Gemini API vs OpenAI vs Claude：开发者决策完整指南（2026年2月）

2026年选择 Gemini、OpenAI 还是 Claude API，归结为三个核心因素：你在构建什么、预算多少、以及你能接受哪些权衡。截至2026年2月，GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro 的旗舰定价完全一致，均为每百万输入 token $1.25，而 Claude Opus 4.6 则定位高端，输入价格为 $5.00，但在 SWE-bench 等开发者基准测试中处于领先地位。本指南将逐一拆解每个定价层级，演算真实成本场景，并基于官方来源的验证数据为你提供完整的决策框架。

要点速览

AI API 市场在定价上趋于一致，但在能力上却走向分化。GPT-5 提供最强的通用推理和数学表现，在 AIME 2025 中取得满分100%的成绩，处理速度达到每秒187个 token。Claude Opus 4.6 在编码基准测试中占据主导地位，SWE-bench Verified 得分80.9%，在智能体式多步骤任务中表现尤为出色。Gemini 2.5 Pro 提供100万 token 的最大上下文窗口，定价与 GPT-5 持平，均为每百万 token $1.25/$10.00，是长文档处理的明确首选。对于预算敏感的开发者，GPT-4o mini 和 Gemini 2.5 Flash 的价格仅为每百万 token $0.15/$0.60，以旗舰价格的零头提供了令人惊叹的能力。2026年最明智的策略不是只选一个 API，而是通过 laozhang.ai 这样的聚合平台，将不同任务路由到最合适的模型。

性能对决——真正重要的基准测试

如果关注了错误的指标，性能基准测试可能会产生误导。一个在学术数学上表现出色的模型，可能在实际编码任务中表现平平；一个在选择题基准测试中领先的模型，在生产环境中可能输出缓慢且成本高昂。2026年对开发者最重要的基准测试包括：衡量编码能力的 SWE-bench Verified、衡量数学推理的 AIME、衡量通用知识的 MMLU，以及对延迟敏感应用至关重要的原始吞吐速度。在上下文中理解这些数字，而不是简单地看排行榜排名，才是明智选择 API 与被营销驱动决策之间的分水岭。

在工程团队中最受关注的编码基准测试是 SWE-bench Verified，它测试模型解决热门开源项目中真实 GitHub issue 的能力。截至2026年2月，Claude Opus 4.5 以80.9%的得分位居榜首，其次是 Gemini 3 Pro 的76.8%和 GPT-5.2 的74.9%（humai.blog，2026年2月）。Claude 与 GPT-5 之间约6个百分点的差距，对于构建 AI 辅助开发工具、代码审查系统或自主编码智能体的团队来说意义重大。Claude 在 SWE-bench 上的主导地位反映了 Anthropic 对智能体编码能力的刻意聚焦，这在实践中也得到了验证：Claude Code（Anthropic 的命令行工具）在处理多文件重构和复杂调试会话方面，始终优于其他模型。对于编码质量是首要关注点的团队，这一基准优势直接转化为更少的审查周期、更少的手动修正，以及对 AI 生成代码更高的开发者信任度。你可以查阅 Claude Opus 与 Sonnet 对比指南，了解 Anthropic 旗下模型之间的更多差异。

在数学推理方面，GPT-5.2 在 AIME 2025 中取得了完美的100%得分，这是其他模型尚未达到的成绩（多个来源，2026年2月）。这不仅仅是学术上的好奇心：强大的数学能力与结构化推理任务、数据分析、金融建模以及任何需要逻辑推演的应用的更好表现密切相关。Gemini 2.5 Pro 在数学基准测试中同样表现不错，但其确切的 AIME 分数报道较少。Claude 的数学表现扎实但并非其标志性优势，Claude Opus 在 GSM8K 上的得分约为95.4%，而 GPT-5 则达到96.8%。对于自动化金融分析、科学计算或教育辅导等应用场景，GPT-5 的数学优势在同等价位下非常值得考虑。

