OpenAI 的 GPT-5.1 与 Google 的 Gemini 3 Pro 都是通用、多模态 AI 军备竞赛中的渐进但有意义的迈进。GPT-5.1 是对 GPT-5 系列的精修——聚焦于自适应推理、更低的简单任务时延，以及风格/人格控制，以获得更自然的对话语气。Google 的 Gemini 3 Pro 则在多模态、深度推理模式与面向代理工作流的紧密工具链上推动前沿。
GPT-5.1（OpenAI）与 Gemini 3 Pro Preview（Google/DeepMind）面向重叠但各有侧重的权衡：GPT-5.1 关注更快的自适应推理、开发者工作流与代码可靠性，配合新的代理/编程工具与 Token/成本优化；Gemini 3 Pro 则将重心放在极致的多模态规模（视频/音频/图像 + 超大上下文窗口）以及与 Google 产品与开发者栈的深度整合。
哪一个“更好”取决于你的用例：长文档/多模态代理工作负载 → Gemini 3 Pro；以代码为先、以工具为中心的代理工作流、并需要更细的开发者控制 → GPT-5.1。下面我将用数据、基准、成本与可运行示例来论证。
什么是 GPT-5.1？其核心特性是什么？
概述与定位
GPT-5.1 是 OpenAI 在 2025 年 11 月发布的 GPT-5 家族的增量升级版。它被定位为更“快速、对话式”的 GPT-5 演进，包含两个突出的变体（Instant 与 Thinking），并新增面向开发者的功能，如扩展的提示缓存、新的编程工具（apply_patch、shell），以及改进的自适应推理，可根据任务复杂度动态调整“思考”投入。这些特性旨在让代理与编程工作流更高效、更可预测。
关键特性（厂商宣称）
- 两种变体： GPT-5.1 Instant（更具对话性，常见提示更快）与 GPT-5.1 Thinking（为复杂的多步骤任务分配更多内部“思考”时间）。
- 自适应推理： 模型会动态决定对查询投入多少“思考”；API 暴露
reasoning_effort（例如 'none'、'low'、'medium'、'high'）以便开发者在时延与可靠性之间权衡。GPT-5.1 默认 'none'（更快），但可为复杂任务提高投入。例如：在 OpenAI 的示例中，一个简单的 npm 列表答案从 ~10 秒（GPT-5）提高到 ~2 秒（GPT-5.1）。 - 多模态： GPT-5.1 延续 GPT-5 的广泛多模态能力（在 ChatGPT 工作流中支持文本 + 图像 + 音频 + 视频），并与基于工具的代理（如浏览、函数调用）更紧密整合。
- 编码改进 —— OpenAI 报告 SWE-bench Verified：76.3%（GPT-5.1 高配） vs 72.8%（GPT-5 高配），以及其他代码编辑基准的提升。
- 面向安全代理工作的新工具 ——
apply_patch（用于代码编辑的结构化 diff）与shell（提出命令；集成执行并返回输出）。这些工具使模型能够以迭代、可编程的方式进行代码编辑与受控的系统探查。
什么是 Gemini 3 Pro Preview？其核心特性是什么？
Gemini 3 Pro Preview 是 Google/DeepMind 最新的前沿模型（预览于 2025 年 11 月上线）。Google 将其定位为超强的多模态推理模型，具有巨大的上下文容量、深度的产品整合（Search、Gemini 应用、Google Workspace），并聚焦“代理式”工作流（Antigravity IDE、agent artifacts 等）。该模型明确面向文本、图像、音频、视频以及规模化处理整个代码库。
核心能力
- 超大上下文窗口： Gemini 3 Pro 支持多达 1,000,000 tokens 的输入上下文，以及在许多公开文档中最多 64K tokens 的文本输出——对于处理多小时视频转录、代码库或冗长法律文档等用例，这是质的飞跃。
- 多模态深度： 在多模态基准上取得最先进水平（图像/视频理解，MMMU-Pro，如 81% MMMU-Pro、87.6% Video-MMMU；GPQA 与科学推理高分），API 文档中对图像/视频帧的 Token 化与视频帧预算有专项处理；在同一提示中一等输入包括文本、图像、音频、视频。
- 开发者工具与代理： Google 推出了 Antigravity（代理优先的 IDE）、Gemini CLI 更新，并跨 Vertex AI、GitHub Copilot 预览与 AI Studio 集成——显示出对代理式开发者工作流的强力支持。Artifacts、编排的代理以及代理日志功能是独特的产品增项。
Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 —— 快速对比表
| 属性 | GPT-5.1（OpenAI） | Gemini 3 Pro Preview（Google / DeepMind） |
|---|---|---|
| 模型家族 / 变体 | Gemini 3 家族 — gemini-3-pro-preview 加上 “Deep Think” 模式（更高推理模式）。 | GPT-5 系列：GPT-5.1 Instant（对话）、GPT-5.1 Thinking（高级推理）；API 名称：gpt-5.1-chat-latest 与 gpt-5.1 |
| 上下文窗口（输入） | 128,000 tokens（gpt-5.1-chat-latest 的 API 模型文档）；（有报告称部分 ChatGPT Thinking 变体可达 ~196k）。 | 1,048,576 tokens（≈1,048,576 / “1M”）输入 |
| 输出 / 最大响应 tokens | 最多 16834 输出 tokens | 最多 65,536 输出 tokens |
| 多模态（支持的输入） | 在 ChatGPT 与 API 中支持文本、图像、音频、视频；与 OpenAI 工具生态紧密集成，以实现程序化的代理工作。（特性侧重：工具 + 自适应推理。） | 原生多模态：文本、图像、音频、视频、PDF / 大文件作为一等模态；旨在在长上下文中进行同时多模态推理。 |
| API 工具 / 代理特性 | Responses API 提供代理/工具支持（如 apply_patch、shell），reasoning_effort 参数、扩展的提示缓存选项。良好的代码编辑型代理开发体验。 | 通过 Gemini API / Vertex AI：函数调用、文件搜索、缓存、代码执行、接地集成（Maps/Search）与适配长上下文的 Vertex 工具；支持批量 API 与缓存。 |
| 定价 — 提示/输入（每 1M tokens） | $1.25 / 1M 输入 tokens（gpt-5.1）。缓存输入有折扣（见缓存分层）。 | 已发布的预览/定价示例显示 ~$2.00 / 1M（≤200k 上下文） 与 $4.00 / 1M（>200k 上下文） 的输入价格； |
| 定价 — 输出（每 1M tokens） | $10.00 / 1M 输出 tokens（gpt-5.1 官方表格）。 | 示例预览分层：$12.00 / 1M（≤200k） 与 $18.00 / 1M（>200k）。 |
架构与能力对比
架构：致密推理 vs 稀疏 MoE
OpenAI（GPT-5.1）： OpenAI 强调训练改动以实现自适应推理（根据难度在每个 token 上投入更多或更少计算），而非公布原始参数规模。OpenAI 聚焦于推理策略与使模型以可靠代理方式行动的工具。
Gemini 3 Pro： 采用稀疏 MoE 技术与工程，使在推理时进行稀疏激活，从而在保持实用性的同时，将模型扩展到可处理 1M token 上下文。稀疏 MoE 在需要很大容量但希望降低平均推理成本的场景表现出色。
模型哲学与“思考”
OpenAI（GPT-5.1）： 强调自适应推理，即模型在回答前私下决定何时投入更多计算周期来“更认真地思考”。同时将模型分为对话与思考两条变体，以自动匹配用户需求。这是一种“双轨”思路：保持常见任务响应迅速，同时对复杂任务投入额外思考。
Google（Gemini 3 Pro）： 强调深度推理 + 多模态接地，配合包含结构化工具输出、搜索接地与代码执行的工具生态。Google 的信息传达是模型本身加工具链经过调优，能在规模上产生可靠的逐步解决方案。
要点： 二者在理念上趋同——都提供“思考”行为——但 OpenAI 更强调变体驱动的用户体验 + 多轮工作流缓存，而 Google 则强调紧密集成的多模态 + 代理栈，并以基准数字支撑其主张。
上下文窗口与 I/O 限制（实际效果）
- Gemini 3 Pro： 输入 1,048,576 tokens，输出 65,536 tokens（Vertex AI 模型卡）。在处理超大文档时这是最明显的优势。
- GPT-5.1： ChatGPT 中的 GPT-5.1 Thinking 变体的上下文上限为 196k tokens（发行说明）；其他 GPT-5 变体可能有不同上限——OpenAI 目前更强调缓存与
reasoning_effort，而不是将单次上下文扩展到 1M。
要点： 如果需要在单次提示中加载完整的大型代码库或长书籍，Gemini 3 Pro 预览版本公布的 1M 窗口是明显优势。OpenAI 的扩展提示缓存更多是解决跨会话的连续性，而非在单个巨型上下文中以相同方式处理。
