TL;DR 若以最高能力進行程式開發、研究與長期技術任務，GPT-5.6 Sol 是此處涵蓋的三大家族中最強的起點。對於程式代理、工具使用與大上下文的專業工作流程，Claude Sonnet 5 在能力與啟動價格間提供具吸引力的平衡。針對快速多模態應用、以搜尋為基礎的體驗與對成本敏感的代理工作負載，Gemini 3.5 Flash 在這三條旗艦路線中具有最低的直接標價。
實務決策不僅是選哪個模型的分數最高，而是針對你的提示、延遲目標與品質門檻，哪個模型能帶來最低的「每個成功任務成本」。釐清之後，再決定是直接整合每個供應商，還是透過統一 API 取用模型。CometAPI 目前提供上述三大家族並發布折扣路由；OpenRouter 則沿用供應商的推理價格，並在購買點數時收取費用。
關鍵重點
- OpenAI 於 2026 年 7 月 9 日發布 GPT-5.6，分為 Sol、Terra、Luna 三個 API 等級。直接價格分別為每百萬輸入/輸出 tokens $5/$30、$2.50/$15、以及 $1/$6。
- Anthropic 於 2026 年 6 月 30 日發布 Claude Sonnet 5，至 2026 年 8 月 31 日前的導入定價為每百萬 tokens 輸入 $2、輸出 $10；之後標準定價為 $3/$15。
- Google 於 2026 年 5 月發布 Gemini 3.5 Flash，定價為每百萬 tokens 輸入 $1.50、輸出 $9。支援 1,048,576 個 token 的輸入上限與 65,536 個 token 的輸出上限。
- 由廠商發布的 Terminal-Bench 2.1 成績為：GPT-5.6 Sol 88.8%、Claude Sonnet 5 80.4%、Gemini 3.5 Flash 76.2%。由於供應商的測試工具、推理力度設定與工具配置可能不同，這些成績僅作方向性參考。
- OpenRouter 不加價模型的推理價格，但其隨用隨付方案在購買點數時收取 5.5% 的費用。對於隨用隨付帳戶，付費模型請求不施加平台層級的限制。
- CometAPI 目前列示的 GPT-5.6 路由為 $4/$24、Claude Sonnet 5 為 $1.60/$8、Gemini 3.5 Flash 為 $1.20/$7.20。將生產流量切換前，請在儀表板確認實際路由與即時價格。
實際已發布內容
2026 年 5 月到 7 月期間，模型版圖變動快速。關鍵在於區分已普遍可用的模型與仍為預覽、內部路由或未來產品的名稱。
| Date | Release | Confirmed API identifiers | Availability note |
|---|---|---|---|
| May 2026 | Gemini 3.5 Flash | gemini-3.5-flash | 透過 Gemini API 一般可用，亦可透過 CometAPI 使用。 |
| June 30, 2026 | Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | 可透過 Claude API 及 CometAPI 的原生 Messages 與 OpenAI 相容端點使用。 |
| July 9, 2026 | GPT-5.6 family | gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna | 可透過 OpenAI API 一般使用。CometAPI 於 7 月 10 日加入此系列。 |
GPT-5.5 現在是代際基準，而非當前 OpenAI 的參考模型。新的評測應從最符合工作負載的 GPT-5.6 等級開始。GPT-5.5 仍具作為代際基準的用途，但新的評測應從與工作負載相符的 GPT-5.6 等級開始。
定價與模型定位
直接標價提供一個乾淨的基準，但無法揭露生產任務的總成本。輸出長度、推理力度、重試、工具呼叫、快取與失敗率都會影響最終帳單。
| Model | Direct input / output per 1M tokens | Best starting point for | Important constraint |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5 / $30 | 複雜程式開發、深度研究、科學、設計與長期規劃代理 | 在此比較中具最高的直接 token 價格 |
| GPT-5.6 Terra | $2.50 / $15 | 需要強推理但不一定要旗艦等級的通用生產工作 | 仍需針對工作負載與 Sol 及更便宜模型進行比較評估 |
| GPT-5.6 Luna | $1 / $6 | 高量、對成本敏感的例行工作 | 峰值能力低於 Sol |
| Claude Sonnet 5 | $2 / $10 through Aug. 31; then $3 / $15 | 程式代理、工具使用、長上下文文件處理與專業自動化 | 新 tokenizer 可能產生比 Sonnet 4.6 更多的 tokens；非預設的 temperature、top_p 或 top_k 會被拒絕 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 / $9 | 快速多模態應用、以搜尋為基礎、吞吐量高的代理與互動式流程 | 應分別量測 thinking-token 使用與 grounding 呼叫 |
直接結論： 若你追求最高能力且能證明其成本合理，請從 GPT-5.6 Sol 開始。若重視持續執行的程式代理與長上下文工作，測試 Claude Sonnet 5。若速度、多模態輸入、grounding 與較低的旗艦級標價更重要，測試 Gemini 3.5 Flash。對於例行工作，GPT-5.6 Luna 可能比上述三條旗艦路線更具成本效益。
如何閱讀評測證據