通用知识能力以 MMLU（大规模多任务语言理解）衡量，三大旗舰模型的表现已经非常接近，仅相差几个百分点。GPT-5 得分约94.2%，Claude Opus 4.5 达到93.8%，Gemini 2.5 Pro 约为92%（humai.blog，2026年2月）。这些差异足够小，仅凭 MMLU 不应决定你的 API 选择。MMLU 告诉我们的是，三家提供商都已达到一个通用知识能力水平，此时的差异化因素不再是"哪个模型知道更多"，而是"哪个模型对你的特定任务能最有效地运用知识"。通用基准测试的趋同使得 SWE-bench 和 AIME 等专业基准测试上的差异更具意义，因为它们揭示了模型之间真正的架构和训练差异，而非仅仅是规模优势。

速度在用户等待响应的生产环境中至关重要。GPT-5.2 以约每秒187个 token 领先，大约是 Claude Opus（约每秒50个 token）的3-4倍（humai.blog，2026年2月）。Gemini Flash 模型在较短查询中提供约650毫秒的平均响应延迟，表现出色。当你构建聊天机器人、实时编码助手或任何对感知响应速度影响用户满意度的面向用户应用时，这些速度差异在数百万次请求中会不断累积。OpenAI 的速度优势是其在延迟敏感部署中最强的卖点之一，而 Claude 较慢的输出速度在后台处理任务（如代码生成、文档分析和批量内容创建）中通常是可以接受的。实际上，许多团队发现3-4倍的速度差异没有预期中那么重要，因为大多数应用的瓶颈在于网络延迟和响应解析，而非原始 token 生成速度。然而，对于用户逐字观看文本出现的流式应用，每秒50和187个 token 之间的差异确实会带来明显不同的用户体验。

基准测试的总体图景清晰地展现了专业化而非全面统治的格局。没有任何一个模型在所有维度上获胜。以下表格概括了各领域的关键竞争优势：

这种专业化正是成本优化章节中描述的多模型路由策略如此有效的原因：你可以为每类任务获得最佳模型，而无需为所有任务都支付旗舰价格。

完整 API 定价拆解（2026年2月）

定价是2026年 AI API 市场中最有趣的故事所在。两年前，各提供商之间存在巨大的价格差距。如今，旗舰层级的价格已基本趋同，而预算层级变得异常实惠，形成了精明开发者可以利用的双速市场。以下所有价格均为每百万 token 计价，已于2026年2月26日在官方定价页面和 Google 搜索结果中验证。

旗舰层级

旗舰层级是你获得最佳推理能力、最强编码表现和复杂任务最高准确度的地方。GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro 现在定价完全一致，输入 $1.25、输出 $10.00（每百万 token），这相较早期版本代表了大幅降价。Claude Opus 4.6 的输入价格 $5.00、输出价格 $25.00，在输入上比直接竞争对手贵4倍，输出贵2.5倍。这个溢价为你换来的是目前最强的编码性能（如基准测试章节所述），但这意味着你需要策略性地决定何时部署它。合理的做法是将 Claude Opus 留给复杂编码和智能体任务，因为其 SWE-bench 优势能够证明成本的合理性，而将 GPT-5 或 Gemini Pro 用于三个模型表现相当的通用推理任务。值得注意的是，Gemini 2.5 Pro 采用分层定价：200K token 以下的请求享受 $1.25/$10.00 的费率，而超过200K token 的长上下文请求则升至 $2.50/$15.00。如需深入了解 Claude 的定价结构和订阅选项，请参阅我们的 Claude 定价与订阅详细指南。

中端层级

中端层级为需要超越预算级性能但又不需要旗舰开销的生产工作负载提供了出色的能力与成本平衡。Claude Sonnet 4.6 定价 $3.00/$15.00（每百万 token），提供接近 Opus 的编码质量，这也是许多开发团队将 Sonnet 作为默认模型、仅在面对最困难问题时才升级到 Opus 的原因。GPT-4o 定价 $2.50/$10.00，凭借其成熟的工具和集成生态系统，仍然是强大的通用选项。GPT-4.1 和 o3 推理模型均定价 $2.00/$8.00，分别在扩展上下文（GPT-4.1 的100万 token）和结构化推理（o3）方面提供专业能力。这个层级是大多数生产应用应该起步的地方，因为对于绝大多数用例来说，其质量成本比远优于旗舰模型。

