GPT、Claude、Gemini 怎么选？五大 AI 模型的优势、短板与成本比较
截至 2026 年 10 月 7 日，根据官方文档比较 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 与通义千问的模型定位、多模态能力、API 成本及使用限制，给出写作、编程和资料分析的选型建议。
选 AI 模型，最容易走偏的方式，就是先问谁排第一。写文章、修改代码、分析一段视频、处理十万份文档，需要的能力并不一样。一个模型在难题上多做对几道题，未必值得你在每一次摘要任务中支付更高的费用。
我的建议是：先按任务选择模型，再用自己的材料验证。日常任务从成本适中的型号开始，把旗舰留给确实处理不好的问题。
本文核对了截至 2026 年 10 月 7 日可查的官方模型目录与价格页，比较 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 和阿里云通义千问。型号、输入输出能力和价格来自文末资料；选型建议是基于这些资料的判断，本文没有进行跨厂商实测，也不把厂商自述当作独立排名。
GPT：工具链完整，旗舰需要算清成本
OpenAI 当前目录把 GPT-6 Astra 定位为复杂推理与编程旗舰，GPT-6.1 Sol 用于平衡能力和费用，GPT-6 Luna 面向成本敏感的高频任务。三者都支持文本和图像输入、文本输出，官方列出的上下文窗口为 1.05M tokens。
GPT 值得优先考虑的地方是工具链：搜索、文件检索、函数调用与计算机操作都有对应支持。需要把“查资料—读取文件—执行操作—输出结果”连起来时，这套接口能减少自行拼接的工作。
短板首先是旗舰费用。Astra 的标准短上下文输出标价为每百万 tokens 50 美元，Sol 为 10 美元。复杂推理可以考虑 Astra，但摘要、标签、初稿没有必要全部使用同一档模型。工具调用也有自己的费用与配置要求，支持搜索不等于每次请求都会自动查证。
另外，GPT 文本型号能看图片，不代表同一个接口可以生成图片、视频或实时语音；这些属于另外的专用模型。
**适合优先试用：**需要工具协作的通用助手、代码与文档混合任务。建议先评估 Sol，再检查升级到 Astra 是否真的减少返工。
Claude：长任务定位清楚，别只看单价
Anthropic 当前主线包括 Claude Fable 5.1、Opus 5.5 和 Sonnet 5.5。官方分别定位于高难度推理与长程代理任务、持续性编程和知识工作、速度与能力的平衡，三者上下文均为 1M tokens。
Claude 值得关注的是长任务的产品定位。修改一个项目、梳理多份资料、保持多轮要求一致，比一次生成漂亮答案更接近它强调的用途。对于需要反复编辑的文章或技术文档，可以把它放进候选名单，重点看修改后有没有丢掉原意与约束。
这不等于“Claude 写作一定最好”。语气是否合适、中文是否自然，仍要用自己的稿件比较。模型可能把简单表达写复杂，也可能在润色中悄悄改动事实。
费用也需要注意：Opus 5.5 的基础输入、输出价格是每百万 tokens 4 和 20 美元，Fable 5.1 则为 10 和 50 美元。两者的自适应思考始终开启，推理过程可能增加等待和用量。Anthropic 还说明，新版 tokenizer 对同一段文本可能产生更多 tokens，因此同样的每百万 tokens 单价，并不保证同样的任务账单。
**适合优先试用：**跨文件修改、长文档整理、持续多轮编辑。更看重费用和响应速度时，可以先试 Sonnet 5.5。
Gemini：多模态输入突出，理解与生成要分开
Google 当前稳定目录中的 Gemini 3.8 Flash，支持文本、图片、视频、音频和 PDF 输入，输出为文本。输入上限为 1,048,576 tokens，输出上限为 65,536 tokens，还支持搜索 grounding、文件搜索、代码执行与结构化输出。
这一组合很适合资料形态复杂的任务。例如整理汽车发布会视频、对照产品 PDF 和演示截图，先让模型提取带出处的要点，再由编辑核对，比只把字幕复制进聊天框更方便。这里的优势是接口明确支持这些输入，并非证明它在所有视频问题上准确率最高。
限制也很具体：3.8 Flash 不支持直接生成图像或音频，也不支持 Live API；实时语音、图片生成与视频生成需要选择对应型号。视频输入受 token、文件和采样机制影响，上下文大也不能保证每个细节都被正确识别。
此外，Gemini 3.1 Pro 在当前目录中仍标注 Preview。生产系统要检查具体型号的状态和停用规则，使用 Latest 别名还可能遇到版本切换。
**适合优先试用：**视频、音频与 PDF 的混合资料分析，以及需要 Google 搜索 grounding 的工作流。
DeepSeek：调用价格低，能力要看具体型号
DeepSeek 当前 API 中，deepseek-flash 对应 DeepSeek-V4.1-Flash，deepseek-v4-pro 对应 DeepSeek-V4-Pro-0813。两者都有 1M 上下文，支持思考与非思考模式、工具调用和 JSON 输出。
它最直接的吸引力是 API 成本。对于批量分类、摘要、字段提取和初步筛选，较低标价值得认真测试；如果结果达到要求，节省的费用可以留给少数需要旗舰复核的任务。
