GPT-5.4 vs GPT-5.3 vs Gemini 3.1：全面对比指南（2026）

GPT-5.4于2026年3月5日发布，成为首个在知识工作基准测试中超越人类专家的AI模型。加上GPT-5.3 Codex在终端优先编程领域的主导地位，以及Gemini 3.1 Pro的200万token上下文窗口，开发者如今面临着一个真正的三方抉择。本指南将逐一对比每项基准得分、定价层级和API功能，帮助你为特定工作负载选择最合适的模型。

2026年3月的AI格局已经彻底改变

2026年初，AI模型格局发生了剧烈变化。在短短四周内，三款前沿模型相继发布，共同重新定义了大语言模型的能力边界。在深入基准测试对比之前，理解这一背景至关重要，因为OpenAI和Google之间的竞争从未如此激烈。

OpenAI在2026年2月初发布了GPT-5.3 Codex，这是一款专为终端和命令行工作流构建的编程专用模型。它开创了一种全新范式——模型直接在开发者环境中运行，而非通过聊天界面交互。GPT-5.3 Codex在Terminal-Bench 2.0上取得了77.3%的成绩，该基准测试衡量模型在不同操作系统、包管理器和构建系统中处理真实命令行任务的能力。这不只是相对前代模型的渐进式改进，而是代表了一种根本性的转变——模型能够在原生层面理解开发者工具链。

Google在2026年2月19日以Gemini 3.1 Pro作为回应，将推理和上下文处理能力推向新高度。凭借200万token的上下文窗口和在GPQA Diamond（研究生水平科学推理基准）上94.3%的得分，Gemini 3.1 Pro确立了自己在研究密集型工作负载中的首选地位。Google还以每百万输入token仅0.25美元的价格推出了Gemini 3.1 Flash-Lite，为高流量应用创造了一个大幅低于竞争对手的预算层级。

随后在2026年3月5日，OpenAI发布了GPT-5.4，该模型在GDPval知识工作基准上以83.0%的得分首次超越人类专家表现。GPT-5.4还引入了原生计算机操作能力，在OSWorld上得分75.0%，这意味着它能操控桌面应用、浏览网页，并在多个软件工具间协调完成多步骤工作流。对于希望自动化复杂数字工作流的企业来说，这一能力代表着一个定义新品类的时刻。如果你了解过上一代模型对比，会发现各代模型之间在所有基准类别上的性能差距都显著扩大了。

这些密集发布带来的核心洞察是：没有任何单一模型能在所有维度上占据主导地位。GPT-5.4在知识工作和桌面自动化方面领先，Gemini 3.1 Pro在科学推理上表现卓越且以最低的单位token成本提供最大的上下文窗口，而GPT-5.3 Codex在基于终端的开发工作流中仍然是最强选择。在2026年3月选择合适的模型，需要你准确理解自己的实际需求。

基准测试全面对决——每个关键分数解读

原始基准分数只是故事的一部分，理解每项基准实际测量的内容以及某些模型为何表现突出，才能揭示对你实际工作负载的具体影响。下表呈现了目前最全面的对比，涵盖推理、编程、计算机操作和智能体能力共11项基准测试。

推理基准揭示了一个有趣的分化。Gemini 3.1 Pro在GPQA Diamond上以94.3%领先，略胜GPT-5.4的92.8%，这意味着Google的模型在处理研究生水平的科学问题时准确率略高。然而GPT-5.4 Pro以94.4%的得分缩小了这一差距，表明OpenAI的高端版本在推理能力上与Google不相上下。在ARC-AGI-2上——该测试评估无法通过记忆解决的真正新颖推理模式——GPT-5.4 Pro以83.3%大幅领先Gemini的77.1%，说明在面对陌生问题类型时具有更强的泛化能力。

编程基准显示三者接近持平，但存在重要的细微差别。在SWE-Bench Verified上，三个模型都聚集在80%左右，意味着它们能解决大致相同比例的真实GitHub问题。差异体现在专项任务上：GPT-5.3 Codex在Terminal-Bench 2.0上以77.3%领先GPT-5.4的75.1%，证实即使在GPT-5.4发布之后，Codex在命令行工作流方面仍保持优势。在SWE-Bench Pro上——测试更难的多文件变更——GPT-5.4以57.7%略微领先GPT-5.3的56.8%和Gemini的54.2%。

计算机操作和智能体能力是最显著的差异化因素。GPT-5.4在OSWorld上的75.0%和GDPval上的83.0%无人能及，因为GPT-5.3和Gemini 3.1 Pro都不提供原生计算机操作能力。如果你的工作流涉及自动化桌面应用、浏览复杂网页界面或协调多个软件工具，GPT-5.4目前是这三个模型中唯一可行的选择。与此同时，Gemini 3.1 Pro在MCP Atlas（工具协调）上以69.2%领先GPT-5.4的67.2%，表明Google的模型在处理结构化工具调用管线时略胜一筹。

基准测试的最终结论：GPT-5.4在5个类别（知识工作、计算机操作、高级编程、多模态、多工具）中获胜，Gemini 3.1 Pro在4个类别（科学推理、标准编程、网页浏览、工具协调）中获胜，GPT-5.3 Codex在1个类别（终端任务）中获胜。没有任何单一模型占据绝对主导地位。

