2026 年主流大模型横评：GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro
比较 GPT-5.4、Claude Opus/Sonnet 4.6 与 Gemini 3.1 Pro 的 API 能力、Token 价格和工程边界，给出可核验的调用示例、评测方法与自建成本公式。
NOTE
核心速览 (TL;DR)
- 2026 前沿闭源三强与开源双雄：深度横评 GPT-5.4、Claude 4.6、Gemini 3 与开源旗舰 DeepSeek-V4、Kimi K3 的基准评测、价格梯度与工程适用场景。
- 准确规格核查：Claude Opus 4.6 官方标准定价为 $5 / $25 每百万 Token；GPT-5.4 支持文本与视觉输入，官方文档明确标示 API 模型暂不支持 Fine-tuning。
- 国内开源对比：针对国产自研模型细化对比，可继续参阅 2026 国产自研大模型综合横评研报。
比较范围与证据
本文保留 GPT-5.4、Claude Opus／Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro 这一组模型，讨论 API 工程选型，不把它们称为今天所有模型中的最新版本。规格依据厂商文档；没有统一复测记录的分数不用于排名。国产开放权重模型见 Kimi／GLM／DeepSeek 比较。
一、能力和 API 边界
| 模型 | 输入与输出 | 上下文说明 | 工程关注点 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | 文本、图像输入；文本输出，不直接接收音频 | 1.05M 总窗口，最大输出 128K；输入与输出共享预算 | reasoning effort、Responses 工具、计算机操作 |
| Claude Opus／Sonnet 4.6 | 文本与图像输入；PDF 由文档处理能力支持 | 1M 上下文的适用条件见对应模型文档 | Adaptive Thinking、工具参数、平台可用版本 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 多模态理解模型；接口支持按模型文档核对 | 长上下文及输出限制按具体 Preview ID 查询 | 预览版 ID、媒体计量、工具及 thinking 配置 |
资料：GPT-5.4、Opus 4.6、Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro Preview。
ChatGPT 产品中的 Thinking 名称不等于一个 gpt-5.4-thinking API ID；Claude Code 的 Agent Teams 也不是裸模型 API 自动提供的协作系统。Gemini 的模型 thinking 参数与独立产品模式需要分别核对，不能仅用“Deep Think”概括全部接口。
二、可追溯的 Token 价格
以下为标准 Token 价格示例，单位美元／百万 Token。长上下文、缓存写入、批处理、地区和工具费用需另行核算，不应只比较输入单价。
| 模型 | 输入 | 输出 | 缓存输入 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | 2.50 | 15.00 | 0.25 |
| Claude Opus 4.6 | 5.00 | 25.00 | 0.50（缓存读取） |
| Claude Sonnet 4.6 | 3.00 | 15.00 | 0.30（缓存读取） |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 按输入长度档位核对 | 按输入长度档位核对 | 按缓存及存储计费核对 |
出处：OpenAI 模型价格、Claude 模型文档、Gemini 价格表。GPT-5.4 超过 272K 输入 Token 时有整次请求的长上下文计费倍率，不能把标准价用于所有百万上下文请求。
三、如何公平比较推理、编码和 Agent 能力
SWE-bench Verified、HumanEval、OSWorld 和数学任务衡量不同能力，不能将 Opus 成绩放在 Sonnet 列，也不能把某个厂商脚手架结果写成所有模型共享同一 harness 的实测。
自己的选型评测至少固定模型快照、推理预算、上下文、工具权限、Agent harness、超时和重试次数。对同一任务保留补丁、执行日志和独立验收结果，再比较质量、延迟及成本；详细方法见 LLM 评估指南。
| 场景 | 主要验收项 |
|---|---|
| 仓库代码修改 | 隐藏测试通过率、补丁范围、重复运行稳定性 |
| 长文档抽取 | 数值准确率、引用出处、跨段检索与拒答质量 |
| 计算机操作 | 环境复位、操作成功率、越权动作与任务耗时 |
| 视频／音频理解 | 对应输入模态、时间定位、转录／理解质量与费用 |
窗口容量不能证明模型读懂整个仓库，某项“少幻觉百分比”也不能推广为所有业务的固定改善。
四、API 调用示例
示例需要各厂商 SDK、账号和 API 密钥；本次站点验证不向外部模型发请求。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="gpt-5.4",
input="解释量子计算的基本原理",
reasoning={"effort": "high"},
max_output_tokens=4096,
)
print(response.output_text)import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}],
)
print(response.content)from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.1-pro-preview",
contents="解释量子计算的基本原理",
)
print(response.text)使用实际账号的模型列表确认 ID 和可用性；请求模型与平台 UI 名称应分开记录。多厂商路由还需统一错误分类、超时、工具 Schema 和用量统计。
五、自建盈亏平衡与 KV 预算
若仅作算术假设：服务器每小时 $30，API 混合价格 $5／百万 Token，则忽略其他成本时交叉点约为 30 / 5 × 1e6 / 3600 = 1,667 Token/s。这不是已测容量，也不代表两个模型质量相同；输入／输出比例、利用率、额外扩容及人工成本都会改变结果。见 部署成本估算。
缓存量也必须按架构计算。以普通 GQA、80 层、8 个 KV 头、head_dim=128、FP16 为例，每 Token 为 2×80×8×128×2=327,680 字节，百万 Token 约 327.68GB（305.18GiB）。这是指定配置的算例，不是对所有 70B 或混合注意力模型的结论。PagedAttention 改善分配与复用，不会改变每个未压缩 KV 元素的大小。
常见问题 (FAQ)
Q1: 哪个模型代码能力最强？
需在相同仓库任务、工具与预算下比较。厂商成绩用于筛选候选，不能替代自己的独立验收。
Q2: 百万上下文是否等于百万 Token 都能正确检索？
不是。容量、检索质量、引用可靠性和成本是不同指标，应分别测量。
Q3: 如何在成本与可靠性间选择？
先设置最低任务质量和 SLA，再比较达到标准的有效成本。使用 Token 换算器 核算输入、输出和缓存费用，并保留回退路径。