GPT-5.4 对比 Claude Opus 4.6 与 Gemini 3.1 Pro：2026 年旗舰模型谁更强？
最后更新：2026 年 3 月 6 日 · 定价核对至 2026 年 3 月
Claude Opus 4.6 在当前厂商公开结果中整体编码质量领先，Gemini 3.1 Pro 以 $2/1M 输入提供 1M 上下文（来源：ai.google.dev 定价页），而 GPT-5.4 已在 OpenRouter 以 $2.50/$20 上架，并标注 1M 上下文与 128K 最大输出。如果你今天必须选型，Gemini 3.1 Pro 仍是大多数工作负载的性价比首选；Opus 4.6 更适合复杂编码与代理型任务；GPT-5.4 建议并行灰度评测后再决定是否放量。
以下是完整拆解。
TL;DR
- Gemini 3.1 Pro 是性价比之王：$2.00/$12.00（每 1M tokens），1M 上下文，SWE-bench 80.6%。
- Claude Opus 4.6 在编码质量上领先：SWE-bench 80.8%（single attempt 表）与 81.42%（prompt modification），128K 最大输出，支持 Agent Teams；但 >200K tokens 的输入采用高级定价（$10/$37.50 每 1M）。
- GPT-5.4 已在 OpenRouter 上架：$2.50/$20（每 1M），缓存输入 $0.625，1M 上下文，128K 最大输出。独立第三方基准覆盖仍有限。
- 预算敏感团队：GPT-5.2 仍是强力选择，$1.75/$14（每 1M），400K 上下文，SWE-bench 80.0%。
- 不要因 GPT-5.4 卡住进度：先用 Gemini 3.1 Pro 或 Opus 4.6 上线，同时把 GPT-5.4 纳入并行评测。
快速对比表
每个单元格均来自一手来源。定价以 2026 年 3 月为准。
| Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.4 ⚠️ | GPT-5.2 | |
|---|---|---|---|---|
| 提供方 | Anthropic | Google DeepMind | OpenAI | OpenAI |
| 状态 | ✅ 已发布 | ✅ 已发布 | ✅ 已通过 OpenRouter 上架 | ✅ 已发布 |
| 上下文 | 200K (1M beta, tier 4/custom limits) | 1M | 1M | 400K |
| 最大输出 | 128K tokens | 64K tokens | 128K tokens | 128K tokens |
| 输入（/1M） | $5.00 (≤200K) / $10.00 (>200K) | $2.00 (≤200K) / $4.00 (>200K) | $2.50（缓存输入：$0.625） | $1.75 |
| 输出（/1M） | $25.00 (≤200K) / $37.50 (>200K) | $12.00 (≤200K) / $18.00 (>200K) | $20.00 | $14.00 |
| 推理 | 扩展思考 | 标准 | 公共模式命名仍有限 | 标准 + 深度思考 |
| SWE-bench | 80.8% (single) / 81.42% (prompt mod.) | 80.6% (single) | 暂无广泛公认公开值 | 80.0% |
| 最适合 | 复杂编码、Agent 编排 | 长上下文、多模态、高性价比 | 待定 | 预算优先编码、通用任务 |
来源： 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
什么时候用哪款模型
需要最高编码质量：选择 Claude Opus 4.6
在 DeepMind 的对比表中，Opus 4.6 的 SWE-bench 为 80.8%（single attempt）。Anthropic 还单独披露了 prompt modification 最高 81.42%，并在方法中提到 25 次试验平均（来源：anthropic.com/news/claude-opus-4-6）。128K 最大输出也是当前最好，可以一次性生成更大的补丁、测试与多文件改动。