工具、代理框架与生态
- OpenAI：
apply_patch+shell+ 其他聚焦代码编辑与安全迭代的工具；强生态整合（第三方编码助手、VS Code 扩展等）。 - Google： Gemini 的 SDK、结构化输出、与 Google Search 的接地、代码执行，以及 Antigravity（多代理的 IDE 与管理器）构成高度代理化、多代理编排的方案。Google 还提供接地搜索与类似验证器的 artifacts，以增强代理透明性。
要点： 双方都有一等的代理支持。Google 的方式更显式地把代理编排打包成产品特性（Antigravity、Search 接地）；OpenAI 则专注于开发者工具原语与缓存以实现类似流程。
基准表现 —— 谁更快、更准？
基准与性能
Gemini 3 Pro 在多模态、视觉与长上下文推理上领先，而 GPT-5.1 在*编码（SWE-bench）*上仍具很强竞争力，并强调针对简单文本任务的更快/自适应推理。
| 基准（测试） | Gemini 3 Pro（报告） | GPT-5.1（报告） |
|---|---|---|
| Humanity’s Last Exam（无工具） | 37.5%（带搜索+执行：45.8%） | 26.5% |
| ARC-AGI-2（视觉推理，ARC Prize Verified） | 31.1% | 17.6% |
| GPQA Diamond（科学问答） | 91.9% | 88.1% |
| AIME 2025（数学，无工具 / 带代码执行） | 95.0%（带执行 100%） | 94.0% |
| LiveCodeBench Pro（算法编码 Elo） | 2,439 | 2,243 |
| SWE-Bench Verified（代码库修复） | 76.2% | 76.3%（GPT-5.1 报告为 76.3%） |
| MMMU-Pro（多模态理解） | 81.0% | 76.0% |
| MMMLU（多语种问答） | 91.8% | 91.0% |
| MRCR v2（长上下文检索）— 128k 平均 | 77.0% | 61.6% |
Gemini 3 Pro 的优势：
- 在多模态与视觉推理测试（ARC-AGI-2、MMMU-Pro）上有较大提升。这与 Google 对原生多模态与超大上下文窗口的强调相呼应。
- 长上下文检索/回忆更强（MRCR v2 / 128k），并在部分算法编码 Elo 基准上取得领先分。
GPT-5.1 的优势：
- 编码/工程工作流：GPT-5.1 宣称自适应推理与速度改进（简单任务更快，困难任务更审慎思考），并在已公布数字中基本持平或略领先 SWE-Bench Verified（报告 76.3%）。OpenAI 强调时延/效率改进（自适应推理、提示缓存）。
- 在许多聊天/代码工作流中，GPT-5.1 被定位为更低时延/更优开发体验（OpenAI 文档突出扩展提示缓存与自适应推理）。
时延 / 吞吐权衡
- GPT-5.1 针对简单任务的时延进行优化（Instant），同时在困难任务上扩大思考预算——这可以降低 Token 账单与感知时延。
- Gemini 3 Pro 针对吞吐与多模态上下文进行优化——在极端上下文规模下处理时，针对琐碎查询的微时延优化可能没那么突出，但其设计目标是在一次性处理海量输入。
要点： 根据厂商发布的数据与早期第三方报告，Gemini 3 Pro 在许多标准化多模态任务上目前宣称的原始基准分更优，而GPT-5.1 更强调精细化行为、开发者工具与会话连续性——它们面向重叠但略有不同的开发者工作流进行优化。
多模态能力如何对比？
支持的输入类型
- GPT-5.1： 在 ChatGPT 与 API 工作流中支持文本、图像、音频与视频输入；GPT-5.1 的创新更多体现在如何将自适应推理与工具使用与多模态输入结合（例如，在与截图或视频关联的代码编辑中更好的补丁/应用语义）。这使 GPT-5.1 在需要推理 + 工具自主性 + 多模态的场景中更具吸引力。
- Gemini 3 Pro： 作为多模态推理引擎设计，可接收文本、图像、视频、音频、PDF 与代码库，并公布了 Video-MMMU 等多模态基准以支持其主张。Google 强调视频与屏幕理解的改进（ScreenSpot-Pro）。
实际差异
- 视频理解： Google 公布了明确的 Video-MMMU 数字，且显示出显著改进；如果你的产品需要摄取长视频或屏幕录制进行推理/代理操作，Gemini 强调了这一能力。
