GPT-5.4 vs Claude Sonnet 4.6 (2026) 终极 AI 模型对比

OpenAI 的 GPT-5.4（2026 年 3 月 5 日发布）和 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.6（2026 年 2 月 17 日发布）代表了面向同一市场的两种竞争路径：为知识工作、编码以及长且多步骤的工作流优化的大上下文、具备代理能力的模型。两者都支持百万 token 的上下文窗口（测试版），但在价格、token 效率以及工程投入重点上采取了不同的取舍。

• GPT-5.4 被定位为 OpenAI 面向专业工作的前沿模型：统一了推理、编码（Codex 系列）以及原生的电脑使用/代理能力，OpenAI 报告在面向初级投行任务的电子表格建模基准上取得 87.3% 的平均得分。它还提供“Thinking”模式，在多步推理过程中展示进行中的计划。
• Claude Sonnet 4.6 是 Anthropic 的中档模型，获得了大幅能力升级——以 Sonnet 价位刻意瞄准 Opus 级任务表现。据报道 Sonnet 4.6 在 SWE-bench（编码）上达到 ~79.6%，在工具/代理（OSWorld、Terminal 变体）上表现强劲，并成为许多 Anthropic 产品的默认 Claude 模型。

同时使用 GPT-5.4 和 Claude 4.6 模型需要在不同提供商之间切换，并为每次调用承担高昂成本。然而，CometAPI 解决了这一问题。只需一个 API 密钥，就能同时在两者之间切换，按使用的 token 计费，无需订阅。

什么是 GPT-5.4？

GPT-5.4 是 OpenAI 面向专业知识工作的渐进式前沿推理版本，已在 ChatGPT（作为“GPT-5.4 Thinking”）、API 和 Codex 中推出。OpenAI 将其定位为首个在主线推理模型中继承来自 GPT-5.3-Codex 系列的前沿编码能力的版本，改进了电脑使用、工具检索、降低幻觉，并在 Codex 中提供实验性的 1M token 支持。它在 API 中以 gpt-5.4（以及性能更高的 gpt-5.4-pro）提供。

关键产品特性（相较 GPT-5.2 / 5.3 的变化）

• 前置思维计划：GPT-5.4 可以提供并展示其推理的前置计划，用户可在响应中途进行引导——对长任务和多步骤交付是一种工作流改进。
• 工具搜索与改进的工具集成：更好的连接器发现，以及在跨工具/文件的代理使用中更顺畅。
• Token 效率与速度：OpenAI 称 GPT-5.4 在相同推理工作量下，较 GPT-5.2 更加节省 token、速度更快，即更少的 token 达到相同答案（在许多工作流中转化为成本与延迟优势）。
• 上下文窗口试验：Codex 包含对 1M token 上下文窗口的实验性支持（API 标志/实验配置）。在 ChatGPT 中，发布时上下文窗口仍维持标准设置；Codex/开发路径目前允许更广的上下文。

测量的优势与 OpenAI 证据

OpenAI 发布了一系列基准结果，显示：

• GDPval（专业任务）：GPT-5.4 达到 83.0%（相较专业制作的基线，胜出或持平）——被定位为 OpenAI 在 GDPval 评估中的新的 SoTA。
• 编码（SWE-Bench Pro）：GPT-5.4 在 SWE-Bench Pro 上取得 57.7%（OpenAI 公开报告的编码基准变体）。GPT-5.4 在内部电子表格建模任务上也有显著提升（平均分 87.3%，对比 GPT-5.2 的 68.4%）。
• 工具/浏览表现：OpenAI 报告 BrowseComp 82.7%，显示其在网页研究与工具支持的检索方面有所提升。
• 事实性：OpenAI 报告在一个去标识化的用户提示集上，GPT-5.4 的单条陈述虚假可能性下降 33%，完整响应包含任何错误的可能性下降 18%，相较 GPT-5.2。这对生产文档和法律/金融工作流是一个非小幅的改进。

什么是 Claude Sonnet 4.6？

Anthropic 的 Claude Sonnet 4.6 是 Sonnet 级的代际升级：Sonnet 是兼顾能力与成本的中档“主力”模型系列。Sonnet 4.6 致力于在许多任务上提供接近 Opus 级的智能（Opus 是 Anthropic 的高端系列），具备1M token 上下文支持（测试版/可用性注意事项），并在代理稳健性、文档理解和编码方面有显著提升。Anthropic 在不提高 Sonnet 定价的情况下，将 Sonnet 4.6 设为 claude.ai 和 Claude Cowork 的默认 Sonnet 模型。

关键产品/特性

• 混合推理 + 代理可靠性：Sonnet 4.6 改进了指令遵循、工具可靠性以及在代理管线中使用的自适应思维模式。这提升了在多步骤工作流和有组织的多代理方案（上下文压缩 + 子代理）中的表现。
• 1M token 上下文（测试版）：Anthropic 在若干内部任务与文档上支持 1M 上下文，并同时报告面向公共 API 的 <1M 变体与内部 >1M 评估——配合上下文压缩方法，将有效能力扩展到超过原始上下文窗口。
• 定价延续：Sonnet 4.6 保持 Sonnet 既有价位——每 1M 输入 token $3、每 1M 输出 token $15，在高规模生产使用中仍具吸引力。