预算层级与免费访问

预算层级已成为2026年 API 市场中最令人兴奋的部分。GPT-4o mini 和 Gemini 2.5 Flash 的输入价格均为 $0.15、输出 $0.60（每百万 token），使其输入成本约为旗舰的八分之一、输出成本约为十七分之一。在这样的价格下，你可以用几分钱处理海量文本。Claude Haiku 4.5 定价 $1.00/$5.00，虽然比其他预算选项贵得多，但仍远低于中端模型。对于内容分类、情感分析、数据提取和简单问答等高吞吐量任务，预算模型的表现出人意料地好。这个层级的关键区分点是上下文窗口：Gemini 2.5 Flash 提供完整的100万 token 上下文窗口，而 GPT-4o mini 仅限128K token。如果你需要廉价处理长文档，Gemini Flash 是明确的赢家。

免费层级对原型开发和构建个人项目的独立开发者同样重要。Google 为 Gemini 提供了最慷慨的免费层级，通过 Google AI Studio 每天可使用 Gemini 2.5 Flash 1,500次请求，足以在不花一分钱的情况下构建和测试真实应用。更多详情请查阅我们的 Gemini 慷慨免费层级指南。OpenAI 为新账户提供有限的免费额度，但 API 访问没有持续的免费层级。Anthropic 通过其 API 提供极少的免费访问，但 Claude.ai 网页界面有个人使用的免费层级。对于处于实验阶段的开发者，先使用 Gemini 的免费层级验证你的想法，然后再投入预算到任何提供商，是一种实用且零风险的方法。DeepSeek 在预算对话中也值得一提：DeepSeek R1 定价 $0.55/$2.19，DeepSeek V3.2 定价 $0.27/$1.10（每百万 token），以低于三大厂商预算模型的价格提供有竞争力的推理能力，不过可用性和速率限制可能不如三大厂商稳定。预算层级传递的信息很明确：你不再需要花旗舰级别的钱就能获得真正有用的 AI 能力，而 Claude Opus 输出 token 与 Gemini Flash 输出 token 之间66倍的价格差异意味着，模型路由不仅是一个好的优化措施，更是经济上的必然选择。

10,000次 API 调用的真实成本

抽象的按 token 定价只有转化为你特定用例的实际月账单时才有意义。以下场景使用统一假设：每次 API 调用平均2,000个输入 token 和500个输出 token，这是具有中等上下文的对话应用的典型值。这些计算使用2026年2月26日验证的官方定价，涵盖三种常见的开发者场景：独立开发者、创业团队和企业部署。

独立开发者(每天10,000次调用) 正在构建个人项目或早期产品，每月约处理300,000次调用。使用预算层级的 GPT-4o mini 或 Gemini 2.5 Flash，每天的输入成本约为 $0.30（$0.15 x 2000万 token / 100万），加上每天输出成本约 $0.30（$0.60 x 50万 token / 100万），总计约每天 $0.60 或每月 $18。同样的工作量在 GPT-5 上的成本约为输入 $2.50 加输出 $5.00，即每天 $7.50、每月 $225。在 Claude Opus 4.6 上，成本跳升至输入 $10.00 加输出 $12.50，即每天 $22.50、每月 $675。预算模型每月 $18 与 Claude Opus 每月 $675 之间的差距对独立开发者来说是巨大的。这正是我们将在成本优化章节中讨论的模型路由不是可选项而是必需品的原因。

创业团队(每天100,000次调用) 正在运行拥有真实用户的生产应用。在每月300万次调用的规模下，预算模型每月约 $180，GPT-5 每月约 $2,250，Claude Opus 每月约 $6,750。这个规模的大多数创业公司采用混合策略：将70-80%的流量通过预算模型路由（分类、基础问答、数据提取等简单任务），15-20%通过中端模型路由（标准推理），仅5-10%通过旗舰模型路由（需要顶级质量的复杂任务）。一个使用 Gemini Flash、GPT-4o 和 Claude Sonnet 的70/20/10路由策略的创业公司，每月大约支付 $180（Flash）+ $450（4o）+ $338（Sonnet）= 约 $968，而如果所有请求都走 Claude Opus，则需要 $6,750。这意味着成本降低了86%，同时路由到更便宜模型的任务几乎不会受到质量影响。