- 代理式多模态（屏幕 + 工具）： Gemini 的 ScreenSpot-Pro 改进与 Antigravity 代理编排面向多代理交互 IDE、浏览器与本地工具的流程。OpenAI 主要通过工具（apply_patch、shell）与缓存来支持代理工作流，但没有打包的多代理 IDE。
要点： 两者都是强大的多模态模型；Gemini 3 Pro 公布的数字显示其在多项多模态基准上领先，尤其是视频与屏幕理解。GPT-5.1 仍是广泛的多模态模型，并强调开发者整合、安全与交互式代理流程。
API 访问与定价如何对比？
API 模型与名称
- OpenAI：
gpt-5.1、gpt-5.1-chat-latest、gpt-5.1-codex、gpt-5.1-codex-mini。工具与推理参数可在 Responses API 中使用（工具数组、reasoning_effort、prompt_cache_retention）。 - Google / Gemini： 通过 Gemini API / Vertex AI（Gemini 模型页面的
gemini-3-pro-preview）以及新的 Google Gen AI SDK（Python/JS）与 Firebase AI Logic 访问。
定价
- GPT-5.1（OpenAI 官方）： 输入 $1.25 / 1M tokens；缓存输入 $0.125 / 1M；输出 $10.00 / 1M tokens。（前沿定价表。）
- Gemini 3 Pro Preview（Google）： 标准付费层示例：输入 $2.00 / 1M tokens（≤200k），或 $4.00 / 1M tokens（>200k）；输出 $12.00 / 1M tokens（≤200k），或 $18.00 / 1M tokens（>200k）。
CometAPI 是一个聚合多家厂商模型的第三方平台，现已集成 Gemini 3 Pro Preview API 与 GPT-5.1 API，而且集成 API 的价格为官方价格的 20%：
| Gemini 3 Pro Preview | GPT-5.1 | |
| Input Tokens | $1.60 | $1.00 |
| Output Tokens | $9.60 | $8.00 |
成本含义： 对于高量但小上下文的 Token 工作负载（短提示、小响应），OpenAI 的 GPT-5.1 在每个输出 Token 上通常比 Gemini 3 Pro Preview 更便宜。对于超大上下文工作负载（摄取大量 Tokens），Gemini 的批量/免费层/长上下文经济性与产品整合可能更合适——但请根据你的 Token 规模与接地调用进行核算。
哪些用例下该选哪一个？
选择 GPT-5.1 的理由：
- 你看重开发者工具原语（apply_patch/shell）与融入现有 OpenAI 代理工作流的紧密整合（ChatGPT、Atlas 浏览器、代理模式）。GPT-5.1 的变体与自适应推理针对对话式体验与开发者生产力进行调优。
- 你希望在多轮代理中使用扩展的提示缓存，以降低成本/时延。
- 你需要 OpenAI 生态（现有微调模型、ChatGPT 集成、Azure/OpenAI 合作等）。
选择 Gemini 3 Pro Preview 的理由：
- 你需要超大的单次提示上下文（1M tokens）来在一个会话中加载完整代码库、法律文档或多文件数据集。
- 你的工作负载是视频 + 屏幕 + 多模态为主（视频理解/屏幕解析/代理式 IDE 交互），并倾向选择在厂商测试中目前显示为领先的模型。
- 你偏好Google 生态整合（Vertex AI、Google Search 接地、Antigravity 代理 IDE）。
结论
GPT-5.1 与 Gemini 3 Pro 都是前沿模型，但强调的权衡不同：GPT-5.1 聚焦自适应推理、编码可靠性、开发者工具与更具成本效率的输出；Gemini 3 Pro 聚焦于规模（1M token 上下文）、原生多模态与深度产品接地。请依据你的工作负载匹配它们的优势：长的、多模态、一次性摄取 → 选 Gemini；迭代的代码/代理工作流、输出端更便宜的每 Token 生成 → 选 GPT-5.1。
开发者可通过 CometAPI 访问 Gemini 3 Pro Preview API 与 GPT-5.1 API。开始前，先在 Playground 探索 CometAPI 的模型能力，并查阅 Continue 的 API 指南 获取详细说明。访问前，请确保你已登录 CometAPI 并获取 API Key。CometAPI 提供远低于官方的价格，帮助你完成集成。
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