Gemini 3 Pro（Google/DeepMind）與 Claude Opus 4.5（Anthropic）都是 2025 年的前沿模型，重點聚焦於深度推理、代理式工作流程，以及更強的程式設計／多模態能力。Gemini 3 Pro 被定位為 Google 廣泛、多模態的「推理器 + 代理」，具備超大上下文視窗與整合式產品介面；Claude Opus 4.5 則是 Anthropic 重新校準後的 Opus 系列成員，針對程式設計、Token 效率與代理編排進行最佳化，且 API 成本低於先前的 Opus 模型。以下我將比較兩者的功能、公開基準信號、推理與程式設計行為、代理與多模態優勢、價格等。
什麼是 Gemini 3 Pro？它有哪些關鍵特性？
Gemini 3 Pro 是 Google/DeepMind 在 2025 年推出的旗艦多模態模型，專為深度推理、長期跨度的代理式任務，以及豐富的多模態輸入（文字、圖片、音訊、影片）而設計。它可透過 Google 的多個產品介面使用（Gemini app、AI Studio、Vertex AI），並包含針對額外深度思考的專用變體（例如「Deep Think」）。
關鍵技術與產品特性
- 多模態理解：明確支援文字 + 圖片 + 影片 + 音訊推理，Gemini 3 Pro 在多模態保真度與互動性方面都有進展。
- 代理優先能力：支援工具呼叫、背景代理，以及與 Google 的「Antigravity」／Agent 平台整合，用於編排多代理程式設計／工作流程。
- 推理模式：「Deep Think」或「thinking level」控制（低／高），可在延遲與更深層的 chain-of-thought 式處理之間進行取捨。
- **稀疏混合專家（MoE）架構：**Gemini 3 Pro 採用稀疏 MoE 設計，以在維持較低單 Token 計算成本的同時擴展容量——Google 將其視為推理能力與長上下文增益的架構選擇之一。
典型使用情境
- 多模態助理（圖片 + 文字 + 影片分析）
- 搜尋增強答案與檢索增強生成（RAG）
- 產品整合（Docs、Gmail、Google Search AI Mode）
- 需要網頁 grounding 或雲端工具鏈的互動式代理
什麼是 Claude Opus 4.5？它的核心特性是什麼？
Claude Opus 4.5（常寫作 Claude Opus 4.5 或 claude-opus-4-5-20251101）是 Anthropic 最新的 Opus 級 LLM 版本（於 2025 年 11 月 24 日宣布），針對重度開發者工作流程、程式碼遷移／重構，以及 GitHub Copilot 整合等代理式工作流程進行最佳化。Anthropic 將 Opus 4.5 定位為其迄今能力最強的 Opus 模型，在程式設計基準與對齊方面皆有顯著提升。
關鍵特性
- **程式設計與軟體工程導向：**Opus 4.5 在內部軟體工程基準（SWE-bench 與相關測試）中領先，展現出強大的程式碼合成、重構與長多步驟程式任務能力。
- **代理／工具改進：**針對代理工作流程進行最佳化——在多步驟編排中降低 Token 使用量，並提升工具呼叫可靠性（例如 GitHub Copilot 整合、企業代理流程）。
- **對齊與安全性：**Opus 4.5 提升了對 prompt injection 的抵抗能力，並具備更可預測的安全行為。早期評論指出，Opus 4.5 是 Anthropic 目前對齊表現最強的版本。
- **成本最佳化：**Anthropic 將 Opus 定價降至 每 100 萬輸入 Token 5 美元／每 100 萬輸出 Token 25 美元，這是一項旨在擴大採用的重要降價。
典型使用情境
- 大型程式碼庫遷移與重構
- 企業代理（文件搜尋 + 工具鏈）
- 生產力自動化（Excel／Office 工作流程）
- 重視對齊能力的安全敏感型助理部署
Gemini 3 Pro（Preview）與 Claude Opus 4.5——並列比較
| Category | Gemini 3 Pro (Preview) | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|
| Vendor / announced | Google / DeepMind —— Gemini 3 系列（Gemini 3 Pro preview 於 2025 年 11 月宣布）。 | Anthropic —— Claude Opus 4.5（公開預覽於 2025 年 11 月 24 日宣布）。 |
