模型对比

Claude 和 Gemini 哪个好?能力、编程、速度与成本对比

Claude 和 Gemini 怎么选?对比双方当前代表型号的综合智力、编程、智能体、速度、延迟、上下文与任务成本,并按长文档、编程、多模态和 API 场景说明取舍。

Keygate 编辑团队4 分钟读完数据更新于 2026年9月13日 17:45

快速结论

30 秒先看结论

先看关键结论,再结合任务、预算和等待时间做选择。

ClaudeClaude Fable 5.1 (max with fallback)53.4
按两方当前代表型号的综合智力指数比较
GoogleGemini 3.8 Flash (high)274.9 token/秒
按持续输出速度比较,不等于首 token 延迟
GoogleGemini 3.8 Flash (high)$1.24
按完成同一套智力任务的加权成本比较
Claude 和 Gemini 哪个好?能力、编程、速度与成本对比信息图

选型对照

Claude / Anthropic 与 Gemini / Google 当前代表型号

代表型号从当前有数据的候选中按综合智力选择;品牌名本身不代表固定性能。

综合智力

41.2

编程指数

暂无数据

输出速度

274.9 t/s

首 token

12.93 秒

单任务成本

$1.24

上下文

1,000,000 token

数据更新于 2026年9月13日 17:45。比较对象是两方当前有数据、综合智力靠前的具体型号;若指标缺失,会明确显示“暂无数据”。

Claude 和 Gemini 到底该选哪个

这组对比的关键不只是聊天回答,还包括长文档、代码与智能体任务、多模态输入、响应等待和 API 成本。先比较当前具体型号,再单独核对客户端功能与生态集成。

结论先看

当前代表型号中,综合智力较高的是 Claude Fable 5.1 (max with fallback),编程指数较高的是 暂无可用数据,输出速度较快的是 Gemini 3.8 Flash (high),单任务成本较低的是 Gemini 3.8 Flash (high)。这些答案可能来自不同型号,因此“哪个更好”取决于你的任务和约束。

综合智力回答的是复杂任务能力,编程指数更接近代码任务,首 token 延迟影响“多久开始回应”,输出速度影响后续生成流畅度,单任务成本则比只看标价更接近实际调用支出。不要用其中一个指标替代全部决策。

当前代表型号与关键数据

Claude / Anthropic:Claude Fable 5.1 (max with fallback)

  • 综合智力:53.4
  • 编程指数:暂无数据
  • 智能体指数:暂无数据
  • 输出速度:66.7 token/秒
  • 首 token 延迟:268.14 秒
  • 单任务成本:$7.63
  • 输入价格:$10.00 / 1M token
  • 输出价格:$50.00 / 1M token
  • 上下文窗口:1,000,000 token
  • 查看 Claude Fable 5.1 (max with fallback) 详情

Gemini / Google:Gemini 3.8 Flash (high)

  • 综合智力:41.2
  • 编程指数:暂无数据
  • 智能体指数:暂无数据
  • 输出速度:274.9 token/秒
  • 首 token 延迟:12.93 秒
  • 单任务成本:$1.24
  • 输入价格:$0.75 / 1M token
  • 输出价格:$3.75 / 1M token
  • 上下文窗口:1,000,000 token
  • 查看 Gemini 3.8 Flash (high) 详情

按使用场景怎么选

  • 长文档与知识工作:先确认上下文容量,再比较综合智力、首 token 延迟和单任务成本。
  • 代码与智能体任务:重点比较编程指数与智能体指数,并用跨文件修改和工具调用任务复测。
  • 图片、音频或视频输入:先确认具体型号支持的输入类型,不把厂商整体能力直接等同于当前代表型号。
  • 团队 API 采购:统一请求长度、推理配置和输出上限,再核算成功任务成本与响应时间。

为什么不能只比较品牌

同一阵营通常同时存在不同能力、速度、价格和上下文定位的型号。本文的代表型号会随当前数据更新;当阵营推出新型号且进入当前候选集时,页面中的型号、数值和结论也会相应变化。

客户端订阅、网页功能和 API 模型不是同一个比较维度。页面中的能力、速度与成本数据用于模型选型;套餐限制、地区可用性、隐私条款和集成功能仍需在采购或接入前单独确认。

用自己的中文任务做最后验证

从真实工作中抽取长文总结、跨文件代码修改、结构化输出和需要的多模态样本。两边使用同一输入、推理配置、输出上限和评分标准,分别记录完成率、事实错误、等待时间与成本。

如果两个候选在核心指标上接近,不需要强行选出“绝对第一”。可以把它们加入模型对比工具,再根据真实任务的失败次数、等待时间和预算选择。

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