Claude Opus 4.6 vs GPT-5 vs Gemini 2.5 Pro：2026年哪款旗舰AI模型称王？

三款旗舰模型，三种不同的核心侧重点。Claude Opus 4.6注重深度与安全，GPT-5追求广泛能力，Gemini 2.5 Pro则押注于上下文长度和多模态能力。

本次对比基于基准测试数据、实际定价和实际使用案例，帮助您为工作负载选择合适的模型。

规格表

	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
提供商	Anthropic	OpenAI	Google
上下文窗口	20万 tokens	12.8万 tokens	100万 tokens
最大输出	3.2万 tokens	3.2万 tokens	6.4万 tokens
输入 / 100万 tokens	$5.00	$2.00	$1.25
输出 / 100万 tokens	$25.00	$8.00	$10.00
扩展思考	支持	不支持	支持（Gemini 2.5 Flash）
视觉能力	支持	支持	支持
原生工具使用	支持	支持（函数调用）	支持
提示缓存	显式（cache_control）	自动	上下文缓存

价格为2026年2月官方定价。

关键基准测试

编码能力

基准测试	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
SWE-Bench Verified	72.5%	约68%	约65%
HumanEval	92.0%	约90%	约88%
MBPP+	87.5%	约85%	约83%

Claude在软件工程基准测试中领先。差距在复杂的多文件任务中最为明显，尤其是需要跨变更保持一致性时。对于简单代码生成（单函数、脚本），三者表现相当。

推理能力

基准测试	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
GPQA Diamond	65.0%	约63%	约60%
MMLU Pro	84.5%	约83%	约81%

三者推理表现接近，差异在大多数实际应用中属于噪声范围内。

多模态能力

Gemini 2.5 Pro具备最强的多模态能力：原生视频理解、音频处理，以及基于Google搜索结果的响应定位。Claude和GPT-5在图像和文档处理上表现良好，但缺乏原生视频/音频输入能力。

价格深入解析

每1000次典型对话成本

假设每次对话包含2000输入tokens和1000输出tokens：

模型	每次对话成本	1000次对话成本
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每次对话成本约为GPT-5的3倍。关键问题是质量差异是否值得为您的用例支付溢价。

提示缓存的影响

对于重复使用系统提示的应用（聊天机器人、代理、文档分析），缓存能改变成本结构：

模型	标准输入成本	缓存输入成本	节省比例
Claude Opus 4.6	$5.00/100万 tokens	$0.50/100万 tokens	90%
GPT-5	$2.00/100万 tokens	$1.00/100万 tokens	50%
Gemini 2.5 Pro	$1.25/100万 tokens	视情况而定	视情况而定

Anthropic的显式缓存提供了最深的折扣（缓存读取时节省90%），但需要您在提示中标记缓存断点。OpenAI的自动缓存更简单，但节省较少。

上下文窗口：真正重要的时刻

Gemini的100万token上下文是Claude的5倍，是GPT-5的8倍。但上下文长度只有在真正使用时才重要。

100万token上下文适用场景：

分析整个代码库（中等规模仓库为20万-50万tokens）
处理长篇法律文件或研究论文
多文档综合（同时比较10份以上文档）
代理循环中的长对话历史

20万token上下文足够的场景：

大多数编码任务（单文件或小模块）
标准聊天机器人对话
单文件文档问答
API集成和函数调用

12.8万token上下文足够的场景：

简单聊天应用
单函数代码生成
大多数RAG流程（检索的文本块通常为2千-1万tokens）

对于大多数生产应用，12.8万token已足够。100万token上下文是针对特定工作负载的真正优势，而非普遍提升。

按用例划分的优势

Claude Opus 4.6的优势

复杂编码任务。SWE-Bench的领先反映在多文件重构、代码审查和架构决策的实际表现中。如果您使用Claude Code或Cursor搭配Claude，难题上的质量差异尤为明显。

细致分析。Claude在模糊问题上倾向于给出更平衡、谨慎推理的回答，更少自信地陈述错误信息。

安全关键型应用。Anthropic的Constitutional AI训练使Claude在边缘案例上更为谨慎，这在医疗、法律和金融领域尤为重要。

GPT-5的优势

通用任务。GPT-5是最全面的模型，编码、写作、分析和对话均表现稳定，适用各领域。

生态系统集成。OpenAI API是事实标准，大多数工具、框架和教程均基于OpenAI格式。GPT-5开箱即用，兼容性极佳。

速度。GPT-5通常延迟低于Claude Opus 4.6，尤其在短提示时更明显。

Gemini 2.5 Pro的优势

长上下文任务。当需要处理50万tokens以上时，Gemini是旗舰模型中唯一实用的选择。

多模态工作流。原生视频理解、音频处理和Google搜索定位赋予Gemini独有能力。

成本敏感型应用。每100万tokens输入$1.25，输出$10.00，Gemini在三款旗舰中性价比最高。

实用推荐

对于2026年的大多数开发者：

默认使用GPT-5。它是最均衡且价格合理的全能选手。
在复杂编码和分析任务中，当质量优先于成本时，切换到Claude Opus 4.6（或Sonnet 4.6）。
需要长上下文或多模态能力时，使用Gemini 2.5 Pro。

多模型策略最佳实践是使用一个聚合器，允许您无缝切换模型而无需更改集成。LemonData通过单一OpenAI兼容API密钥提供300+模型，切换Claude、GPT-5和Gemini只需一行代码变更。

from openai import OpenAI

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

# 同一段代码，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"}]
    )

价格和基准数据截至2026年2月。模型能力快速演进，请查阅提供商文档获取最新信息。

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Claude Opus 4.6 vs GPT-5 vs Gemini 2.5 Pro：2026年哪款旗舰AI模型胜出？