但“便宜”不能代替验收。一次输出失败后反复重试，或者需要人工修正大量字段，实际成本仍可能很高。它的价格还分高峰与非高峰，不能把最低价当作全天固定价格。
还有一个容易忽略的差别：当前 Flash 支持视觉，Pro 不支持。 不能根据 Pro 名称推断它覆盖 Flash 的全部能力。两种 API 模式的兼容接口也不意味着所有厂商专有功能都能原样迁移。
**适合优先试用：**用量较大的文本处理与结构化任务。涉及图片时先核对型号能力，不要直接套用文本模型。
通义千问：已有阿里云业务时值得先评估
阿里云百炼当前推荐的文本型号包括 qwen3.8-max、qwen3.7-plus 和 qwen3.8-flash。目录同时列出了图像、视频理解，以及 Omni 多模态型号。
对于已经使用阿里云账号、权限和账单体系的团队，千问的一个实际优势是接入路径集中。中文业务文档、站内内容分类和知识库问答都可以先做小规模评估，看看它是否满足需求，再决定是否增加另一家供应商。
限制在于，千问有不同型号与服务形态。qwen3.8-omni-flash 用于音视频分析和文本生成，实时音视频对话有对应的 realtime 型号；不能把一个型号的能力扩展到整个家族。价格、可用地区与配额也要按实际调用服务核对，因此本文不填入未经同口径核实的千问价格。
另外，云端 API 与可下载权重是两件事。有开源系列，不代表当前云端旗舰就能直接私有部署；需要另外核对具体权重、许可证与硬件需求。百炼目录中的 DeepSeek、GLM、Kimi 等第三方模型，也不属于千问自有型号。
**适合优先试用：**已有阿里云基础设施的中文业务应用，以及希望集中管理调用服务的团队。
API 价格：便于筛选，不等于最终账单
下表单位为美元／百万 tokens，采用官方直接 API 的未缓存输入与输出价格。GPT 列为 Standard 短上下文档位，Claude 为基础价，Gemini 为 Standard 付费档；不包含订阅费、搜索等工具费、税费、缓存和批处理优惠。
| 模型 | 输入 | 输出 | 价格条件 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 10 | 50 | Standard，短上下文 |
| GPT-6.1 Sol | 2 | 10 | Standard，短上下文 |
| GPT-6 Luna | 0.10 | 0.50 | Standard，短上下文 |
| Claude Opus 5.5 | 4 | 20 | 基础价 |
| Claude Sonnet 5.5 | 2 | 10 | 基础价 |
| Gemini 3.8 Flash | 0.75 | 3.75 | 现行价格适用至 2026 年 12 月 31 日 |
| DeepSeek-V4.1-Flash | 0.15／0.30 | 0.60／1.20 | 非高峰／高峰，输入未命中缓存 |
| DeepSeek-V4-Pro-0813 | 0.66／1.32 | 1.98／3.96 | 非高峰／高峰，输入未命中缓存 |
OpenAI 的长上下文档位价格更高，不能按上表估算装满窗口的请求。Google 已列出 Gemini 3.8 Flash 自 2027 年 1 月 1 日起的输入／输出价格为 1.50／7.50 美元。DeepSeek 高峰时段为非中国法定节假日的周一至周五，UTC 01:00—04:00、06:00—10:00，其余为非高峰。
真正需要统计的是完成一项任务的费用：输入、可见输出、计费思考 tokens、工具调用、重试和人工修改。同一段中文在不同 tokenizer 下长度不同，也不能只用字符数换算。
放到实际工作里，怎么选
| 任务 | 建议先评估 | 比较时重点看什么 |
|---|---|---|
| 编程与工具协作 | GPT-6.1 Sol、Claude Sonnet 5.5；难任务再升级 | 测试是否通过、是否越界改动、总耗时 |
| 文章编辑与长资料整理 | Claude、GPT，也可加入千问 | 事实保留、约束遵守、修改量 |
| 发布会视频与音频分析 | Gemini 3.8 Flash、千问对应 Omni 型号 | 时间点、引用出处、数字和专有名词 |
| 批量摘要与字段提取 | DeepSeek Flash、GPT Luna、千问 Flash | 通过率、格式稳定性、单条总成本 |
对于 AI 和智能驾驶资讯，最值得认真检查的是日期、版本、适用地区和条件。一个车型在某个城市支持某项功能，不能被概括成全系、全球都支持。模型名称越响亮，编辑也越不能省掉原始来源核查。
可以准备十份真实材料，让候选模型按同一要求处理：哪些结论能找到来源，哪些数字抄错了，哪些段落需要重写，完成一次合格结果花了多久、多少钱。这样的比较，比让模型互相评价更有用。
我的选择顺序是：先确认输入类型和服务条件，再比较通过率，最后算总成本。 写作任务最终看读者能否读懂，代码任务看能否运行，资讯任务看事实能否核对。模型是完成这些工作的工具，品牌本身不是验收标准。
官方资料
以下页面于 2026 年 10 月 7 日核对，型号和价格可能继续调整。
- OpenAI：模型目录、API 价格。
- Anthropic：Claude 模型概览、价格说明。
- Google：Gemini 模型目录、Gemini 3.8 Flash 参数、Gemini API 价格。
- DeepSeek：模型与价格。
- 阿里云：百炼推荐模型与能力。