07e - Claude-GPT-Gemini 对比

本文是《AI Agent 实战手册》第 7 章第 5 节。 上一节：07d-API集成指南 | 下一节：08a-MCP概念入门

概述

2025 年，三大 AI 模型家族——Anthropic Claude、OpenAI GPT/o 系列、Google Gemini——在编码、推理、多模态和长上下文等维度展开了激烈竞争。Claude Opus 4 在编码基准（SWE-bench 72.5%）上领先，Gemini 2.5 Pro 凭借百万级上下文窗口和极具竞争力的价格成为性价比之王，OpenAI o3 则在推理和工具集成方面表现均衡。本节将从基准数据、价格、能力维度进行正面对比，帮助你根据实际场景选择最合适的模型。

1. 模型家族概览

三大厂商当前模型矩阵（2025 年中）

工具推荐

2. 基准性能对比

2.1 编码能力

编码是 AI 模型最核心的应用场景之一。以下是主要编码基准的对比：

关键发现：

• Claude Opus 4 在真实软件工程任务（SWE-bench）上领先，适合大型代码库的调试和重构
• Gemini 2.5 Pro 在函数级代码生成和多语言编辑上表现出色
• o3 在各项编码基准上表现均衡，没有明显短板

2.2 推理与数学

关键发现：

• o3 是推理和数学的王者，在所有推理基准上均领先
• Claude Opus 4 紧随其后，推理能力同样强劲
• Gemini 2.5 Pro 推理能力稍弱，但差距不大

2.3 多模态能力

关键发现：

• Gemini 2.5 Pro 在多模态方面遥遥领先，是唯一原生支持视频和音频输入的模型
• GPT-4o 支持音频和图像生成，多模态能力排第二
• Claude 在多模态方面相对较弱，仅支持图像和 PDF 输入

2.4 上下文窗口

关键发现：

• Gemini 2.5 Pro 的 1M token 上下文窗口是绝对优势，适合处理超大代码库和长文档
• Claude 和 o3 的 200K 上下文对大多数场景已足够
• Gemini 在长上下文场景下的信息检索准确度最高

3. API 价格对比

3.1 旗舰模型价格（每百万 token）

3.2 轻量/经济模型价格（每百万 token）

3.3 成本优化选项

操作步骤

如何估算月度 API 成本

月度成本 = (日均请求数 × 平均输入 token × 输入单价) + (日均请求数 × 平均输出 token × 输出单价) × 30

示例：每天 1000 次请求，平均输入 2000 token，输出 500 token

Claude Sonnet 4: (1000 × 2000 × $3/1M + 1000 × 500 × $15/1M) × 30 = ($6 + $7.5) × 30 = $405/月
Gemini 2.5 Pro:  (1000 × 2000 × $1.25/1M + 1000 × 500 × $10/1M) × 30 = ($2.5 + $5) × 30 = $225/月
OpenAI o3:       (1000 × 2000 × $2/1M + 1000 × 500 × $8/1M) × 30 = ($4 + $4) × 30 = $240/月

4. Agentic 能力对比

2025 年，AI Agent 能力成为模型竞争的新战场：

提示词模板

模型选择决策 Prompt

你是一位 AI 架构师。请根据以下项目需求，推荐最合适的 AI 模型：

项目类型：[Web 应用 / 数据分析 / 内容生成 / 代码开发]
核心需求：[编码 / 推理 / 多模态 / 长文档处理]
预算范围：[低 (<$100/月) / 中 ($100-500/月) / 高 (>$500/月)]
上下文需求：[小 (<50K token) / 中 (50-200K) / 大 (>200K)]
延迟要求：[实时 (<2s) / 准实时 (<10s) / 批处理 (不限)]

请从 Claude (Opus 4/Sonnet 4/Haiku 3.5)、OpenAI (o3/GPT-4o/GPT-4o mini)、
Gemini (2.5 Pro/2.5 Flash) 中推荐，并说明理由。