测量的优势与 Anthropic 证据

Anthropic 发布了全面的 Sonnet 4.6 系统卡与博客，记录了内部与第三方评估：

• SWE-bench Verified（编码）：Sonnet 4.6 在 Anthropic 报告的 SWE-bench Verified 结果中达到 79.6%——在真实开发者任务和 GitHub 问题修复测试上表现非常强。（注意：Anthropic 的 SWE 变体与 OpenAI 的 SWE-Bench Pro 在构成上不一定完全一致——下文附带注意事项。）
• BrowseComp：Sonnet 4.6 在单代理 BrowseComp 测试中达到 74.01%，在采用多代理编排（通过上下文压缩与子代理）时达到 82.07%——显示在实践中，Sonnet 的多代理方案可以匹敌或超过竞争对手的单代理 BrowseComp 结果。Anthropic 还报告了测试时计算规模扩展收益。

快速对比：GPT-5.4 与 Claude Sonnet 4.6

下表对两款模型的核心技术规格进行对比。

GPT-5.4 侧重于代理自主性，而 Claude Sonnet 4.6 注重结构化推理与安全部署。

特性与技术对比

1. 上下文窗口（模型一次能“看见”多少）

• GPT-5.4： OpenAI 的公开说明与媒体报道显示，其支持非常大的上下文窗口（OpenAI 在某些变体与集成说明中宣称可达 1M token），并提供在上下文、延迟与成本之间做权衡的产品层级。早期报道显示在常见开发路径中提供 400k 上下文，以及更高的测试版窗口用于 Pro/Enterprise。
• Claude Sonnet 4.6： Anthropic 明确宣传其在 Sonnet/Opus 4.6 系列中对 1M token 上下文的测试版支持，将长周期推理作为核心设计目标。Sonnet 系列的主张聚焦于在长文档与代理轨迹上持续维持思维链。

实际影响： 当你的任务是多文件代码库推理、历时数月的法律合同或非结构化文本的数据湖时，上下文窗口大小会显著提升准确性，减少手工检索工程的工作量，并允许在对话式工作流中引用长历史。但更大的窗口也带来工程权衡——更长的延迟、更高的推理成本以及审计复杂度。

2. 原生电脑使用与代理能力

• GPT-5.4： 一项核心能力是“内置电脑使用”——模型可生成与宿主操作系统或应用交互的代码（通过 Playwright 等工具链），基于截图发出 UI 命令，并编排多步骤自动化流程。OpenAI 将此定位为让代理能“运行软件”，而不仅仅是“生成代码”。
• Claude Sonnet 4.6： Sonnet 4.6 改进了代理规划与持久性：更长的任务视野规划、更好的内部状态管理以及改进的工具选择。Anthropic 强调代理可靠性（维持多步骤工作流），而不仅是原始自动化。

实际影响： 对于自动化密集的工作流（如“抓取→分析→撰写报告→提交工单”），GPT-5.4 的原生电脑使用导向可能更快产出原型代理。Sonnet 4.6 对审慎规划的强调可减少长链式代理中的失败模式——在需要审计性与逐步正确性的场景尤为有用。

GPT-5.4 在处理截图、鼠标和键盘输入以及多步骤工作流方面处于前沿水平。这是本文针对运营、测试、浏览器自动化和跨应用任务所讨论的最重要差异之一。

3. 编码与软件工程

• GPT-5.4： 对 Codex 的升级以及“/fast mode”，加速 token 吞吐与开发者反馈循环；定位为更强于多步骤开发任务，并与 GitHub Copilot 和 VS Code 等平台深度集成。早期集成显示 Copilot 在主流 IDE 中启用 GPT-5.4 的辅助。
• Claude Sonnet 4.6： Anthropic 着重将多日项目压缩为数小时，改进调试、代码审查与自我纠错。Anthropic 还指出其在大型代码库处理上更佳，并在单元测试中更少虚构 API。

实际影响： 两者都显著加速开发者工作流。选择哪一个取决于集成（你的技术栈、Copilot vs Anthropic SDK）、规模下的延迟/成本，以及在对抗性或安全关键约束下哪一款更符合你的正确性预期。

4. 知识工作、文档与办公效率

• GPT-5.4： OpenAI 为文档、电子表格与演示文稿做了针对性设计；公司在 ChatGPT 中推出了面向 Excel 和 Sheets 的集成，让模型执行复杂的财务建模任务。其主张是：让分析师实现三表模型自动化、提取结构化表格，并从原始数据直接生成幻灯片。
• Claude Sonnet 4.6： Anthropic 强调面向知识工作的长上下文摘要与规划——更擅长在长文档中维持多部分论证，并为法律、研究与政策工作流产出结构化结果。