三家供應商都發布了強勁的代理與程式表現，但單一評測分數不應被視為生產保證。即使評測名稱相同，工具設定、推理力度、token 預算與評測日期都可能不同。
| Model | Terminal-Bench 2.1 | What the result suggests | Source caveat |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 88.8% | 強大的命令列規劃與工具使用表現 | 由 OpenAI 發布；Sol Ultra 在多代理執行下得分更高 |
| Claude Sonnet 5 | 80.4% | 在 Sonnet 等級具備強勁的終端與程式代理執行能力 | 由 Anthropic 在其系統卡中發布，採用 Anthropic 的評測設定 |
| Gemini 3.5 Flash | 76.2% | 以 Flash 的定價與速度提供具競爭力的代理式程式表現 | 由 Google 於其評測設定下發布 |
請用這些結果決定哪些模型值得內部測試，而非宣布普世贏家。客服代理、程式庫修復系統、財務文件工作流與具 grounding 的研究產品會因提示與通過標準不同而產生不同排名。
GPT-5.6 vs Claude Sonnet 5 vs Gemini 3.5 Flash：該如何選擇
當需要巔峰的程式能力與複雜技術工作時，選擇 GPT-5.6 Sol
當錯誤代價高且任務需要延展規劃、程式執行、研究或多步工具協調時，GPT-5.6 Sol 是最明確的起點。當多數工作負載不需 Sol 的巔峰能力時，Terra 更具實務性；Luna 則為高量例行任務而設計。
針對持續代理與長上下文專業工作流程，選擇 Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5 對必須持續完成多步任務、處理大型程式庫或文件集並具備不因首次部分結果就中止的工具使用能力的程式代理尤其適合。遷移需謹慎：Anthropic 表示新的 tokenizer 可能使相同輸入變成約 1.0 至 1.35 倍的 tokens，且非預設的 temperature、top_p 或 top_k 會返回錯誤。
針對快速多模態與具 grounding 的應用，選擇 Gemini 3.5 Flash
當應用結合文字、影像、音訊、影片、檔案、搜尋 grounding 或 URL 上下文時，Gemini 3.5 Flash 是強力候選。Google 將其定位為最強的 agentic 與程式 Flash 模型，擁有百萬 token 的輸入視窗，且在啟動優惠結束後其直接標價仍低於 GPT-5.6 Sol 或 Claude Sonnet 5。
將例行工作導流離開旗艦等級
分類、標註、格式化、短摘要與簡單擷取很少需要最昂貴的模型。分層策略可以將例行任務送至 GPT-5.6 Luna 或其他經驗證的低成本模型，中層使用 Terra、Sonnet 5 或 Gemini 3.5 Flash，並將 Sol 保留給較高風險或較易在便宜模型失敗的請求。
衡量每個成功任務成本，而非每個 token 成本
較便宜的模型若需要反覆提示、產生不可用輸出或工具呼叫失敗，就不是真的便宜。更實用的生產指標是：
每個成功任務成本 = 總模型與工具支出 / 通過應用品質門檻的輸出數量。
建立具有代表性的評估集，並在每次執行時記錄下列欄位：
- 模型 ID 與推理或力度設定
- 輸入、輸出、快取與 thinking tokens（若可用）
- 端到端延遲與首個 token 時間
- 依據書面規則的任務通過或失敗結果
- 重試次數、逾時次數與回退啟用情況
- 總估計成本（包含 grounding 或工具費用）
請重複相同測試多次。代理式模型與外部工具引入變異性，一次成功展示不足以作為路由決策的證據。
選定模型後，選擇取用方式
模型選擇與 API 平台選擇是兩個獨立決策。直接整合可最快取得供應商特定的新功能；統一 API 可降低憑證、SDK、計費與模型切換負擔。
| Access path | Pricing model | Main advantage | Best fit |
|---|---|---|---|
| Direct provider APIs | Provider list price | 立即使用供應商原生參數與新功能 | 深度依賴單一供應商或需供應商特定控制的團隊 |
| OpenRouter | Provider inference price plus a 5.5% credit-purchase fee on pay-as-you-go | 透過單一介面進行廣泛模型與供應商探索、路由與回退 | 重視實驗、模型多樣性與 OpenRouter 路由生態的團隊 |
| CometAPI | Published discounted rates on the model routes below; live price should be checked before deployment | 統一文字與多模態取用、單一帳單，且可在 OpenAI 相容模式下切換模型 | 同時使用 GPT、Claude、Gemini、影像、影片或音訊模型的成本敏感型應用 |
目前公布的定價範例
| Model route | Provider direct | OpenRouter | CometAPI published price |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 displayed route | $5 / $30 for Sol | Provider inference price; credit purchase fee applies | $4 / $24 on the current GPT-5.6 model page |