企业部署(每天1,000,000+次调用) 在规模化运营中，每次调用的每一分钱都至关重要。在每月3,000万次调用的规模下，预算模型的账单约为每月 $1,800，GPT-5 约为每月 $22,500，Claude Opus 约为每月 $67,500。企业团队几乎普遍实施了复杂的模型路由、提示缓存和批量处理。一个优化良好的企业部署通常可以将成本比单模型天真使用降低70-90%。每月 $67,500 和 $6,750 之间的差异，就是一个 AI 项目能获批和在预算审查中被砍掉之间的区别。

下表汇总了三种场景和所有模型层级的月度成本，为你的预算规划提供快速参考。所有计算假设每次调用平均2,000个输入/500个输出 token：

"混合路由"列假设了上述创业场景中描述的70/20/10分配方案，即70%的流量走预算模型，20%走中端模型，10%走旗舰模型。这些数字清楚地说明了为什么成本优化不是锦上添花而是必需品：没有路由策略，即使中等规模的应用也会很快积累起难以向利益相关者证明合理性的账单。天真部署与优化部署之间的差距，往往就是一个可行的 AI 产品与一个无法承受自身基础设施成本的产品之间的区别。

如何将 AI API 账单降低50%或更多

成本优化不是为了省钱，而是为了聪明地使用预算，让你能够以应用所需的规模使用 AI。以下五种策略按潜在节省排序，组合使用可以在不显著降低质量的情况下将总 API 支出降低70-90%。这些技术与每天处理数百万次 API 调用的公司所用的完全相同，且适用于任何规模的团队。

提示缓存提供最高的单项节省，缓存 token 可节省高达90%。三家提供商现在都原生支持此功能，但实现细节有所不同。OpenAI 自动缓存重复的提示前缀，这意味着如果你的系统提示在调用之间保持一致，无需修改代码即可获得节省。Anthropic 使用显式的 cache_control 块，让你对缓存内容进行精细控制，但需要刻意实现。Google 对上下文缓存收取每百万 token 每小时 $0.025 的费用，对于重复处理相同长文档的应用来说非常划算。如果你的应用在每次调用时都发送相同的系统提示或上下文前缀（大多数应用确实如此），提示缓存应该是你实施的第一个优化。设置不到一小时，收益立竿见影。对于在100,000次日调用中处理4,000 token 系统提示的团队，仅在 GPT-5 定价上，缓存就能每月节省约 $500。有关高效管理 API 使用的更多内容，请参阅我们的 Gemini API 速率限制详细指南。

智能模型路由是第二大高影响策略，通过将每个请求定向到能够处理它的最便宜模型，可节省60-80%。概念很简单：一个轻量级分类器（本身可以是预算模型）检查每个传入请求，将分类、提取和基础问答等简单任务路由到每百万输入 token $0.15 的 GPT-4o mini 或 Gemini Flash，将标准推理任务路由到中端层级的 GPT-4o 或 Gemini Pro，仅将复杂编码、多步推理和细微分析保留给 Claude Sonnet 或 Opus。实际上，大多数应用中60-80%的请求对预算模型来说足够简单，这意味着你的大部分流量都在支付预算价格。分类器本身增加的成本极少，每个请求大约 $0.01-0.02（使用预算模型），路由决策通常增加不到100毫秒的延迟。像 laozhang.ai 这样的平台通过提供访问所有主要模型的单一 API 端点来简化这一过程，让你无需管理多个 API 密钥和 SDK 即可实现路由。其文档 docs.laozhang.ai 详细介绍了设置过程。

批量处理为任何不需要即时响应的请求削减50%的成本。三家提供商都提供批量 API：OpenAI 的 Batch API、Anthropic 的 Message Batches 和 Google 的批量预测，都以24小时处理窗口为代价提供统一的50%折扣。这非常适合数据标注、内容审核、文档分析和任何后台处理任务。如果你30%的工作负载可以容忍延迟响应，仅批量处理就能在总账单上节省15%。

