Claude Opus 4.6 vs GPT-5 vs Gemini 2.5 Pro：2026 年哪款旗艦 AI 模型勝出？

三款旗艦模型，三種不同的重點押注。Claude Opus 4.6 著重深度與安全性，GPT-5 追求廣泛能力，Gemini 2.5 Pro 則押注於上下文長度與多模態能力。

本比較利用基準測試數據、實際定價及實際應用案例，幫助您選擇最適合您工作負載的模型。

規格表

	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
供應商	Anthropic	OpenAI	Google
上下文視窗	200K tokens	128K tokens	1M tokens
最大輸出	32K tokens	32K tokens	64K tokens
輸入 / 1M tokens	$5.00	$2.00	$1.25
輸出 / 1M tokens	$25.00	$8.00	$10.00
延伸思考	是	否	是（Gemini 2.5 Flash）
視覺能力	是	是	是
原生工具使用	是	是（function calling）	是
提示快取	明確（cache_control）	自動	上下文快取

價格為 2026 年 2 月官方定價。

重要基準測試

程式碼編寫

基準測試	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
SWE-Bench Verified	72.5%	約 68%	約 65%
HumanEval	92.0%	約 90%	約 88%
MBPP+	87.5%	約 85%	約 83%

Claude 在軟體工程基準測試中領先。差距在複雜、多檔案任務中最明顯，這類任務需維持變更間的一致性。對於簡單程式碼生成（單一函式、腳本），三者表現相當。

推理能力

基準測試	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
GPQA Diamond	65.0%	約 63%	約 60%
MMLU Pro	84.5%	約 83%	約 81%

三者在推理表現上相近，差異在大多數實際應用中屬於誤差範圍內。

多模態能力

Gemini 2.5 Pro 擁有最強的多模態能力：原生影片理解、音訊處理，並能將回應基於 Google 搜尋結果。Claude 和 GPT-5 對圖片與文件處理良好，但缺乏原生影片/音訊輸入功能。

價格深入分析

每 1,000 次典型對話成本

假設每次對話包含 2K 輸入 + 1K 輸出 tokens：

模型	每次對話成本	1,000 次對話成本
Gemini 2.5 Pro	$0.013	$12.50
GPT-5	$0.012	$12.00
Claude Opus 4.6	$0.035	$35.00

Claude Opus 4.6 每次對話成本約為 GPT-5 的三倍。關鍵在於品質差異是否值得您為用例支付額外費用。

提示快取影響

對於重複系統提示的應用（聊天機器人、代理人、文件分析），快取會改變成本結構：

模型	標準輸入成本	快取輸入成本	節省比例
Claude Opus 4.6	$5.00/1M	$0.50/1M	90%
GPT-5	$2.00/1M	$1.00/1M	50%
Gemini 2.5 Pro	$1.25/1M	視情況而定	視情況而定

Anthropic 的明確快取機制提供最高折扣（快取讀取時節省 90%），但需在提示中標記快取斷點。OpenAI 的自動快取較簡單，但節省較少。

上下文視窗：何時真正重要

Gemini 的 1M tokens 上下文長度是 Claude 的 5 倍、GPT-5 的 8 倍。但上下文長度只有在實際使用時才有意義。

1M tokens 上下文重要時：

分析整個程式碼庫（中型倉庫約 200K-500K tokens）
處理長篇法律文件或研究論文
多文件綜合（同時比較 10 份以上文件）
代理人迴圈中的長對話歷史

200K tokens 足夠時：

大多數程式編寫任務（單一檔案或小模組）
標準聊天機器人對話
個別文件的問答
API 整合與函式呼叫

128K tokens 足夠時：

簡單聊天應用
單一函式的程式碼生成
大多數 RAG 流程（檢索的文本塊通常為 2K-10K tokens）

對大多數生產應用來說，128K 已足夠。1M 上下文是針對特定工作負載的真正優勢，而非普遍提升。

依用例的優勢

Claude Opus 4.6 擅長

複雜程式編寫任務。SWE-Bench 的領先反映在多檔案重構、程式碼審查與架構決策的實務表現上。如果您使用 Claude Code 或 Cursor 搭配 Claude，品質差異在困難問題上尤為明顯。

細膩分析。Claude 在模糊問題上傾向產生更平衡、謹慎推理的回應，不易自信地輸出錯誤資訊。

安全性關鍵應用。Anthropic 的憲法式 AI 訓練使 Claude 對邊緣案例更謹慎，這在醫療、法律與金融應用中極具價值。

GPT-5 擅長

通用任務。GPT-5 是最全面的模型，能在各領域穩定處理程式編寫、寫作、分析與對話。

生態系統整合。OpenAI API 是事實標準，多數工具、框架與教學皆以 OpenAI 格式為基礎。GPT-5 開箱即用，兼容所有平台。

速度。GPT-5 通常比 Claude Opus 4.6 延遲更低，尤其是短提示時。

Gemini 2.5 Pro 擅長

長上下文任務。當您需要處理 500K+ tokens，Gemini 是旗艦模型中唯一實用的選擇。

多模態工作流程。原生影片理解、音訊處理與 Google 搜尋基礎能力，是其他模型所不具備的。

成本敏感應用。以每 1M tokens $1.25/$10.00 計算，Gemini 在三款旗艦中提供最佳性價比。

實務建議

對大多數 2026 年的開發者：

預設使用 GPT-5。它是價格合理且最均衡的全能選擇。
在複雜程式編寫與分析任務中，當品質比成本更重要時，切換至 Claude Opus 4.6（或 Sonnet 4.6）。
需要長上下文或多模態能力時，使用 Gemini 2.5 Pro。

多模型策略搭配一個聚合器效果最佳，能讓您在不更改整合的情況下切換模型。LemonData 提供超過 300 款模型，透過單一 OpenAI 相容 API 金鑰，切換 Claude、GPT-5 與 Gemini 僅需一行程式碼變更。

from openai import OpenAI

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

# 同一段程式碼，不同模型
for model in ["gpt-5", "claude-opus-4-6", "gemini-2.5-pro"]:
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
    )

價格與基準測試數據截至 2026 年 2 月。模型能力快速演進，請查閱供應商文件以獲取最新資訊。

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