三款旗艦模型，三種對「什麼最重要」的不同押注。Claude Opus 4.6 優先考慮深度與安全性。GPT-5 旨在提供廣泛的能力。Gemini 3.1 Pro 則押注於 context length 和 multimodality。
本次比較結合了目前的官方定價與實際工作流的適配度，幫助您為工作負載選擇合適的模型。
如果您更關心 coding 而非一般的旗艦定位，請從此頁面跳轉至 coding 模型比較。如果您更在意預算，請同時參考 價格比較。
規格表
| Claude Opus 4.6 | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro | |
|---|---|---|---|
| 供應商 | Anthropic | OpenAI | |
| Context window | 200K tokens | 1.05M tokens | 1M tokens |
| 最大輸出 | 32K tokens | 128K tokens | 視模式而定 |
| 輸入 / 1M tokens | $5.00 | $2.50 | $0.45 |
| 輸出 / 1M tokens | $25.00 | $15.00 | $2.70 |
| Extended thinking | Yes | Yes | Yes |
| Vision | Yes | Yes | Yes |
| 原生工具調用 (Native tool use) | Yes | Yes (function calling) | Yes |
| Prompt caching | 顯式 (cache_control) | 自動 | Context caching |
價格已於 2026 年 4 月根據供應商定價頁面進行驗證。
關鍵基準測試
Coding
在需要一致性的艱難、多文件工作中，Claude 仍然保持領先。GPT-5.4 縮小了大部分實際差距，同時擴展了 context 和輸出。Gemini 3.1 Pro 通常不是最困難 code review 的首選，但當任務跨越巨大的 repository 或混合媒體時，它變得非常有吸引力。
Reasoning
推理品質已經非常接近，真正的區別在於風格和成本：
- Claude Opus 4.6 偏好深度和謹慎
- GPT-5.4 偏好廣泛的能力和更強的工具工作流
- Gemini 3.1 Pro 偏好以更低的 per-token 價格進行長文本綜合分析
Multimodal
Gemini 3.1 Pro 在這方面擁有最強大的多模態優勢：長 context、Google Search grounding 以及更廣泛的 Google 原生整合。Claude 和 GPT-5.4 都能很好地處理圖像和文件，但當工作流已經涉及 Google Search 或混合媒體時，Gemini 是更合適的選擇。
定價深度分析
每 1,000 次典型對話的成本
假設每次對話包含 2K input + 1K output tokens：
| 模型 | 每次對話成本 | 1,000 次對話 |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 約 $0.0036 | 約 $3.60 |
| GPT-5.4 | 約 $0.020 | 約 $20.00 |
| Claude Opus 4.6 | $0.035 | $35.00 |
Claude Opus 4.6 的成本明顯高於 Gemini 3.1 Pro，且仍顯著高於 GPT-5.4。問題在於品質差異對於您正在執行的特定步驟是否足夠重要。
Prompt Caching 的影響
對於具有重複 system prompts 的應用（如 chatbot、agent、文件分析），caching 會改變經濟效益：
| 模型 | 標準輸入 | 快取輸入 | 節省比例 |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $5.00/1M | $0.50/1M | 90% |
| GPT-5.4 | $2.50/1M | $0.25/1M | 90% |
| Gemini 3.1 Pro | $0.45/1M | 視情況而定 | 視情況而定 |
Anthropic 的顯式 caching 提供了最高的折扣（cache reads 節省 90%），但需要您在 prompts 中標記 cache 中斷點。OpenAI 的自動 caching 更簡單，但節省較少。
Context Window：何時真正發揮作用
Gemini 的 1M token context 是 Claude 的 5 倍，是 GPT-5 的 8 倍。但 context length 只有在您真正使用它時才有意義。
何時 1M context 至關重要：
- 分析整個 codebase（中型 repo 約為 200K-500K tokens）
- 處理長篇法律文件或研究論文
- 多文件綜合分析（同時比較 10 份以上的文件）
- agent 迴圈中的長對話歷史
何時 200K 就足夠：
- 大多數 coding 任務（單個文件或小模組）
- 標準 chatbot 對話
- 針對單個文件的文件問答
- API 整合和 function calling
何時 128K 就足夠：
- 簡單的聊天應用程式
- 單個函數的程式碼生成
- 大多數 RAG pipeline（檢索到的 chunk 通常為 2K-10K tokens）
對於大多數生產環境應用，128K 已經足夠。1M context 對於特定工作負載是真正的優勢，而非普遍的改進。
按使用場景劃分的優勢
Claude Opus 4.6 的優勢領域
複雜的 coding 任務。SWE-Bench 的領先優勢轉化為在多文件重構、code review 和架構決策方面的實際表現。如果您在 Claude Code 或 Cursor 中使用 Claude，在處理難題時能明顯感覺到品質差異。
細膩的分析。Claude 傾向於對模糊問題產生更平衡、推理更周密的回答。它不太可能自信地陳述錯誤資訊。
安全至上的應用。Anthropic 的 Constitutional AI 訓練使 Claude 在處理邊緣案例時更加謹慎，這在醫療、法律和金融應用中非常有價值。
GPT-5.4 的優勢領域
通用任務。GPT-5.4 是這組模型中最全能的旗艦模型。它在 coding、寫作、分析和工具調用方面，跨領域表現始終強勁。
生態系統整合。OpenAI API 是事實上的標準。大多數工具、框架和教學都採用 OpenAI 格式。GPT-5 與所有工具都能開箱即用。
速度。GPT-5 的 latency 通常低於 Claude Opus 4.6，尤其是在處理較短的 prompts 時。
Gemini 3.1 Pro 的優勢領域
長文本任務。當您需要處理 500K+ tokens 時，Gemini 是旗艦模型中唯一實際的選擇。
多模態工作流。原生的影片理解、音訊處理和 Google Search grounding 賦予了 Gemini 其他模型所缺乏的能力。
成本敏感型應用。以目前的 Gemini 3.1 Pro 定價來看，Gemini 在三款旗艦模型中提供了門檻最低的選擇。
實際建議
對於 2026 年的大多數開發者：
- 將 GPT-5.4 作為您的旗艦級通用預設模型。
- 在品質比成本更重要的複雜 coding 和分析任務中，切換到 Claude Opus 4.6 (或 Sonnet 4.6)。
- 當您需要長 context 或多模態能力時，使用 Gemini 3.1 Pro。
多模型方法配合 aggregator（聚合器）效果最佳，讓您無需更改整合方式即可切換模型。LemonData 透過單一的 OpenAI 相容 API key 提供 300 多種模型，因此在 Claude、GPT-5.4 和 Gemini 之間切換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"
)
# 相同的程式碼，不同的模型
for model in ["gpt-5.4", "claude-opus-4-6", "gemini-3.1-pro"]:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)
實際的教訓很簡單：旗艦模型的選擇很少是永久性的。大多數團隊最終會擁有一個旗艦級預設模型、一個較便宜的營運預設模型，以及一個長 context 或多模態專家模型。
這就是為什麼「誰是贏家」的問題主要用於採購框架。在生產環境中，更好的問題是哪一個值得作為您的預設模型，哪一個值得作為您的專家模型，而哪一個應該完全避開關鍵路徑。
價格已於 2026 年 4 月根據目前的供應商定價頁面進行驗證。模型能力發展迅速，因此請將此頁面視為工作流指南，而非永久不變的評分卡。