2026年 AI 模型全维度对比
全方位对比任意两款模型，包含30+款模型的详细参数表，支持按价格、上下文窗口或服务商筛选。
更新于 2026年4月模型价格总览表
| 模型名称 | 输入价格 (每百万 Token) | 输出价格 (每百万 Token) | 上下文窗口 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | 200K | 高并发客服、轻量级任务 |
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | 1M | 综合研发、视觉分析 |
| DeepSeek V3.2 | $0.14 | $0.28 | 64K | 文档批处理、成本敏感型 |
如何根据场景选择模型？
常见问题解答 (FAQ)
这取决于具体任务。Claude Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 在指令遵循、长文本写作及文档分析上占据优势。而 GPT-5.4 在推理基准测试、视觉任务以及 OpenAI 生态系统的工具整合方面表现更好。两者在2026年的差距已大幅缩小，建议基于实际评测数据进行选择。
MiniMax M2.5 在编码任务（SWE-bench）上的得分极高，且成本显著低于 Claude Sonnet。对于编程和 Agentic 任务非常值得测试。但需注意，由于是非西方供应商，需考虑数据隐私合规问题。
在入门级，GPT-5.4 nano ($0.20) 比 Claude Haiku 4.5 ($1.00) 便宜得多。在旗舰级，Claude Opus 4.6 的输出费用 ($25) 比 GPT-5.4 ($15) 更高，但输入费用各有千秋。具体取决于你的输入/输出 Token 比例。
支持。Claude Sonnet 4.6 可以处理图像、图表、技术图纸等视觉资产，同时保留了标准的 1M Token 上下文和扩展思考能力。目前所有 Claude 4.x 系列模型均支持视觉输入。
GPT-5.4 API 最高支持 100 万 Token 上下文。需要注意的是，当提示词超过 272K Token 时，输入价格会翻倍。GPT-5.4 mini 和 nano 版本支持 400K Token 上下文。
虽然技术上可用于生产环境，但作为中国企业，其数据处理政策与 Anthropic 或 OpenAI 不同。对于涉及敏感数据或 PII 信息的严格合规场景，建议优先选择美国本土供应商。如果仅关注成本且非敏感数据，它们是非常好的选择。
如何为你的用例挑选合适的 AI 模型
最贵的模型几乎永远不是正确选择。 最好的模型是那个“刚好能完成任务且成本最低”的模型。以下是一个覆盖大多数生产场景的实用框架：
- 简单、海量任务（分类、提取、情感分析）：使用最便宜的可用模型（如 DeepSeek V3.2 或 Llama 3.1 8B）。对于直接任务，质量差异微乎其微，但成本差异可能高达 100 倍。
- 通用生产应用（客服机器人、内容生成）：中端模型（如 Claude Haiku 4.5, GPT-5.4 mini）在性价比上达到了最佳平衡。90% 的应用应从此处起步。
- 复杂推理/关键任务（涉及安全或高收入影响）：此时才应使用旗舰模型（Claude Opus 4.6, GPT-5.4）。
Claude vs GPT - 2026 谁更胜一筹？
中端梯队： Claude Sonnet 4.6 与 GPT-5.4 mini 价格相近，但侧重不同。Sonnet 擅长复杂指令和写作，而 GPT-5.4 mini 与 OpenAI 的工具生态集成更自然。
旗舰梯队： Claude Opus 4.6 ($5/$25) 现在在输出成本上比 GPT-5.4 ($2.50/$15) 更有优势，且通常被认为在指令遵循和文档分析上更强。GPT-5.4 则在输入成本和部分推理基准上表现更好。