5. 场景选择指南

5.1 按任务类型选择

5.2 按预算选择

5.3 决策流程图

开始选择模型
    │
    ├─ 需要处理视频/音频？
    │   └─ 是 → Gemini 2.5 Pro
    │
    ├─ 上下文 > 200K token？
    │   └─ 是 → Gemini 2.5 Pro
    │
    ├─ 核心任务是复杂编码/Agent？
    │   ├─ 预算充足 → Claude Opus 4
    │   └─ 预算有限 → Claude Sonnet 4
    │
    ├─ 核心任务是数学/科学推理？
    │   └─ 是 → OpenAI o3
    │
    ├─ 需要极低成本高吞吐？
    │   ├─ 需要推理 → o4-mini
    │   └─ 不需要推理 → GPT-4o mini / Gemini 2.5 Flash
    │
    └─ 通用任务，追求性价比
        └─ Gemini 2.5 Pro

6. 国产大模型加入对比

2025-2026 年，中国国产大模型在编码和推理能力上实现了惊人的追赶。DeepSeek 和 Qwen 已跻身全球第一梯队，且价格优势极为明显。

6.1 扩展对比：加入 DeepSeek V4 和 Qwen 3.5

6.2 价格对比（每百万 token）

💡 关键发现：DeepSeek V4 的 API 价格约为 Claude Opus 4 的 1/200、Gemini 2.5 Pro 的 1/18，但编码能力（SWE-bench 70.8%）已接近 Claude Opus 4（72.5%）。对于预算敏感的项目，国产模型是极具竞争力的选择。

6.3 国产模型的独特优势

6.4 更新后的场景选择指南

6.5 更新后的决策流程图

开始选择模型
    │
    ├─ 预算极度敏感（<$10/月）？
    │   └─ 是 → DeepSeek V4 API 或 Google AI Studio 免费层
    │
    ├─ 需要处理视频/音频？
    │   └─ 是 → Gemini 2.5 Pro
    │
    ├─ 上下文 > 200K token？
    │   └─ 是 → Gemini 2.5 Pro
    │
    ├─ 核心任务是复杂编码/Agent？
    │   ├─ 预算充足 → Claude Opus 4
    │   ├─ 预算有限 → Claude Sonnet 4
    │   └─ 极低预算 → DeepSeek V4
    │
    ├─ 核心任务是中文内容？
    │   └─ 是 → Qwen 3.5
    │
    ├─ 核心任务是数学/科学推理？
    │   ├─ 预算充足 → OpenAI o3
    │   └─ 预算有限 → DeepSeek R1（开源免费）
    │
    └─ 通用任务，追求性价比
        ├─ 全球服务 → Gemini 2.5 Pro
        └─ 国内服务 → Qwen 3.5 或 DeepSeek V4

7. 实战案例：多模型路由架构

案例背景

一个 SaaS 产品需要同时处理代码审查、客户问答和文档分析，月预算 $300。

架构设计

用户请求
    │
    ▼
┌─────────────┐
│  路由层      │  ← 根据任务类型和复杂度分发
│  (LiteLLM)  │
└──────┬──────┘
       │
  ┌────┼────────────┐
  │    │            │
  ▼    ▼            ▼
Claude  Gemini     GPT-4o
Sonnet4 2.5 Pro    mini
  │      │          │
代码审查  文档分析   客户问答
(~40%)   (~30%)    (~30%)

成本估算

Claude Sonnet 4（代码审查）：400 次/天 × 3000 token × $3/1M + 400 × 1000 × $15/1M
  = $3.6 + $6 = $9.6/天 → $288/月

Gemini 2.5 Pro（文档分析）：300 次/天 × 5000 token × $1.25/1M + 300 × 2000 × $10/1M
  = $1.875 + $6 = $7.875/天 → $236/月（使用批处理 50% 折扣 → $118/月）

GPT-4o mini（客户问答）：300 次/天 × 1000 token × $0.15/1M + 300 × 500 × $0.60/1M
  = $0.045 + $0.09 = $0.135/天 → $4/月