| Primary strengths / marketed focus | 廣泛、最先進的多模態理解與深度推理（整合文字、圖片、影片、音訊、PDF；強大的單次呼叫攝取能力 +「Deep Think」模式）。與 Google 生態系（Search、Vertex、AI Studio）深度整合。 | 工程／代理工作流程、程式設計、長篇生成，以及多步驟工具／代理使用中的對齊／穩健性。Anthropic 強調安全性／prompt injection 抵抗能力與實際工程吞吐量。 |
| Architectural highlights | 稀疏 MoE 式擴展與其他 DeepMind/Google 架構選擇，以支援非常大的有效容量與具成本效率的長上下文推論。 | 基於 Transformer 的 Opus 系列，具備「混合推理」／努力程度控制、上下文壓縮與 Token 效率功能（effort/efficiency 調節）。未宣稱採用 MoE。強調代理／工具與對齊。 |
| Context window (input / output) | 1,000,000 tokens（輸入）；gemini-3-pro-preview 的 64k tokens（輸出緩衝） | 200,000 token 上下文視窗 |
| Multimodal support (input types / outputs) | 原生多模態：文字 + 圖片 + 音訊 + 影片 + PDF 攝取；支援圖片輸出變體與結構化回應；已宣布生成式 UI／互動式視覺能力。 | 支援多模態輸入（主要是圖片 + 文字）與強大的文字／程式碼輸出；Anthropic 更強調代理／工具整合，而非超大型影片／音訊單次呼叫流程。 |
| Knowledge Deadline | 2025 年 1 月 | 2025 年 3 月 |
它們的架構與核心能力如何比較？
它們的基礎架構不同嗎？
是的——從高層次來看，兩者採取了不同的擴展／架構取捨。
Gemini 3 Pro：稀疏混合專家（MoE）：Gemini 3 Pro 的 模型卡與 PDF 明確列出其採用 稀疏混合專家 架構；MoE 讓模型可以擁有非常大的容量（多個 experts），但每個 Token 只啟用其中一部分，從而降低每 Token 的推論成本，並支援非常大的有效參數量與極長的上下文處理能力。這是 DeepMind/Google 明確說明的架構選擇。
Claude Opus 4.5：具有效率模式的混合推理與 Transformer 骨幹。Anthropic 將 Claude 的設計描述為 混合推理——可在即時回應與更長、更深度的推理之間切換的模式——並提供（effort/efficiency 設定、上下文壓縮）等機制，以在維持表現的同時減少 Token 使用。Anthropic 並未公開宣傳 Opus 採用 MoE 骨幹；其重點反而放在推理模式、對齊與工具能力（代理、檔案編輯）。
這在實務上意味著什麼：
- **長上下文與超大資料攝取：**Gemini 的 MoE + 100 萬上下文架構，讓它在處理超大型單次請求輸入時具備優勢（例如 100 萬 Token——數千頁文件、大型程式碼庫或超長影片逐字稿）。Claude 的 Opus 4.5 在標準模式下較低（20 萬 Token），但可藉由 Anthropic 的上下文工具、摘要與效率控制，以更經濟的方式處理長任務。
- **專精 vs 通用：**Opus 4.5 明確針對 軟體工程與代理式自動化 進行調校與行銷，且在代理序列中通常能以更少 Token 完成。Gemini 3 Pro 則旨在於推理、多模態與參數化知識之間提供通用的前沿能力。
它們如何實作推理／「思考」？
- **Anthropic（Claude Opus 4.5）：**混合回應模式（快速 vs 延伸思考）、明確的代理／工具編排，以及像
effort這樣的開發者控制項，用來在深度與延遲之間調整。Anthropic 強調其在多步驟工程任務中的效率提升（更少 Token 迭代與更少工具呼叫錯誤）。 - **Google（Gemini 3 Pro）：**內部「thinking」與 Deep Think 模式，會為複雜推理任務投入額外內部計算，並透過深度 grounding 與多模態融合層整合影片／音訊／PDF 輸入。Google 文件也明確指出其開發者工具包支援工具鏈串接與代理式行為。
**實務結論：**對於需要穩健、反覆的工程作業（長時間代理工作階段、程式碼遷移、持續工具使用）的任務，Anthropic 更強調穩健性與較低的迭代次數；對於複雜、多模態研究與單次攝取超大型資料集的任務，Gemini 的 100 萬以上上下文與多模態融合是明顯優勢。
技術規格與基準測試如何比較？
單一基準無法說明全部情況——但從彙整資料來看，呈現出一致圖像：Gemini 3 Pro 被定位為最強的通用型多模態推理模型，並具備超大上下文支援；Claude Opus 4.5 則被定位為最強的程式設計與代理工作主力，且安全性更強。
以下是獨立分析師與研究實驗室報告的代表性基準結果（背景：2025 年 11 月下旬至 12 月）。