实际影响： 若你的企业需要电子表格自动化与与 Microsoft/Google 办公套件的紧密集成，OpenAI 公布的插件将加速采用。若需求是对长法律或研究文本进行取证式分析，Sonnet 的长上下文主张非常吸引人。

5. 多模态支持

• GPT-5.4：主要作为以文本为先的模型进行推广，具备强大的文档与电子表格处理；部分 GPT-5 系列变体提到支持图像输入，但 GPT-5.4 的重点在文本 + 工具集成（以及面向开发者的 Codex 功能以程序化调用工具）。
• Claude Sonnet 4.6：Anthropic 强调文本、编码与代理规划。Sonnet 4.6 被描述为在“电脑使用”（模拟 GUI 交互、自动工具调用）与长会话规划方面能力很强；多模态主张不如其推理/代理优势那么显眼。

实际结论： 对于需要混合媒介（图像 + 文本）的工作流，购买方应在计划使用的具体 API 层验证模态支持。对于以文本为主、多文件与电子表格的工作流，两者都优先采用编码与压缩策略以让长上下文更可行。

并排对比：能力与基准

以下是来源于厂商公开页面与系统卡的简明、可直接比较的数据点。主要注意事项在文中内嵌。

浏览/网页研究（BrowseComp）

• GPT-5.4（OpenAI） — 82.7% BrowseComp。（OpenAI：在 GPT-5.4 发布材料中报告 BrowseComp 82.7%。）
• Claude Sonnet 4.6（Anthropic） — 74.01% 单代理 BrowseComp；在采用编排 + 子代理/上下文压缩的多代理方案下为 82.07%（Anthropic 报告了两类数值，并解释了多代理的优势）。Anthropic 还报告了测试时计算规模扩展（例如，1M 采样 token 下为 64.69%，在更高总采样 token 下上升至约 74%）。

编码与开发者工作（SWE/Terminal）

SWE 风格测试： Anthropic 报告 Sonnet 4.6 在 SWE-Bench Verified 上 79.6%。OpenAI 报告 GPT-5.4 在 SWE-Bench Pro 上 57.7%。这些结果显示 Sonnet 在 Anthropic 选定的 SWE 变体上非常强。重要注意：各厂商的 SWE 数据集与评估协议并不一定完全一致——直接进行数字对比需谨慎。

专业/知识工作（GDPval / GDPval-AA / OfficeQA）

• OpenAI（GPT-5.4） — GDPval 83.0%（OpenAI 的 GDPval 度量覆盖 44 个职业；OpenAI 表示在 83% 的成对比较中能匹配或超过行业专业人士）。OpenAI 还报告了在电子表格/演示方面的显著提升（例如，内部投行任务平均分 87.3%，相较 GPT-5.2 的 68.4%）。
• Anthropic（Sonnet 4.6） — Anthropic 报告在内部金融/OfficeQA 与 Real-World Finance 上表现强劲；Sonnet 在 OfficeQA 上匹配 Opus 4.6，并在内部金融评估中有较高任务完成率；Anthropic 报告 Sonnet 4.6 在 GPQA Diamond 上达到 89.9% 以及其他领域测试的高分。这些都强烈表明 Sonnet 在企业文档任务中能力很强。

数据支撑的对比表

价格对比

价格是组织在规模化部署 AI 时最重要的因素之一。

API 定价

GPT-5.4 的输入 token 成本略低。

这一差异在以下高容量工作负载中会变得显著：

• 企业自动化
• 数据分析管道
• 大规模代码生成

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订阅定价

两个平台提供相似的订阅层级。

在订阅层面，价格基本一致，真正的成本差异主要体现在 API 使用。

寻求性价比：通过 CometAPI 访问 GPT-5.4 与 Opus 4.6。

如果你的工作流需要同时使用 GPT-5.4 与 Claude 4.6（各有其特性），分别向不同厂商付费既昂贵又繁琐。这是 CometAPI 的多模态聚合平台发挥战略作用的地方。

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优势与劣势

GPT-5.4 的优势

优势：

• 更强的自动化能力
• 更好的基于终端的编码
• 更低的 API 成本
• 在知识工作任务上的更强表现
• 更广泛的通用智能

适用场景：

• 初创公司
• 自动化系统
• 开发者工具
• 研究助理

Claude Opus 4.6 的优势

优势：

• 更强的推理深度
• 业内领先的编码基准分数
• 更好的大上下文检索
• 多代理协作工具

适用场景：

• 企业软件团队
• 基础设施工程
• 研究环境

未来：多模型工作流

一个重要的行业趋势正在出现。

相较于选择单一 AI 模型，许多团队现在同时使用多种模型。

示例工作流：

• GPT-5.4 → 自动化与数据分析
• Claude Opus 4.6 → 深度编码与架构
• 其他模型 → 专项任务

这种模型路由架构使团队能够最大化优势、最小化短板。

最终结论

GPT-5.4 与 Claude Sonnet 4.6 均是 2026 年最强大的 AI 模型之一。GPT-5.4 在代理式自动化与集成工作流上表现出色，而 Claude Sonnet 4.6 提供高效、可扩展的推理能力并具备竞争性定价。

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