提示优化通过消除不必要的上下文、精简指令和使用结构化输出格式，将你的 token 消耗降低30-50%。常见的优化包括：用简洁的系统提示替换冗长的版本、将 few-shot 示例精简到保证质量所需的最少数量、使用 JSON 输出格式减少响应冗余，以及将复杂提示拆分为每个使用更少 token 的聚焦子任务。一个优化良好的提示在800个 token 内达到与2,000 token 天真提示相同的质量，就在该调用上节省了60%。

四种策略组合使用会产生惊人的效果。考虑一个真实场景：一家公司每天处理100,000次 API 调用，全部使用 GPT-5，平均每次调用2,000个输入 token 和500个输出 token。不做优化时，每天约 $750 或每月 $22,500。在实施系统提示的提示缓存（缓存部分节省90%）、将70%的请求路由到预算模型、对20%的非紧急任务进行批量处理、以及30%的提示优化之后，同样的工作负载每天约 $95 或每月 $2,850，降低了87%。优化工作需要几周的工程时间，但在第一个月内就能收回成本。

开发者体验——从 SDK 到生产

集成 AI API 的开发者体验远不止定价和基准测试。它涵盖了 SDK 质量、文档清晰度、错误处理、速率限制透明度，以及更广泛的工具和社区支持生态系统。当你为生产应用评估这些 API 时，集成和维护的摩擦往往与原始模型能力同等重要，因为一个难以正确使用的模型会在开发者时间上消耗它在 token 定价上节省的成本。

OpenAI 的开发者生态系统是三家提供商中最成熟、最广泛的。Python SDK（openai）和 Node.js SDK 维护良好、文档详尽、广泛采用。API 设计遵循一致的模式，易于学习且难以误用，函数调用、结构化输出和流式响应等功能实现得干净利落。OpenAI 的文档非常全面，包括用于实验的 playground、包含实用示例的 cookbook 仓库，以及活跃的开发者论坛。海量的第三方教程、Stack Overflow 回答和开源集成意味着你遇到的几乎任何集成挑战都有人在你之前解决过。速率限制有清晰的文档，错误消息描述详细，使调试变得简单直接。开发者最主要的批评是 API 变更的节奏，模型弃用和参数变更偶尔需要迁移工作，不过 OpenAI 在2025-2026年已经大幅改善了弃用时间线的沟通。

Anthropic 的 Claude API 已经显著成熟，在大多数领域可以与 OpenAI 的开发者体验媲美。Python SDK 简洁且文档完善，对流式响应、工具使用和 Messages API 格式有特别强的支持。Anthropic 的文档非常出色，可以说是三家提供商中技术最精确的，对上下文窗口管理、缓存控制和系统提示最佳实践等概念都有清晰的解释。Anthropic 真正出色的地方在于围绕 API 的开发者工具：Claude Code（基于命令行的编码助手）提供了智能体 AI 的参考实现，许多团队将其适配用于自己的场景。API 的扩展思考功能（展示模型的思维链推理）是独特且有价值的，有助于调试复杂输出。开发者社区虽然比 OpenAI 的小，但参与度非常高，尤其是在构建智能体应用和编码工具的团队中。开发者对 Anthropic 最常见的抱怨是高峰期的速率限制，不过这在2025-2026年已有所改善。

Google 的 Gemini API 提供了最慷慨的免费层级和与 Google 云生态系统最深度的集成。Python SDK 同时支持 Google AI Studio（用于实验和原型开发）和 Vertex AI（用于生产）接口，两者之间的过渡相对顺畅。Gemini 最突出的开发者特性是其100万 token 的上下文窗口，这消除了其他提供商在长文档处理中所需的复杂分块和检索策略。API 原生支持多模态输入，在单次请求中接受文本、图片、音频和视频，简化了多模态应用的开发。Google 的文档很全面，但由于更广泛的云平台上下文，导航起来可能比 Anthropic 或 OpenAI 的更困难。开发者社区正在快速增长，Google 的 AI Studio playground 提供了出色的实验环境。开发者的主要摩擦点是 AI Studio 和 Vertex AI 在定价、功能和速率限制方面偶尔的混淆，文档中并不总是清晰地划分。