| Metric (benchmark) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro | Winner |
|---|---|---|---|
| Agentic coding (SWE-bench Verified) | 80.9% | 76.2% | Opus 4.5 |
| Agentic terminal coding (Terminal-bench 2.0) | 59.3% | 54.2% | Opus 4.5 |
| Agentic tool use — Retail (t2-bench) | 88.9% | 85.3% | Opus 4.5 |
| Agentic tool use — Telecom (t2-bench) | 98.2% | 98.0% | Opus 4.5 |
| Scaled tool use (MCP Atlas) | 62.3% | N/A | Opus 4.5（僅有報告數據） |
| Computer use (OSWorld) | 66.3% | N/A | Opus 4.5（僅有報告數據） |
| Novel problem solving (ARC-AGI-2 Verified) | 37.6% | 31.1% | Opus 4.5 |
| Graduate-level reasoning (GPQA Diamond) | 87.0% | 91.9% | Gemini 3 Pro |
| Visual reasoning (MMMU validation) | 80.7% | N/A | Opus 4.5（僅有報告數據） |
| Multilingual Q&A (MMMLU) | 90.8% | 91.8% | Gemini 3 Pro |
| MMMU-Pro（多模態視覺推理套件） | N/A | 81.0% | |
| Video-MMMU（影片多模態） | N/A | 87.6% | |
| Terminal-Bench 2.0（互動式工具／終端使用；代理式工具使用） | N/A | 54.2% | |
| GPQA Diamond / SimpleQA Verified / Humanity’s Last Exam | N/A | GPQA Diamond 91.9%；SimpleQA Verified 72.1%；Humanity’s Last Exam 37.5%（Gemini 3 Pro 廠商數據）。 |
基準測試（代表性數據）
- **Gemini 3 Pro：**在推理與參數化知識方面表現亮眼：例如 SimpleQA Verified 約 72.1%、Humanity’s Last Exam 37.5%（無工具），以及在代理式程式設計基準中的 Terminal-Bench 54.2%（DeepMind 展示數據）。
- **Claude Opus 4.5：**Anthropic 強調 Opus 4.5 在軟體工程方面具有強勁的 SWE-bench Verified 表現，且相較過往 Opus 具備更高 Token 效率。獨立報導指出，Opus 4.5 在程式設計與部分推理任務上得分亮眼，有時在特定以工程為核心的基準中超越 Gemini（差異取決於基準與設定）。
- Gemini 3 Pro 依 Google 提供資料，在廣泛的多模態知識與參數化基準上占優。Opus 4.5 則顯然是特別為真實世界的軟體工程測試與代理工作流程而調校，且依 Anthropic 的說法，在這些流程中更具 Token 效率。
哪個模型更擅長代理式工作流程與工具代理？
代理能力（工具使用、安全函式呼叫、編排 API／服務）是兩家廠商路線圖的核心。
Gemini 3 Pro：代理 + 互動式 UI
Google 已將 Gemini 整合進多種代理風格的 UI（Search AI Mode、Gemini CLI），並宣傳其代理式程式設計與工作流程功能。Gemini 的長上下文與多模態推理能力，使其在需要先整合大量資料來源（文件、表格、圖表、圖片）再執行動作的代理場景中特別有優勢。付費方案可提供更多進階代理功能。()
Claude Opus 4.5：安全優先、工具控制穩健的代理
Anthropic 在打造 Opus 4.5 時，明確強調代理穩健性與安全性：其更新聚焦於在允許高強度工具使用的同時，抵抗 prompt injection 與危險／工具濫用。這使 Opus 4.5 在需要委派高權限操作（程式碼執行、資料存取）但又必須維持嚴格安全保證的場景中特別具有吸引力。Opus 4.5 在許多測試中對 prompt 攻擊有更好的抵抗力。()
多模態能力如何比較？
兩者都是明確的多模態模型；差異主要在於重點與整合方式。
Gemini 3 Pro：廣泛多模態與大上下文視覺推理
