前言

2026 年 2 月，三大 AI 厂商几乎同时更新了旗舰编程模型。本文从参数规格、基准测试、实际编码场景和成本四个维度做一次系统对比，帮你在项目中做出合理选型。

1. 核心参数一览

2. 基准测试对比

2.1 编码能力

2.2 推理能力

数据来源见文末参考资料。

3. 场景适配分析

3.1 代码重构与架构设计 → Claude Opus 4.6

Opus 4.6 的自适应思考模式在处理复杂重构时优势明显。它会先梳理模块依赖，再逐步给出重构方案。

# 示例：让 Opus 分析一个耦合严重的模块
# 它会先输出依赖分析，再给出分步重构方案

# Opus 的典型输出结构：
# 1. 依赖关系图（文字描述）
# 2. 风险点标注
# 3. 分步重构代码（每步可独立验证）

实测中，Opus 在处理 500 行以上的单文件重构时，准确率比另外两个模型高一个台阶。代价是响应时间长（约 20-30 秒）、token 消耗大。

3.2 脚本编写与 DevOps → GPT-5.3-Codex

GPT-5.3-Codex 在终端操作类任务上遥遥领先。它的 Agent 架构决定了它擅长"执行-检查-修复"的循环。

# GPT-5.3-Codex 擅长的典型场景：
# 1. 写完脚本后自己执行
# 2. 读取错误日志
# 3. 修改代码重试
# 这个循环它可以自动完成多轮

Terminal-Bench 77.3% 的成绩说明它在 shell 命令、文件操作、进程管理等方面碾压竞品。适合 CI/CD 流水线搭建、自动化脚本、批量文件处理。

3.3 文档检索与代码理解 → Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro 的 1M 上下文加上低廉的价格，让它成为"读代码"的最佳选择。

# 实际用法：把整个 monorepo 灌进去做全局检索
# Gemini 的输入成本只有 Opus 的 40%
# 适合 RAG 场景、代码库问答、文档交叉检索

GPQA Diamond 94.3% 的成绩也说明它的理解能力并不弱，只是在"执行"层面不如 GPT-5.3。

4. 成本估算

假设一个中等规模项目，日均消耗 50 万输入 token + 10 万输出 token：

Gemini 的月成本只有 Opus 的 44%。如果使用 Batch API（Gemini 额外打 5 折），成本还能进一步压缩。

5. 选型建议

if 项目阶段 == "架构设计" or 任务类型 == "复杂重构":
    use Claude Opus 4.6
elif 项目阶段 == "开发实现" and 任务类型 in ["脚本", "运维", "CI/CD"]:
    use GPT-5.3-Codex
elif 预算敏感 or 任务类型 in ["文档检索", "代码理解", "RAG"]:
    use Gemini 3.1 Pro
else:
    use Gemini 3.1 Pro  # 默认用性价比最高的

最优方案其实是组合使用：Opus 做设计审查，GPT-5.3 写代码跑测试，Gemini 处理文档和上下文补充。