gpt-5.4) mit veröffentlichten Tokenpreisen und Limits. Verfügbarkeit und Billing können je nach Kanal und Vertrag variieren.Kann ich 1M Kontext mit Opus 4.6 nutzen?
Standard ist 200K; 1M beta erfordert usage tier 4 oder custom limits.
Welches Modell ist am besten für Code?
Single‑attempt‑Tabelle: Opus 80,8%, Gemini 80,6%, GPT‑5.2 80,0%. Anthropic berichtet 81,42% mit Prompt‑Modifikation.
Ist Gemini 3.1 Pro gut für Multimodal?
Ja, es unterstützt Text, Bild, Audio und Video nativ.
Seite wird aktualisiert. Letzter Check: 2026‑03‑06.
GPT‑5.4 zum Launch nutzen? EvoLink‑Account erstellen (evolink.ai).
