Gemini 3.1 Pro Preview 对比 Claude Opus 4.6：你真正需要的完整比较指南（2026）

Google 于 2026 年 2 月 19 日发布了 Gemini 3.1 Pro Preview，宣称该模型在 16 项主要基准测试中有 13 项领先，且价格仅为 Anthropic Claude Opus 4.6 的一半左右。但基准测试的领先并不自动等于更适合你的项目。两周前（2 月 5 日）发布的 Claude Opus 4.6 在专家级知识工作和工具增强推理方面依然保持着显著优势——而这些能力对生产环境中的应用至关重要。本指南将帮你穿透营销噪音，理解这些数字的真正含义，并找到最值得你 API 预算投入的模型。

要点速览

Gemini 3.1 Pro Preview 在原始基准数据和性价比方面胜出，Claude Opus 4.6 则在专家级知识工作、代码质量和工具辅助推理方面表现更强。以下是深入分析前的快速概览：

核心结论： 预算敏感、长文档处理、多模态任务选 Gemini 3.1 Pro；专家级工作、复杂编程和对稳定性要求高的生产部署选 Claude Opus 4.6。

基准测试对比——这些数字到底意味着什么

当 Google 宣布 Gemini 3.1 Pro 在 16 项基准中有 13 项领先时，人们很自然地会将其视为全面胜出。但这种解读忽略了一个关键细节：不同基准对实际应用的重要性差异巨大，而 Claude Opus 4.6 获胜的那些基准恰恰与生产价值最为相关。理解每项基准实际测量的能力，才能帮助你判断哪种优势对你的工作流更重要。

推理能力：Gemini 的最大亮点

ARC-AGI-2 基准评估模型解决全新逻辑模式的能力——这些问题是模型在训练中从未见过的。Gemini 3.1 Pro 在该测试中得分 77.1%，而 Claude Opus 4.6 为 68.8%，差距达 8.3 个百分点（Google 博客，2026 年 2 月 19 日）。这一成绩确实令人印象深刻，尤其考虑到前代 Gemini 3 Pro 在同一测试中仅得 31.1%，意味着 Google 在一次更新中就将模型的抽象推理能力提升了一倍以上。

从实际应用角度看，这意味着 Gemini 3.1 Pro 擅长需要创造性模式匹配的问题——比如调试罕见的边界情况、识别不明显的数据关系，或解决那些解题路径并非一目了然的优化问题。如果你的应用涉及复杂的分析推理，需要模型自行探索新颖方法而非套用已知模式，那么 Gemini 在这方面具有切实的优势。

Humanity's Last Exam（HLE）基准则呈现出更微妙的情况。在没有外部工具的条件下，Gemini 以 44.4% 对 40.0% 领先。但一旦引入工具，Claude Opus 4.6 就以 53.1% 对 51.4% 反超（Artificial Analysis，2026 年 2 月）。这一逆转意义重大，因为绝大多数生产环境的 AI 应用都涉及工具使用——API 调用、数据库查询、代码执行、网络搜索等。一个在使用工具时表现更好的模型，在实际部署中比一个只在孤立环境下表现更好的模型更有价值。

编程：竞争最激烈的领域

编程基准测试揭示了两个模型之间最接近的竞争。在 SWE-Bench Verified（评估模型通过编写代码补丁解决真实 GitHub issue 的能力）上，两者得分几乎相同：Gemini 80.6%，Claude 80.8%（Google 公告及 Claude Opus 4.6 在多项基准测试中同样超越了 GPT-5.3，2026 年 2 月）。0.2 个百分点的差距在统计上并不显著。

然而，当我们看 Arena Coding 排行榜——由人类评估者在盲测中评价模型输出——情况就有所不同了。Claude Opus 4.6 在人类偏好编程评估中始终排名第一，表明虽然两个模型都能解决同样的问题，但 Claude 产生的代码是开发者更愿意使用的——架构更清晰、文档更完善、模式更易维护。与此同时，Gemini 3.1 Pro 在 MCP Atlas 基准上以 69.2% 对 59.5% 明显领先，显示其在跨多个文件协调变更的多步骤编程工作流中表现更强。