| Claude Sonnet 5 | $2 / $10 introductory price | Provider inference price; credit purchase fee applies | $1.60 / $8 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 / $9 | Provider inference price; credit purchase fee applies | $1.20 / $7.20 |
以上價格為每百萬輸入/輸出 tokens，並於 2026 年 7 月 13 日查核。GPT-5.6 家族包含多個等級，請確認儀表板中的路由對應 Sol、Terra 或 Luna，再行計算節省。OpenRouter 表示不加價推理定價，且隨用隨付帳戶的付費模型請求無平台層級速率限制。這些事實使比較比「所有聚合器都加價推理」更精準。
使用 CometAPI 進行 OpenAI 相容的多模型測試
CometAPI 的聊天端點可透過更改 base URL 與 model ID，與 OpenAI 相容的 SDK 一同使用。以下範例保持載荷可攜，並在應用程式碼中明確實作回退。它避免使用供應商特定的取樣參數，讓相同的請求形狀能在這三個家族之間測試。
import osfrom openai import OpenAI, APIError, APITimeoutError, RateLimitErrorclient = OpenAI( base_url="https://api.cometapi.com/v1", api_key=os.environ["COMETAPI_API_KEY"], timeout=20.0,)MODEL_QUEUE = [ "gpt-5.6-terra", "claude-sonnet-5", "gemini-3.5-flash",]def generate_with_fallback(prompt: str) -> tuple[str, str]: messages = [{"role": "user", "content": prompt}] errors = [] for model in MODEL_QUEUE: try: response = client.chat.completions.create( model=model, messages=messages, ) text = response.choices[0].message.content if text: return model, text errors.append(f"{model}: empty response") except (RateLimitError, APITimeoutError, APIError) as exc: errors.append(f"{model}: {type(exc).__name__}") raise RuntimeError("All model routes failed: " + "; ".join(errors))
當你需要 Claude 原生控制（例如 adaptive thinking 或 Anthropic response blocks）時，請改用 /v1/messages。對於依賴 Responses API 的 GPT-5.6 功能，請測試 Responses 端點，而非假設 Chat Completions 已涵蓋所有新能力。
上線前的五步評估
- 建立提示集。包含來自實際應用的簡單、典型、困難與易失敗任務。
- 撰寫通過標準。在執行模型前定義正確性、格式符合性、工具成功率、引文品質與安全需求。
- 重複每項測試。量測變異性，而非只依賴一次執行。
- 比較取用路徑。以代表性並發量，直接與透過各閘道執行相同模型。
- 分階段上線。由小流量開始，監控成本與失敗，並保留供應商直連作為關鍵工作負載的備援。
常見問題
2026 年哪個模型最適合程式開發與 AI 代理？
在此比較中，針對最高能力的程式開發與複雜技術工作，GPT-5.6 Sol 是最強的起點。Claude Sonnet 5 是持續程式代理與長上下文工作流程的強力預設。當你重視速度、多模態輸入、grounding 與較低標價時，Gemini 3.5 Flash 具有吸引力。實際生產的勝出者應由你的任務通過率、延遲與成本決定。
CometAPI 比 OpenRouter 更便宜嗎？
在這三條比較中的路由上，CometAPI 目前公布的價格低於供應商標價；OpenRouter 則沿用供應商的推理價格，並在隨用隨付購買點數時收取 5.5% 費用。這使得上述範例中 CometAPI 公布的費率較低，但總成本仍取決於模型組合、輸出長度、快取、重試與任何企業合約條款。
何時應直接整合模型供應商？
當你需要立即使用供應商特定新功能、要求供應商原生的請求與回應結構，或希望在閘道不可用時有獨立備援，請使用供應商直連。當模型切換、合併計費與較低整合負擔比立即獲得所有供應商特定參數更重要時，使用統一 API。
結論
2026 年中期的模型決策是工作負載導向，而非流行投票。對巔峰技術能力，以 GPT-5.6 Sol 起手；對持續程式代理與長上下文工作，以 Claude Sonnet 5 為主；對快速多模態與具 grounding 的應用，選用 Gemini 3.5 Flash。對例行流量，採用 Terra、Luna 或其他經驗證的低成本路由更為經濟。
接著再單獨評估取用層。直連 API 最大化供應商原生控制；OpenRouter 適合廣泛探索與路由實驗；CometAPI 適用於需要統一取用 GPT、Claude、Gemini 與多模態，且採用上述已公布路由價格的應用。最安全的下一步，是以你的提示、通過標準與並發量，進行審慎的試點，而非僅依賴評測表格就進行遷移。
查看當前的 CometAPI pricing、檢閱 model changelog，並使用 Chat Completions documentation 在生產部署前驗證模型 ID 與請求行為。