Agent Teams 功能非常适合多智能体编排场景。
代价是更高成本：≤200K 上下文为 $5/$25（每 1M），>200K 则是 $10/$37.50。与 Gemini 相比，价格比例在各层级基本不变（输入 2.5×、输出约 2.08×）。
适用场景：SWE-bench 风格修复、多智能体编排、超长输出（>64K）、安全敏感应用。
想要更高性价比：选择 Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro 罕见地兼顾了 1M 原生上下文与有竞争力的基准表现，同时价格最低。$2.00/$12.00（≤200K）仅为 Opus 4.6 的一半不到，SWE-bench 仅差 0.2 个百分点。
除了编码，Gemini 还在以下场景突出：
- GPQA Diamond：94.3%（博士级科学推理）
- ARC-AGI-2：77.1%
- HLE：44.4%
- Terminal-Bench 2.0：68.5%
- 原生多模态：同一模型支持文本、图片、音频、视频输入
其主要限制是 64K 最大输出，低于 Opus 的 128K。
适用场景：长文档分析（法律、医疗）、多模态应用、成本敏感生产环境、可完整塞入 1M 上下文的代码库。
如果你要现在引入 GPT-5.4：先做受控灰度
OpenRouter 当前公开信息显示 GPT-5.4 具备：
- 1M token 上下文
- 128K 最大输出
- $2.50 / 1M 输入、$0.625 / 1M 缓存输入、$20.00 / 1M 输出
目前仍缺少的是跨真实生产任务的广泛第三方基准覆盖。
更稳妥的做法：保持 Gemini 或 Opus 在主生产链路，把 GPT-5.4 通过路由分配一小部分流量，等你的质量/延迟/成本评测通过后再放量。
深度对比：上下文窗口
| 模型 | 上下文窗口 | 说明 |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 1M tokens | 可用于生产的 1M 上下文 |
| GPT-5.4 | 1M tokens | OpenRouter 已上架 |
| GPT-5.2 | 400K tokens | 当前可用 |
| Claude Opus 4.6 | 200K (1M beta) | 1M beta 仅限 tier 4/自定义限额 |
对于大代码库、法律文档或研究语料，Gemini 3.1 Pro 的 1M 生产级上下文是显著优势。Opus 的 1M beta 仅限 usage tier 4 或自定义限额，无法保证大规模生产可用性。
深度对比：推理能力
| 模型 | 推理模式 | 核心优势 |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 扩展思考 | 多步调试、架构规划 |
| Gemini 3.1 Pro | 标准（含思考支持） | GPQA Diamond 94.3%, ARC-AGI-2 77.1% |
| GPT-5.4 | 公共模式命名仍有限 | 建议用自有评测集验证 |
Opus 的 extended thinking 更适合结构化、多步骤推理（复杂调试、架构分析、长链依赖）。
Gemini 的 GPQA Diamond 94.3% 在研究型问题上非常突出。
深度对比：价格与成本
任务成本估算
按典型任务 token 使用量估算（官方价格）。
| 任务 | Token（输入/输出） | GPT-5.2 | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|---|
| 简单对话 | 1K / 500 | $0.009 | $0.008 | $0.018 |
| 代码评审（单文件） | 5K / 2K | $0.037 | $0.034 | $0.075 |
| 长文档分析 | 100K / 5K | $0.245 | $0.260 | $0.625 |
| 完整代码库（200K+ 上下文） | 300K / 10K | $0.665 | $1.380* | $3.375** |
*Gemini 3.1 Pro >200K context tier: $4.00/$18.00 per 1M tokens applies.