专家知识工作：Claude 的决定性优势

GDPval-AA 基准评估金融、法律等专业领域中具有经济价值的知识工作。在这项测试中，Claude Opus 4.6 达到 1606 Elo，而 Gemini 3.1 Pro 为 1317——289 Elo 的差距代表着巨大的质量差异（Artificial Analysis，2026 年 2 月）。为便于理解，在国际象棋中 289 Elo 的差距大约相当于一个强力俱乐部棋手与冠军头衔棋手之间的水平差。从实际角度来说，这意味着 Claude Opus 4.6 在金融分析、法律文书审查、医疗报告解读和战略商业分析等任务中的输出质量明显更优。如果你的应用面向需要专家级输出质量的专业用户，这是最值得关注的基准。

定价拆解——每个模型的真实成本

定价是 Gemini 3.1 Pro 展现最强价值主张的领域，以显著更低的成本提供相当甚至更优的性能。不过，定价结构的细节会影响总成本，具体取决于你如何使用每个模型。以下所有价格均来自官方来源，验证日期为 2026 年 2 月 20 日。

按 token 定价对比：

来源：Google AI 定价页面，2026 年 2 月 20 日；Anthropic 官方文档，2026 年 2 月 20 日。

实际成本影响取决于你的使用量。对于每月处理 1 亿 token、输入输出比为 3:1 的典型应用，Gemini 3.1 Pro 的费用约为 $450，而 Claude Opus 4.6 约为 $1,000——每月节省 $550，降幅达 55%。在企业级每月 10 亿 token 的规模下，Gemini 每月可节省约 $5,500。这些节省会随时间显著累积，加上批处理享有 50% 折扣，Gemini 对于非延迟敏感型工作负载的吸引力更大。

对于同时使用两个模型的开发者，laozhang.ai 等平台提供统一 API 接入，通过单一端点即可访问 Gemini 和 Claude 模型，简化集成流程，相比分别管理 Google 和 Anthropic 的 API 账户还能提供额外的成本优化。你可以在我们的专题指南中查看 Gemini 3 API 定价和配额的详细说明。

值得注意的是，按 token 成本只是等式的一半。Claude Opus 4.6 支持 128K 输出 token——是 Gemini 64K 限制的两倍——这意味着在需要长篇生成的任务中可以减少 API 调用次数。如果你的工作流涉及生成长篇报告、完整代码文件或详尽分析，Claude 更高的输出上限可以减少所需调用次数，在一定程度上抵消其更高的按 token 价格。关于 Claude Opus 定价结构 的完整拆解（包含批量折扣），可参阅我们的另一篇分析。

上下文窗口、多模态与技术规格

基准测试之外的技术规格揭示了有意义的架构差异，这些差异会影响你基于每个模型构建应用的方式。这不仅仅是规格表上的数字——它们决定了每个模型能原生处理哪些任务，哪些需要变通方案。

上下文窗口：真正的架构优势

Gemini 3.1 Pro 支持原生 100 万 token 的上下文窗口，大约相当于 1,500 页文本、一个中等规模的完整代码库或几本完整小说可以同时处理。Claude Opus 4.6 默认提供 200K token，通过特殊请求头标记可使用 100 万 token 的 beta 版本（Anthropic 文档，2026 年 2 月）。虽然两个模型在技术上都能达到 1M token，但 Gemini 的原生支持意味着在该规模下有更可预测的性能和定价。

这个差距在处理大型文档集时最为重要。设想一个法律团队需要同时分析一份 500 页的合同以及 200 页的判例和监管指南——这完全在 Gemini 的原生上下文范围内，但在 Claude 的标准 200K 窗口中需要精心管理。同样，开发者分析整个代码库时也受益于能够加载完整项目结构而无需分块，避免了跨多次调用拆分上下文时不可避免的信息损失。

