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2026 年最佳程式設計 AI 模型：Claude、GPT-5、Gemini 與 DeepSeek 評比

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·2026年2月26日·17 次瀏覽
#程式設計#AI 模型#Claude Opus 4.6#GPT 5#Gemini 2.5#DeepSeek R1#2026
2026 年最佳程式設計 AI 模型：Claude、GPT-5、Gemini 與 DeepSeek 評比

2026 年最佳程式設計 AI 模型：Claude、GPT-5、Gemini 與 DeepSeek 評測比較

在 2026 年選擇合適的程式設計模型，取決於您正在開發的內容、所需的 context 長度以及您的預算。模型之間在簡單任務上的差距已經縮小，但在複雜任務上的差距卻進一步擴大。

本次比較涵蓋了對專業開發工作最重要的四款模型，包含基準測試數據、截至 2026 年 2 月的定價，以及針對不同使用場景的具體建議。

競爭者概覽

模型 供應商 Context 最大輸出 SWE-Bench 輸入 / 1M 輸出 / 1M
Claude Opus 4.6 Anthropic 200K 32K 72.5% $5.00 $25.00
Claude Sonnet 4.6 Anthropic 200K 64K 72.7% $3.00 $15.00
GPT-5 OpenAI 128K 32K ~68% $2.00 $8.00
GPT-4.1 OpenAI 1M 32K 54.6% $2.00 $8.00
Gemini 2.5 Pro Google 1M 64K ~65% $1.25 $10.00
DeepSeek R1 DeepSeek 128K 64K — $0.55 $2.19

以上為官方定價。像 LemonData 這樣的聚合平台透過單一 API key 提供這些模型，價格與官方持平或接近。

Claude Sonnet 4.6：程式設計基準測試領先者

Claude Sonnet 4.6 在 SWE-Bench Verified 中以 72.7% 的得分穩居榜首。GitHub 選擇它作為 GitHub Copilot 中程式設計代理 (coding agent) 的核心模型。對於複雜的重構、多檔案編輯和程式碼審查 (code review)，它始終能提供最可靠的輸出。

優點：

  • 所有模型中最高的 SWE-Bench 分數
  • 64K token 輸出能力（可在單次回應中生成整個模組）
  • 200K context 可處理大型程式碼庫
  • 擴展思考模式 (Extended thinking mode) 可針對難題進行逐步推理
  • 擅長遵循帶有約束條件的複雜指令

缺點：

  • 每 1M token $3.00/$15.00 的價格是 GPT-5 的兩倍
  • 擴展思考會增加延遲（複雜 prompt 需 5-15 秒）
  • 有時過於謹慎，會添加不必要的安全檢查

最適合：程式碼審查、複雜重構、架構決策、多檔案修改、Claude Code / Cursor 進階用戶。

GPT-5：全新的預設選擇

GPT-5 於 2026 年初發佈，是 OpenAI 目前最強大的模型。它在程式設計基準測試中縮小了與 Claude 的差距，同時保持了強大的通用性能。128K 的 context window 足以處理大多數程式碼庫，且定價極具競爭力。

優點：

  • 在所有程式設計任務（生成、除錯、解釋）中表現強勁
  • 原生支援 function calling 和結構化輸出 (structured output)
  • 非常擅長遵循 OpenAI API 慣例（意料之中）
  • 速度與品質之間取得了良好平衡

缺點：

  • 128K context 僅為 Claude 200K 的一半
  • SWE-Bench 分數 (~68%) 落後於 Claude Sonnet 4.6
  • 32K 最大輸出限制了單次回應的生成量

最適合：日常開發、API 整合、全端開發、已在使用 OpenAI 生態系統的團隊。

GPT-4.1：高性價比之選

GPT-4.1 在 2026 年依然佔有一席之地，是一款經濟實惠的主力模型。其 1M token 的 context window 是主流模型中最大的，且價格僅為每 1M token $2.00/$8.00，能處理高流量的工作負載而不會超出預算。

優點：

  • 1M token context window（目前市面最大）
  • 定價與 GPT-5 相同，但穩定性已獲驗證
  • 自動 prompt caching（快取輸入 token 可享 50% 折扣）
  • 非常適合結構化數據提取和 API 調用

缺點：

  • SWE-Bench 得分 54.6%，明顯落後於 Claude 和 GPT-5
  • 在處理複雜的多步驟重構時較為吃力
  • 正逐漸被 GPT-5 取代

最適合：大型程式碼庫分析、高流量批次處理、成本敏感型應用、context 長度比推理深度更重要的任務。

Gemini 2.5 Pro：上下文視窗之王

Gemini 2.5 Pro 的 1M token context window 是其核心特色。當您需要分析整個儲存庫 (repository)、從完整程式碼庫生成文件或處理海量日誌檔案時，沒有其他模型能與之匹敵。