Google 將 Gemini 3 Pro 定位為頂尖的多模態通才：圖片、圖表、影片與複雜文件都是一等公民輸入。Gemini 的視覺推理分數在公開排行榜上通常名列前茅，而它與 Google Search 及 Nano Banana 系列的緊密整合，也使其在結合網路知識與圖片／影片理解的任務上表現突出。()
Claude Opus 4.5：聚焦式多模態，擅長文件與圖表理解
Opus 4.5 支援圖片 + 文字輸入，並在混合任務中表現良好；Anthropic 的訊息傳達更強調其在結合結構化推理與工具流程時，對文件分析與圖表理解的高準確率。在某些視覺推理指標上，Opus 版本可能略微落後於 Gemini，但仍具競爭力，且通常優於較舊的基準模型。
API 存取與價格如何比較？
Anthropic（Claude Opus 4.5）
- 模型識別碼：
claude-opus-4-5-20251101（Anthropic / Vertex / 雲端合作夥伴皆有發布變體）。 - **價格（Anthropic 官方公告）：**每 100 萬輸入 Token 5 美元，每 100 萬輸出 Token 25 美元。
- **可用性：**Anthropic API、Anthropic app，以及 CometAPI。
Google（Gemini 3 Pro Preview）
- **模型存取：**Gemini 3 Pro 可透過 Google AI Studio / Gemini Developer API 與 CometAPI 取得。
- **價格：**Google 文件列出的預覽價格為：在 <200k tier 下，每 100 萬 Token 2 美元 / 12 美元（輸入／輸出）；超過 200k 則價格更高（文件範例顯示 >200k 為 4 美元 / 18 美元）。
- **訂閱與產品方案：**Google AI Pro / AI Ultra 訂閱方案（每月 19.99 美元及更高）可能包含 Gemini 3 Pro 在產品整合（Search/Docs）中的優先存取權與額外功能。
如果你想同時使用兩個模型，我推薦 CometAPI，它同時提供 Gemini 3 Pro Preview API 與 Claude Sonnet 4.5 API，且價格為官方價格的 20%。
| Gemini 3 Pro Preview | Claude Opus 4.5 | |
| Input Tokens | $1.60 | $4.00 |
| Output Tokens | $9.60 | $20.00 |
實務建議（何時該選哪一個）
如果你的重點是多模態推理與 Google 產品整合
如果你需要同級最佳的多模態理解、Search grounding，以及與 Google AI Studio 或其他 Google 工具的深度整合，請選擇 Gemini 3 Pro。它在圖片 + 文字 + 搜尋 grounding 的情境中特別強大。()
如果你的重點是正式環境程式設計、代理可靠性與更少迭代
如果你需要穩健的程式碼生成、更安全的多步驟工具使用，以及在營運工作流程中減少人工修正，請選擇 Claude Opus 4.5——Anthropic 強調其工具可靠性提升與錯誤減少。這可能轉化為每項完成任務更低的營運成本。()
混合式方案
對許多團隊來說，正確做法是混合使用：
- 以 Gemini 3 Pro 處理圖片密集、UX／原型設計，以及需要搜尋 grounding 的工作流程。
- 以 Opus 4.5 處理後端程式碼生成、CI/CD 自動化，以及代理式編排任務。
將任務路由到歷史上能產生更少編輯需求／更低「每份被接受輸出成本」的模型。
結論
Gemini 3 Pro 與 Claude Opus 4.5 都是具代表性的前沿模型，但各有互補優勢。Gemini 3 Pro 憑藉 Google 的產品整合與超大上下文多模態能力，是研究、多媒體分析與文件 + 圖像工作流程的頂級選擇。Claude Opus 4.5 則憑藉可驗證的領先程式設計表現、在軟體任務上的 Token 效率，以及對代理安全性的高度重視，成為想要穩健程式碼生成與更安全代理部署的工程團隊首選。最適合你的模型取決於你的工作負載、預期規模、安全立場與預算；唯一可靠的選擇方式，就是在你的實際任務上執行上述可重現測試。
開發者可以透過 CometAPI 存取 Gemini 3 Pro Preview API 與 [Claude Opus 4.5](https://www.cometapi.com/claude-sonnet-4-5-api/)。開始之前，可先在 Playground 探索 CometAPI 的模型能力，並查閱 API 指南以取得詳細說明。在存取之前，請務必確認你已登入 CometAPI 並取得 API key。CometAPI 提供遠低於官方價格的方案，以協助你完成整合。