总计：约 $288 + $118 + $4 = $410/月
优化后（Claude 使用 Prompt 缓存）：约 $300/月 ✅

案例分析

• 关键决策：不同任务使用不同模型，而非一个模型处理所有任务
• 成本节省：相比全部使用 Claude Opus 4，节省约 80%
• 质量保证：每个任务都使用该领域最强的模型

避坑指南

❌ 常见错误

1. 只看基准分数选模型

   • 问题：基准分数不等于实际使用体验，不同基准侧重不同
   • 正确做法：用你的实际任务做 A/B 测试，基准仅作参考

2. 忽略价格差异直接用旗舰模型

   • 问题：Claude Opus 4 的输出价格是 Gemini 2.5 Pro 的 7.5 倍
   • 正确做法：先用轻量模型验证，只在必要时升级到旗舰

3. 不考虑上下文窗口限制

   • 问题：把超长文档塞进 128K 窗口的模型，导致信息丢失
   • 正确做法：超过 200K token 的任务直接选 Gemini 2.5 Pro

4. 忽视多模态需求

   • 问题：需要处理视频却选了不支持视频的模型
   • 正确做法：有视频/音频需求时，Gemini 是目前唯一选择

5. 没有使用成本优化手段

   • 问题：每次请求都发送完整 prompt，成本居高不下
   • 正确做法：善用 Prompt 缓存（最高省 90%）和批处理 API（省 50%）

✅ 最佳实践

1. 建立模型路由层（LiteLLM / OpenRouter），根据任务类型自动分发到最合适的模型
2. 定期（每季度）重新评估模型选择，因为模型更新和价格变动频繁
3. 对关键任务设置 fallback 机制：主模型不可用时自动切换到备选模型
4. 使用 Prompt 缓存减少重复系统提示的成本
5. 监控每个模型的实际使用量和质量指标，用数据驱动优化决策

相关资源与延伸阅读

1. Chatbot Arena Leaderboard  — 基于真实用户盲测的模型排名，最客观的模型对比来源
2. Vellum LLM Leaderboard  — 多维度基准排行榜，覆盖 SWE-bench、MMLU、MATH 等
3. Artificial Analysis  — 模型性能、延迟、吞吐量和价格的综合对比平台
4. OpenRouter Model Comparison  — 统一 API 网关，方便快速切换和对比不同模型
5. LiteLLM 文档  — 开源模型代理，支持 100+ 模型的统一接口和成本追踪
6. Anthropic Claude 模型文档  — Claude 各模型的官方能力说明和定价
7. OpenAI 模型定价页  — OpenAI 全系列模型的最新定价
8. Google Gemini API 定价  — Gemini 全系列模型的定价和免费额度说明
9. SWE-bench Leaderboard  — 软件工程基准排行榜，衡量模型解决真实 GitHub Issue 的能力
10. vals.ai Benchmark Hub  — 独立基准测试平台，提供 MMLU Pro、SWE-bench 等最新排名

参考来源

• Claude Opus 4 Launch Post — Anthropic （2025 年 5 月）
• OpenAI o3 Release — OpenAI （2025 年 4 月）
• Gemini 2.5 Pro Announcement — Google DeepMind （2025 年 3 月）
• Claude Opus 4 vs Gemini 2.5 Pro vs OpenAI o3 — Leanware （2025 年 5 月）
• OpenAI o3-pro vs Claude 4 Opus vs Gemini 2.5 Pro — Composio （2025 年 6 月）
• AI API Pricing Comparison 2026 — Intuition Labs （2025 年 12 月）
• SWE-bench Verified Leaderboard — vals.ai （2025 年，持续更新）
• MMLU Pro Leaderboard — vals.ai （2025 年 5 月）
• Gemini vs Claude vs GPT — MagicDoor （2025 年 7 月）
• Gemini API Pricing — Google AI （2025 年，持续更新）

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