**Claude Opus 4.6 >200K premium long-context tier: $10.00/$37.50 per 1M tokens applies.
在高上下文场景（>200K），Gemini 与 Opus 都进入高价位，但比例基本稳定；绝对价差更大。真正的排序变化主要发生在与 GPT-5.2 的对比上，Gemini 在超长上下文下可能不再是最便宜。
通过 EvoLink（evolink.ai/models），你可以以折扣价接入 Claude Opus 4.6（$4.13/1M input，-17%）与 Gemini 3.1 Pro（$1.60/1M input，-20%），并使用统一的 OpenAI 兼容接口。
深度对比：编码表现
| 模型 | SWE-bench | 条件 | 来源 |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 80.8% (single) / 81.42% (prompt mod.) | 混合来源 | deepmind.google model card / anthropic.com/news/claude-opus-4-6 |
| Gemini 3.1 Pro | 80.6% (single) | Google 评测 | deepmind.google model card |
| GPT-5.2 | 80.0% | OpenAI 评测 | platform.openai.com |
| GPT-5.4 | 暂无广泛公认公开值 | — | OpenRouter 已上架 |
重要提醒：不同厂商的 SWE-bench 测试 scaffolding 与评测条件不同，80.0、80.6、80.8 的差距可能在误差范围内，不要过度解读 0.2% 的差异。
更重要的实际差异是：
- Opus 4.6：128K 最大输出，适合长补丁与多文件改动。
- Gemini 3.1 Pro：1M 上下文，可一次性输入完整代码库。Terminal-Bench 2.0 为 68.5%。
- GPT-5.2：$1.75/1M 输入最便宜，SWE-bench 80.0%，对多数代码审查与生成足够。
决策框架
按你的主要约束选择：
预算是主要限制？
→ GPT-5.2 ($1.75/$14) 或 Gemini 3.1 Pro ($2/$12)
需要生产环境 >200K 上下文？
→ Gemini 3.1 Pro（1M 原生）或在路由流量中灰度 GPT-5.4
需要最高编码质量与长输出？
→ Claude Opus 4.6（SWE-bench 80.8%，128K 输出）
需要多模态（视频/音频输入）？
→ Gemini 3.1 Pro（唯一原生支持视频+音频）
在构建多智能体系统？
→ Claude Opus 4.6（Agent Teams）
需要博士级科学推理？
→ Gemini 3.1 Pro（GPQA Diamond 94.3%）
希望一个 API 接入多个模型？
→ EvoLink（evolink.ai）提供统一 OpenAI 兼容接口，切换模型无需改代码。
GPT-5.4 现在要不要直接切换？
简短回答：不要立即硬切，先做受控灰度。
GPT-5.4 已在 OpenRouter 上架，但在全面迁移前，仍应先验证你自己任务集上的质量、延迟与成本。
更务实的做法：
- 现在先用 Gemini 3.1 Pro（性价比）或 Claude Opus 4.6（编码质量）稳定交付
- 用 EvoLink 这类统一 API 网关做模型路由，保留快速切换能力
- 立刻把 GPT-5.4 纳入自有基准集并行评测
- 如果评测胜出再逐步放量，迁移成本接近零
另外值得关注：DeepSeek V4 处于早期访问，可能影响预算档位竞争。
FAQ
GPT-5.4 会比 Claude Opus 4.6 更强吗？
要看你的任务类型。GPT-5.4 已在 OpenRouter 上架，但目前仍缺少广泛第三方基准共识；Opus 4.6 在公开对比里仍有 80.8%（single）和 81.42%（prompt mod.）的编码优势信号。建议把 GPT-5.4 视为强候选而非默认替代。
Claude Opus 4.6 和 Gemini 3.1 Pro 哪个更便宜？
Gemini 3.1 Pro 明显更便宜。≤200K：$2.00/$12.00 vs Opus $5.00/$25.00。>200K：$4.00/$18.00 vs Opus $10.00/$37.50。比例几乎不变（输入 2.5×，输出约 2.08×）。
Gemini 3.1 Pro 的上下文窗口是多少？
Gemini 3.1 Pro 生产环境支持 1M 上下文，是当前已发布模型中最大的生产级上下文窗口。
GPT-5.4 现在可用吗？
openai/gpt-5.4），并有公开 token 价格与上下文/输出上限信息。不同渠道与合同层级的可用性与计费细节可能不同。Claude Opus 4.6 能用 1M 上下文吗？
Opus 4.6 标准上下文为 200K。1M beta 仅限 usage tier 4 或自定义限额，绝大多数团队实际可用仍是 200K。
哪个模型最适合编码？
在 single-attempt 对比表中，Opus 4.6 为 80.8%，Gemini 3.1 Pro 为 80.6%，GPT-5.2 为 80.0%；Anthropic 还报告 Opus 在 prompt modification 下为 81.42%。差距不大，建议按预算与上下文需求选择。
Gemini 3.1 Pro 适合多模态任务吗？
是的。Gemini 3.1 Pro 原生支持文本、图片、音频、视频输入。Claude 与 GPT 支持图片输入，但不原生支持音频与视频。
本文将随新信息更新。最后核对：2026-03-06。
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