三家提供商都支持流式响应、函数调用（工具使用）、结构化 JSON 输出和系统级指令。代码模式足够相似，使得在提供商之间切换或实现多提供商路由变得简单直接，通常只需要更改客户端初始化和少量提示调整。以下是一个最简示例，展示三个 API 在实际使用中的相似程度：

python

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-...")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)

# Anthropic
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(api_key="sk-ant-...")
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6-20260214",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)

# Google Gemini
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="AIza...")
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content("Explain quantum computing")

API 设计的趋同意味着你的选择应主要基于模型能力和定价，而非 SDK 差异。任何称职的开发团队都可以在一到两天内集成这些 API 中的任何一个。

在 API 对比中经常被忽视的一个重要考虑因素是生产环境中的错误处理和可靠性。OpenAI 的 API 返回详细的错误代码和清晰的补救步骤，其速率限制头信息使实现自适应节流变得容易。Anthropic 的错误响应结构同样良好，带有显式的过载信号，帮助你实现优雅降级。Google 的 Gemini API 错误处理尚可，但偶尔描述不够详细，特别是当错误来自底层 Vertex AI 基础设施时。三家提供商都会偶尔出现宕机和性能下降，这就是为什么生产应用应该将带有指数退避的重试逻辑作为基线。除了单个提供商的可靠性，这也是多提供商架构的另一个有力论据：如果一个提供商出现宕机，你的应用可以自动将流量路由到替代模型，即使在基础设施事件期间也能维持服务可用性。多模型架构的运营弹性是一个不会出现在基准测试或定价表中，但在你的应用有付费用户依赖时极为重要的优势。

你应该选择哪个 API？决策框架

与其宣布某个 API "最好"，更有用的方法是建立一个决策框架，将你的具体需求与合适的提供商匹配。以下框架通过用例、预算约束和扩展考量来得出明确的推荐。这是每天处理数百万次 API 调用的公司的工程团队所使用的相同方法论，适配给任何规模的开发者。

从你的主要用例出发。 如果你的核心需求是编码辅助、代码生成或智能体式多步骤任务，Claude 是你最强的选择。Claude Sonnet 4.6 定价 $3.00/$15.00，以合理的价格提供出色的编码性能，你可以在面对最具挑战性的问题时升级到 Opus 4.6。Claude 与竞争对手在 SWE-bench 上的差距足够大，可以证明编码为主的工作负载支付溢价是合理的。如果你的主要需求是通用推理、问答、数学分析或广泛能力任务，GPT-5 以 $1.25/$10.00 的价格提供最佳性价比：顶级推理能力、每秒187个 token 的最快输出速度，以及最成熟的生态系统。如果你的应用需要处理长文档、处理多模态输入，或处于 Google Cloud 生态系统中，Gemini 2.5 Pro 是自然的选择。其100万 token 上下文窗口配合 $1.25/$10.00 的定价，是任何竞争对手都无法匹敌的，其在单次调用中处理文本、图片和视频的多模态能力也大大简化了开发。

接下来，考虑你的预算约束。 如果成本是你的首要考虑因素，且需要将月支出控制在 $100 以内，Gemini 2.5 Flash 和 GPT-4o mini 以 $0.15/$0.60 的价格就是你的主力。如果你需要长上下文，Gemini Flash 胜出；如果你更看重 OpenAI 的生态系统和文档，GPT-4o mini 胜出。如果你的预算允许每月 $500-2,000，中端层级就打开了：Claude Sonnet 用于编码、GPT-4o 用于通用任务，你还可以负担将少量流量路由到旗舰模型以满足质量关键的请求。如果预算不是主要约束，使用模型路由为每种任务类型获得最佳质量而不超支。

最后，思考扩展轨迹。 如果你预计从每天1万次调用增长到10万再到100万以上，尽早投资于模型路由基础设施、提示缓存和批量处理。你在1万次调用时投入的优化工程在10万次时产生回报，在100万次时则变得不可或缺。考虑使用 laozhang.ai 这样的 API 聚合器，通过单一端点访问所有三家提供商，这使得实现和迭代路由策略比管理三个独立的 API 集成简单得多。