话虽如此，Claude 的 1M beta 版本已经可以使用，实际表现也不错。关键区别在于定价（Anthropic 对超过 200K token 的部分适用长上下文定价）以及需要通过 beta 请求头启用——这暗示该功能仍在优化中。对于大多数不超过 200K token 的应用——这涵盖了绝大多数使用场景——两个模型的表现相当。

多模态能力：Gemini 的独特优势

Gemini 3.1 Pro 是原生多模态的，可在单一模型架构内处理文本、图像、音频和视频输入。Claude Opus 4.6 接受文本和图像输入，但无法处理音频或视频内容。如果你的应用需要分析会议录音、处理带音频上下文的播客转录、理解视频内容，或任何信息以非文本格式呈现的工作流，这个区别就很重要。Gemini 原生处理这些内容，无需额外的转录或处理步骤，降低了复杂度和成本。

输出限制与速度

Claude Opus 4.6 支持最多 128K 输出 token——是 Gemini 64K 限制的两倍。这对于需要模型在单次调用中产生冗长、详细输出的生成任务来说是显著优势。编写完整的技术规范、生成完整文档集或制作长篇内容都受益于 Claude 更高的输出上限。

你应该选择哪个模型？决策框架

与其宣称某个模型全面"更好"，更有价值的做法是将每个模型的优势与你的具体需求相匹配。Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6 都代表了前沿智能水平，但它们在不同维度上各有所长，而这些维度直接映射到不同的工作流。在分析完整基准数据和技术规格后，以下是应当指导你选择的决策框架。

如果你的核心需求包括以下内容，选择 Gemini 3.1 Pro Preview：

长文档处理是你工作流的核心。原生 1M token 上下文窗口消除了文档分块、检索增强生成回退或多调用策略带来的上下文丢失问题。如果你经常处理法律文书、研究论文、整个代码库或大型数据集，Gemini 的上下文优势是实实在在的。你可以加载一个 50,000 行的完整代码库，查询跨文件依赖关系，无需担心选择哪些片段。

预算效率对你的项目很重要。Gemini 每百万 token $2/$12 的价格相对于 Claude 的 $5/$25，以约 55% 的成本节省提供了相当的整体性能。对于高流量应用、资金有限的初创公司或在开发阶段评估多个模型的团队，成本节省非常可观。额外 50% 的批处理折扣使离线工作负载更加经济。

需要多模态能力。如果你的应用需要处理音频录音、分析视频内容或处理混合媒体输入，Gemini 是目前唯一原生支持全部四种模态的前沿模型。无需额外的转录服务或预处理管线——模型直接处理所有内容。

抽象推理是核心需求。对于涉及复杂模式匹配、数学推理或模型遇到训练数据之外场景的新颖问题求解的应用，Gemini 在 ARC-AGI-2 上 77.1% 的成绩比 Claude 高出 8.3 个百分点，代表着切实的优势。

如果你的核心需求包括以下内容，选择 Claude Opus 4.6：

专家级知识工作质量不可妥协。如果你的应用服务于金融、法律、医疗或其他专业领域的从业者，Claude 在 GDPval-AA 上 289 Elo 的优势直接转化为更好的输出质量。1317 与 1606 Elo 之间的差距相当于"合格"与"专家级"输出的区别。当你的用户是能察觉质量差异的领域专家时，这一点至关重要。

工具增强工作流是你架构的核心。Claude Opus 4.6 在使用工具的 HLE 上的优势（53.1% vs 51.4%）以及其"智能体团队"功能——多个智能体分拆任务并行协调——使其成为智能体应用的更优选择。Anthropic 在让 Claude 胜任持续性多步骤工具使用方面投入了大量精力，这在实际使用中得到了体现。

