对比
GPT-5.4 vs Gemini 3.1 Pro（2026年）：编程、Agent 与 1M 上下文窗口
EvoLink Team
Product Team
2026年3月27日
9 分钟阅读
如果你正在 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro 之间做选择，这篇文章的浅层版本会问哪个模型"更好"。更深层的版本则会问：对于你的具体生产场景——编程深度、Agent 工具使用、计算机操控、多模态分析还是长上下文成本——哪个模型更合适？
截至 2026 年 3 月 27 日，OpenAI 和 Google 的官方资料支持一个更细致的答案：
- 当你最关注编程加上跨工具和计算机操控环境的 Agent 执行时，GPT-5.4 更合适。
- 当你想要更低的直接 API 成本、更广泛的多模态输入支持以及更多已公开的长上下文证据时，Gemini 3.1 Pro 更合适。
要点速览
- 如果需要以编程为核心的 Agent、计算机操控工作流和高端工具编排，选择 GPT-5.4。
- 如果需要更低成本、多模态输入广度以及更多关于长上下文行为的公开证据，选择 Gemini 3.1 Pro。
- 不要宣称谁是全面赢家。官方数据指向的是不同的优势方向。
已验证的对比概览
| 模型 | 明确记录的能力 | 官方定价 | 最佳适用场景 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | OpenAI 将其定位为专业工作、编程、工具使用和计算机操控的旗舰前沿模型，支持 1M 上下文和 128K 最大输出 | 输入 $2.50/MTok，输出 $15/MTok | 编程 Agent、工具搜索、计算机操控和专业任务自动化 |
| Gemini 3.1 Pro | Google 发布了包含多模态输入支持、基准测试表格和长上下文评估信号的模型卡，支持 1M 上下文和 64K 最大输出 | 输入 $2/MTok，输出 $12/MTok（200K 以内）；200K 以上更高 | 注重成本的生产工作流、多模态分析和已公开的长上下文评估 |
编程和 Agent 基准测试：都很强，但并非完全可比
这里需要严谨对待。我们只应比较官方发布且合理对齐的基准测试。
| 基准测试 | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro | 要点 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro (Public) | 57.7% | 54.2% | GPT-5.4 在这项编程评测上有优势 |
| BrowseComp | 82.7% | 85.9% | Gemini 在已公开的浏览评测上领先 |
| OSWorld-Verified | 75.0% | 未在所审查的 Google 模型卡中列出 | GPT-5.4 在计算机操控方面有更清晰的公开数据 |
| MCP Atlas | 未在所审查的 OpenAI 文章中列出 | 69.2% | Gemini 在 MCP 工作流方面有更清晰的公开证据 |
正确的结论不是某一个模型赢得一切，而是证据按工作负载类型聚集。
GPT-5.4 最明确的优势
OpenAI 在 2026 年 3 月 5 日的发布材料中明确展示了三大优势：
- 原生计算机操控
- 更强的工具选择和工具搜索
- 以编程和 Agent 为核心的旗舰定位，支持
1M上下文和128K输出
如果你的工作流涉及：
- 通过截图或 UI 工具操作软件
- 链式调用多个工具和连接器
- 在 Agent 循环中编写、验证和迭代代码
那么 GPT-5.4 是更好的推荐。
Gemini 3.1 Pro 最明确的优势
Google 当前的模型卡为 Gemini 3.1 Pro 提供了更清晰的公开支持：
- 多模态输入，包括文本、图像、音频、视频和大型代码仓库
- 更低的直接 API 定价
- 明确的长上下文评估数据
- 在 Terminal-Bench 2.0 和 MCP Atlas 上的已公开优势
这使得 Gemini 3.1 Pro 在以下场景中更容易推荐：
- 多模态开发工作流很重要
- 成本敏感性很重要
- 你希望在做出承诺之前获得更多关于长上下文行为的公开证据
定价与上下文：Gemini 的成本故事更简单
| 模型 | 标准定价 | 备注 |
|---|---|---|
| GPT-5.4 | 输入 $2.50/MTok，输出 $15/MTok | OpenAI 旗舰前沿定价 |
Gemini 3.1 Pro 200K 以内 | 输入 $2/MTok，输出 $12/MTok | 标准上下文下成本更低 |
Gemini 3.1 Pro 200K 以上 | 输入 $4/MTok，输出 $18/MTok | 仍在相同的前沿价格区间内，但成本差距缩小 |
上下文也很重要：
- GPT-5.4 文档记录了
1M上下文和128K输出。 - Gemini 3.1 Pro 文档记录了
1M上下文和64K输出，且 Google 公布了 MRCR v2 长上下文数据。
这并不意味着 Gemini 在长上下文工作方面全面更好。但这确实意味着 Google 在所审查的来源中公布了更多直接的长上下文证据。
更稳妥的决策框架
| 如果你的主要优先级是... | 首选 | 原因 |
|---|---|---|
| 使用工具和软件环境的编程 Agent | GPT-5.4 | OpenAI 的官方材料将此作为最明确的优势 |
| 原生计算机操控工作流 | GPT-5.4 | OpenAI 公布了直接的计算机操控基准测试证据 |
| 更低的直接 API 定价 | Gemini 3.1 Pro | Google 的标准上下文定价更低 |
| 多模态输入广度 | Gemini 3.1 Pro | Google 的模型卡记录了更广泛的模态覆盖 |
| 已公开的长上下文证据 | Gemini 3.1 Pro | Google 直接公布了 MRCR v2 信号 |
| 一个用于专业编程加 Agent 工作的高端模型 | GPT-5.4 | 旗舰定位在此最为突出 |
常见问题
哪个模型更适合编程？
更稳妥的答案取决于具体工作负载。GPT-5.4 在 Agent 编程和计算机操控工作流方面看起来更强。Gemini 3.1 Pro 在低成本编程加多模态代码仓库分析方面看起来更强。
哪个模型更便宜？
按当前公布的直接 API 定价，Gemini 3.1 Pro 更便宜。
哪个模型有更好的长上下文公开证据？
Gemini 3.1 Pro。Google 的模型卡包含直接的长上下文评估信号。
哪个模型更适合工具密集型 Agent？
GPT-5.4 是更稳妥的答案，因为 OpenAI 的发布材料强调了工具搜索、Agent 工作流和计算机操控。
GPT-5.4 支持 1M 上下文吗？
是的。OpenAI 当前的模型材料记录了
1M 上下文。最佳的生产部署方案是什么？
许多团队应该按任务类型路由：GPT-5.4 用于工具密集型编程 Agent，Gemini 3.1 Pro 用于低成本多模态分析和长上下文任务。
在 EvoLink 上对比两个模型
如果你想在一个 API 层后面测试 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro，EvoLink 是比较路由行为和实际工作负载成本的实用方式，无需维护单独的提供商集成。
Compare Coding Models on EvoLink