優點：

  • 1M token context（Claude 的 5 倍，GPT-5 的 8 倍）
  • 64K 輸出能力
  • 強大的多模態 (multimodal) 能力（程式碼 + 圖表 + 螢幕截圖）
  • 定價具競爭力，每 1M token $1.25/$10.00
  • 具備 Google Search grounding 功能以獲取最新資訊

缺點：

  • SWE-Bench (~65%) 落後於 Claude
  • 程式碼風格偶爾會出現不一致
  • 原生 API 格式與 OpenAI 不同（建議使用聚合平台以確保相容性）

最適合：全儲存庫分析、文件生成、多模態任務（分析 UI 截圖 + 程式碼）、長文件處理。

DeepSeek R1：推理專家

DeepSeek R1 是一款擁有 671B 參數的 MoE 模型（每次前向傳播有 37B 激活參數），在數學推理和演算法問題上表現卓越。價格僅為每 1M token $0.55/$2.19，是目前領先模型中最便宜的一款。

優點：

  • AIME 2024 得分 79.8%，MATH-500 得分 97.3%
  • Codeforces Elo 評分達 2,029
  • MIT 授權，完全開源
  • 極具成本效益（輸入成本比 Claude Sonnet 便宜 5 倍）
  • 思維鏈 (Chain-of-thought) 推理過程透明且可檢查

缺點：

  • 未針對通用軟體工程進行優化（非 SWE-Bench 重點）
  • 推理過程可能過於冗長（輸出 token 使用量高）
  • 由於推理開銷，推論速度較慢
  • 在 UI/前端程式碼方面較不可靠

最適合：演算法實作、競賽程式設計、數學證明、研究型程式碼、需要推理能力且預算有限的團隊。

強強對決：不同任務該選哪個模型？

任務 最佳模型 次佳選擇 原因
程式碼審查 Claude Sonnet 4.6 GPT-5 識別 bug 並提供修復建議的準確度最高
重構 Claude Sonnet 4.6 Gemini 2.5 Pro 在跨多檔案修改時最能保持一致性
新功能實作 GPT-5 Claude Sonnet 4.6 速度、品質與成本的良好平衡
除錯 (Debugging) GPT-5 Claude Sonnet 4.6 迭代速度快，擅長閱讀 stack traces
全儲存庫分析 Gemini 2.5 Pro GPT-4.1 1M context 可容納整個程式碼庫
演算法設計 DeepSeek R1 Claude Opus 4.6 在此價位下數學推理能力無人能敵
文件編寫 Gemini 2.5 Pro Claude Sonnet 4.6 Context 長度優勢 + 可處理圖表的多模態能力
快速原型開發 GPT-4.1 GPT-5 快速、便宜，生成樣板程式碼 (boilerplate) 非常可靠

成本比較：1,000 次程式設計對話

假設典型的程式設計對話使用約 3K 輸入 token 和 2K 輸出 token：

模型 每次對話成本 1,000 次對話 每月成本 (每天 33 次)
DeepSeek R1 $0.006 $6.04 $6/月
GPT-4.1 $0.022 $22.00 $22/月
GPT-5 $0.022 $22.00 $22/月
Gemini 2.5 Pro $0.024 $23.75 $24/月
Claude Sonnet 4.6 $0.039 $39.00 $39/月
Claude Opus 4.6 $0.065 $65.00 $65/月

對於大多數個人開發者來說，即使是使用最昂貴的模型，在中度使用情況下的成本也低於 ChatGPT Plus 訂閱費（$20/月）。

多模型策略

2026 年的最佳做法並非只選擇單一模型，而是針對不同任務使用最合適的模型：

  1. 將 GPT-5 或 GPT-4.1 設為日常開發的預設模型
  2. 遇到複雜重構和程式碼審查時切換到 Claude Sonnet 4.6
  3. 需要分析大型程式碼庫時使用 Gemini 2.5 Pro
  4. 將演算法問題交給 DeepSeek R1

這需要管理多個 API key 或使用聚合平台。LemonData 透過單一 API key 提供 300 多種模型，並支援 OpenAI SDK 格式，因此切換模型只需更改一行程式碼：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

# 更改一個字串即可切換模型
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",  # 或 "gpt-5", "gemini-2.5-pro", "deepseek-r1"
    messages=[{"role": "user", "content": "Review this code for bugs..."}]
)

與程式設計工具整合

Cursor / Windsurf / Cline

大多數 AI 程式設計工具都允許您配置自定義 API 端點：

  • API Key: 您的 LemonData key
  • Base URL: https://api.lemondata.cc/v1
  • Model: 任何支援的模型名稱

這讓您可以透過喜愛的程式設計工具存取所有模型，並根據任務隨時切換。

Claude Code / Kiro

對於 Anthropic 的原生工具，請使用支援 LemonData 原生協議的 Anthropic SDK：

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-lemon-xxx"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.lemondata.cc"

價格截至 2026 年 2 月。請查看供應商定價頁面以獲取最新費率。

只需一個 API key 即可體驗所有模型：LemonData — 300+ 模型，註冊即送 $1 免費額度。

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