长篇内容生成很频繁。Claude 128K 的最大输出——是 Gemini 64K 的两倍——意味着在产生长篇结果的任务中可以减少 API 调用次数。生成完整的技术文档、编写详细报告或制作长篇文章都受益于能在单次调用中完成整个输出，避免人为截断。

生产稳定性至关重要。Claude Opus 4.6 是正式发布版本，而 Gemini 3.1 Pro 处于预览阶段。对于 API 稳定性、行为一致性和性能可预测性是硬性要求的生产应用，Claude 的正式发布状态提供了更强的保障。

预览版 vs 正式发布——对生产就绪度的实际影响

Gemini 3.1 Pro 的"预览版"状态与 Claude Opus 4.6 的正式发布之间的区别不仅仅是语义上的——它对生产部署有实际的影响，许多对比文章完全忽略了这一点。

Google 明确表示，Gemini 3.1 Pro 以预览版发布是为了"验证这些更新，并在将其正式推出前继续在雄心勃勃的智能体工作流等领域取得进一步突破"（Google 博客，2026 年 2 月 19 日）。这一措辞传达了几层含义：模型 API 在达到正式发布前可能会经历行为、定价或速率限制的变更。基于预览版 API 构建的应用应该考虑到可能出现破坏性变更的情况，即便从历史经验来看 Google 在这方面相对保守。

对于有付费用户的生产系统，基于预览版 API 构建是有风险的。如果 Gemini 在过渡到正式版的过程中调整了响应特性，你的应用行为可能在没有通知的情况下发生变化。这并不意味着要完全避免 Gemini——许多团队成功地在生产环境中运行预览版模型——但这确实意味着版本固定、输出验证和回退策略应该是标准做法，而非可选的预防措施。

Claude Opus 4.6 于 2026 年 2 月 5 日以正式发布版本推出，提供了正式版本所带来的稳定性保障。Anthropic 的模型版本管理系统使用快照日期（如 claude-opus-4-6）来确保行为一致性，且废弃模型会在停用前提前通知。对于有合规要求的企业、受监管行业或输出一致性具有法律意义的应用，这种稳定性非常重要。

根据历史模式，Google 主要模型发布从预览版到正式版的典型时间线为 4 到 8 周。Gemini 3.1 Pro 预计将在 2026 年 3 月底或 4 月初达到正式发布。对于能接受预览版状态并希望利用其性能优势的团队，风险是可控的。对于今天就需要生产保障的团队，在 Gemini 正式发布前，Claude Opus 4.6 是更稳妥的选择。

如何通过 API 访问这两个模型

两个模型都可以通过各自的官方 API、主流云平台和第三方提供商获取。不同提供商的设置流程有所不同，但核心集成模式是类似的。

Gemini 3.1 Pro Preview 可通过 Google AI Studio、Gemini API、Vertex AI 以及 Gemini CLI 和 Android Studio 等开发工具访问。在大多数 API 场景中模型 ID 为 gemini-3.1-pro-preview。自 2026 年 2 月 19 日起也可在 GitHub Copilot 中使用，无需单独设置 API 即可被数百万开发者直接使用。对于想了解其他接入方式的开发者，我们的 Gemini API 最佳替代方案指南 涵盖了更多选项。

Claude Opus 4.6 可通过 Claude API（模型 ID：claude-opus-4-6）、AWS Bedrock（anthropic.claude-opus-4-6-v1）、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Azure Foundry 访问。该模型支持标准 Anthropic Messages API 格式，包括流式传输、工具使用和视觉能力。

对于希望同时使用两个模型的团队——随着越来越多的组织按任务选择最佳模型，这种做法日益普遍——laozhang.ai 等平台提供统一 API 接入，单一端点即可访问两个模型。这种方式无需分别管理 Google 和 Anthropic 的认证、计费和 SDK 集成，让你可以根据每个任务的特点将请求路由到最合适的模型。该平台支持 OpenAI 兼容 API 格式，只需修改模型参数即可在模型之间轻松切换。

