Claude、GPT、Gemini 怎么选？通过六类实际任务，比较延迟、成本、上下文长度和工具调用可靠性。
我们选了六类贴近生产环境的任务，对比这三个模型系列。为了尽量保证条件一致，测试使用相同的提示词和温度参数，在同一天通过同一个网关发起调用。相比笼统地问哪个模型更强，这样更容易看出它们各自适合什么任务。
测试场景
- 多文件代码重构，上下文长度为 18 万 Token。
- 从格式杂乱的发票中提取数据，输出必须符合指定的 JSON Schema。
- 按指定语气生成客服回复，并完成一次工具调用。
- 为 60 万 Token 的长文档生成摘要。
- 在 Agent 流程中连续完成八步工具调用。
- 按指定风格撰写长篇创意内容。
差距主要在哪里
最大的差距出现在工具调用上。在八步 Agent 流程中，表现最好的模型有 94% 的测试未出现调用格式错误，最差的只有 71%。而在普通单轮生成任务中，三个系列的表现只相差几个百分点，价格和延迟反而更值得优先考虑。
一问一答的任务，优先看成本；需要连续调用工具的 Agent 任务，优先看可靠性。模型单价低，不代表完成任务的总成本低，反复重试可能花得更多。
从一套基础路由策略开始
{
"routes": [
{ "match": "tools:true", "model": "claude-sonnet-4-5" },
{ "match": "context>400000", "model": "gemini-2.5-pro" },
{ "match": "latency<300ms", "model": "qwen-3.8-flash" },
{ "default": "gpt-5" }
]
}
可以先以这套策略为起点，再根据各条路由的质量指标调整模型选择。建议每季度重新评估，因为过去一年里，模型排名已经变化了两次。