2026年大多数生产团队最有效的方法不是选择一个 API，而是策略性地使用全部三个。将复杂编码路由到 Claude Sonnet，高吞吐量分类路由到 GPT-4o mini 或 Gemini Flash，长文档处理路由到 Gemini Pro，通用推理路由到 GPT-5。这种多模型策略提供每美元最佳质量，降低单一提供商风险，并使你的应用能够利用任何提供商的改进。"选一个 API 然后什么都用它"的时代已经结束。2026年从 AI 中获取最大价值的开发者和公司，是那些将模型选择视为运行时决策而非一次性选择的人。

同样值得考虑每个提供商的发展轨迹。OpenAI 拥有最深厚的企业关系和最积极的模型发布节奏，这意味着他们的生态系统往往最先获得新功能（如结构化输出、视觉能力和实时 API）。Anthropic 专注于安全性和可靠性，这对医疗、金融和法律等受监管行业至关重要。Google 拥有基础设施集成的优势：如果你已经在使用 Google Cloud、BigQuery 或 Firebase，Gemini 能以最小的摩擦融入你现有的技术栈。这些生态系统因素在长期平台决策中的权重往往超过任何单一基准分数或定价点，因为随着你的代码库与特定提供商的工具链集成越来越深，切换成本会不断累积。

常见问题

GPT-5 API 可以免费使用吗？ GPT-5 通过 API 访问并不免费。OpenAI 为新账户提供有限的免费额度，但持续使用 API 需要付费账户。GPT-5 的价格为每百万输入 token $1.25、每百万输出 token $10.00（openai.com，2026年2月）。如需免费 AI API 访问，Google 的 Gemini API 提供最慷慨的免费层级，通过 Google AI Studio 每天可免费使用 Gemini 2.5 Flash 1,500次请求，是无需付费即可进行原型开发和低流量应用的可行选择。

高吞吐量应用中哪个 AI API 最便宜？ 从纯粹的按 token 成本来看，GPT-4o mini 和 Gemini 2.5 Flash 并列，均为每百万 token 输入 $0.15、输出 $0.60（2026年2月数据）。然而，Gemini 2.5 Flash 提供100万 token 上下文窗口，而 GPT-4o mini 仅有128K，使 Flash 在处理长文档的应用中更具成本效益。当你将提示缓存（最高节省90%）、批量处理（50%折扣）和模型路由等优化策略考虑在内时，无论从哪个提供商开始，总有效成本都可以降低70-90%。

Gemini、GPT 和 Claude 在编码任务中如何对比？ Claude 在编码基准测试中以决定性优势领先，Claude Opus 4.5 在 SWE-bench Verified 上得分80.9%，相比 Gemini 3 Pro 的76.8%和 GPT-5.2 的74.9%（humai.blog，2026年2月）。对于预算编码任务，Claude Sonnet 4.6 以 $3.00/$15.00 的价格提供接近 Opus 的编码质量，成本大幅降低。GPT-5 在代码中的数学推理方面表现出色（AIME 2025 满分100%），但在复杂的多文件软件工程任务中落后。Gemini 在编码方面表现不错，但其主要优势在于通过100万 token 上下文窗口处理大型代码库，而非原始代码生成质量。

我可以在同一个应用中使用多个 AI API 吗？ 可以，这也是2026年生产应用的推荐做法。通过路由策略使用多个 API，让你能将每个任务分配给最具成本效益的模型。简单任务走预算模型（$0.15/百万输入），复杂编码走 Claude，通用推理走 GPT-5。像 laozhang.ai 这样的 API 聚合器提供访问所有主要提供商的单一端点，简化了多模型集成。大多数每天处理超过10万次 API 调用的公司都使用某种形式的模型路由来同时优化成本和质量。

我应该使用多大的上下文窗口？ 上下文窗口需求取决于你的用例。对于对话式聊天机器人和短文本任务，128K token（GPT-4o、GPT-4o mini）绰绰有余。对于文档分析和长文本内容处理，Gemini 2.5 Pro 和 Flash 提供100万 token，消除了文档分块的需要。Claude Sonnet 4.6 在测试版中提供100万 token，而 Claude Opus 4.6 限制为200K。GPT-5 提供40万 token。如果你的应用需要处理超过200K token 的文档，在旗舰和中端模型中，Gemini 或 Claude Sonnet 是你唯一的选择。