使用 OpenAI 兼容格式的快速集成示例：

python
import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1",
    api_key="your-api-key"
)


response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这个数据集的模式..."}]
)

# 使用 Claude Opus 4.6 处理专家级分析
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "审查这份法律合同..."}]
)

最终结论与建议

Gemini 3.1 Pro Preview 与 Claude Opus 4.6 之间的竞争反映了当前 AI 领域的一个更深层的事实：没有任何单一模型能在所有维度上全面领先。Google 在 Gemini 3.1 Pro 上的工程成就令人瞩目——在保持同等定价的同时将推理性能提升一倍以上，这是速度与价值的罕见组合。与此同时，Anthropic 的 Claude Opus 4.6 巩固了其作为专业人士信赖的专家级输出和可靠工具增强工作流模型的地位。

对于 2026 年 2 月的大多数开发者和团队而言，最佳策略不是二选一，而是构建能够同时利用两者的系统。在 Gemini 3.1 Pro 优势明显的场景中使用它：长文档处理、多模态输入、大批量工作负载和抽象推理挑战。在专家级质量至关重要的场景中使用 Claude Opus 4.6：专业分析、有细微要求的复杂编程和需要精密工具协调的智能体工作流。

定价差距使这种双模型策略更具吸引力。将预算敏感的大批量任务路由到 Gemini，将 Claude 留给其质量溢价能够体现价值的任务，团队可以同时优化性能和开支。这不是妥协——当两个前沿模型在互补任务上各有所长时，这才是真正的最优策略。

如果今天你必须选择一个模型：如果预算和多模态能力驱动你的决策，选择 Gemini 3.1 Pro；如果专家级输出质量和生产稳定性是你的优先考量，选择 Claude Opus 4.6。两者都是出色的选择——问题在于哪种卓越对你的具体项目更重要。

常见问题

Gemini 3.1 Pro Preview 比 Claude Opus 4.6 更好吗？

这取决于任务。Gemini 在 16 项基准中有 13 项领先，包括推理（ARC-AGI-2 上 77.1% vs 68.8%），且成本低 2-2.5 倍。但 Claude Opus 4.6 在专家知识工作（1606 vs 1317 Elo）和工具增强推理方面显著超越 Gemini。没有哪个模型全面更好——正确的选择取决于你的使用场景。

Gemini 3.1 Pro 比 Claude Opus 4.6 便宜多少？

Gemini 3.1 Pro 的输入/输出价格为每百万 token $2/$12，而 Claude 为 $5/$25（Google AI 和 Anthropic 官方定价，2026 年 2 月）。这使得 Gemini 输入便宜约 2.5 倍，输出便宜约 2.1 倍。对于每月 1 亿 token 的工作负载，Gemini 每月可节省约 $550。

Gemini 3.1 Pro 能处理音频和视频吗？

可以。Gemini 3.1 Pro 是原生多模态的，支持文本、图像、音频和视频输入。Claude Opus 4.6 目前仅支持文本和图像输入。这使得 Gemini 成为需要分析会议录音、视频内容或音频数据的应用的更好选择。

Gemini 3.1 Pro Preview 在生产环境中使用安全吗？

Gemini 3.1 Pro 处于预览版状态，意味着 API 在正式发布前可能会发生变更。许多团队成功地在生产环境中使用预览版模型，但你应该实施版本固定和回退策略。根据 Google 的历史时间线，预计 4-8 周内将达到正式发布。

哪个模型更适合编程？

两个模型在 SWE-Bench Verified 上的得分几乎相同（80.6% vs 80.8%）。Claude Opus 4.6 在 Arena Coding 排行榜的人类偏好评估中排名第一，表明其产生的代码更受开发者青睐。Gemini 3.1 Pro 在 MCP Atlas 上领先（69.2% vs 59.5%），擅长多步骤编程工作流。对于大多数编程任务，两个模型都能表现出色。