定价深度解析——每个模型的真实成本

了解2026年前沿模型的定价远不止于比较输入和输出token的费率。长上下文附加费、缓存token折扣和批量处理层级构成了一个复杂的成本格局，纸面上最便宜的模型未必是你实际工作负载中成本最低的模型。

基础定价与长上下文定价

下表展示了完整的定价全貌，包括许多对比文章完全遗漏的基础费率和长上下文附加费。

最便宜的选项（Gemini 3.1 Flash-Lite，$0.25/M输入）和最贵的选项（GPT-5.4 Pro，$30.00/M输入）之间的价差高达惊人的120倍。这意味着通过GPT-5.4 Pro运行同样的提示词，成本是Flash-Lite的120倍。对于每天处理数百万token的团队来说，这一差异每月转化为数千美元的成本差距。长上下文附加费尤其值得关注，因为它们往往让许多团队措手不及。当提示词超过272,000个token时，GPT-5.4的输入价格从$2.50翻倍至$5.00/百万token，输出从$15.00跳升至$22.50。Gemini 3.1 Pro同样在超过200,000个token后从$2.00涨至$4.00/百万输入token，输出从$12.00升至$18.00。如果你经常处理大型代码库、冗长文档或大量对话历史，这些附加费可能使你的实际API成本翻倍，从根本上改变哪个模型为你的特定使用模式提供最佳价值。

真实场景成本估算

为了让这些数字更加实际，考虑三种代表不同运营规模的常见使用场景。一个独立开发者每天运行100次编程查询，每次平均2,000个输入token和1,000个输出token，使用GPT-5.3 Codex每月花费约$0.52，Gemini 3.1 Pro约$0.42，GPT-5.4约$0.53。在这个规模下，成本差异可以忽略不计，模型能力应该完全驱动你的选择，而非价格。你可以同时运行三个模型，每月总花费不到$2，这正是为什么个人开发者应该专注于找到为其特定任务产出最佳结果的模型，而非优化成本。

对于每天处理1000万输入token和200万输出token的中型团队，月成本开始出现显著分化：GPT-5.3 Codex约$1,365/月，Gemini 3.1 Pro约$1,320/月，GPT-5.4约$1,650/月。在这个量级上，Gemini较低的输出定价开始创造真实的节省，特别是对于生成长回复的应用。Gemini和GPT-5.4之间$330/月的差距看似不大，但年化后接近$4,000，足以资助团队云基础设施预算的相当一部分。

处理每天1亿个token的企业级运营面临最鲜明的选择。在这个量级上，Gemini 3.1 Pro（$40,800/月）和GPT-5.4（$52,500/月）之间的差异每年接近$140,000。像laozhang.ai这样聚合多个模型API的平台可以通过将不同类型的查询路由到最具性价比的模型来帮助优化成本，通过智能模型选择可能节省20-30%。当你考虑批量和缓存定价时，成本优化效果更为显著：OpenAI为重复提示词提供约50%的缓存输入折扣，批量API处理对非时间敏感型工作负载也有50%的折扣，而Google为反复引用相同文档的Gemini应用提供类似的上下文缓存折扣。

大多数对比文章遗漏的隐性成本因素

除了标题定价数字之外，还有几个因素影响你的实际成本，而这些因素很少出现在对比文章中。输出token定价通常是主导成本组成部分，因为前沿模型倾向于生成冗长的回复，而所有提供商的输出token成本都比输入token高5-8倍。一个输入token成本$0.005的查询，输出token可能花费$0.03-0.04，这意味着你的输出与输入比率会显著影响哪个模型对你的应用最便宜。需要简洁输出的应用（分类、提取、是/否判断）会发现各模型成本相对接近，而需要长文本生成的应用（报告、文档、代码）会发现Gemini的$12.00/M输出费率比GPT-5.4的$15.00/M提供了有意义的节省。

速率限制也通过强制增加架构复杂性带来隐性成本。如果你的应用频繁触及速率限制，你要么需要实现排队系统，要么购买更高层级的访问权限，要么将流量分散到多个API密钥中。对于能容忍非实时处理的应用，批量API提供了目前最有效的单一成本优化方案，实际上在两个平台上都将你的单位token成本减半。尚未评估批量处理对其非交互式工作负载效果的团队，正在错失显著的节省空间。

GPT-5.3 vs GPT-5.4——升级是否值得？

对于已经在生产环境中运行GPT-5.3 Codex的团队来说，GPT-5.4的发布立即提出了一个问题：是否应该升级？答案完全取决于你实际使用的功能，以及GPT-5.4的新能力是否解决了你当前面临的问题。

GPT-5.4相比GPT-5.3新增了什么

最重要的新增是原生计算机操作能力。GPT-5.4能够操控桌面应用、浏览网页、填写表单，并在多个软件工具间协调完成多步骤工作流，在OSWorld上得分75.0%。GPT-5.3不具备同等能力，这意味着如果你的使用场景涉及任何形式的桌面自动化或网页交互，GPT-5.4就是必要的升级，而非可选项。

GPT-5.4还引入了大幅扩展的输出限制。相比GPT-5.3的标准输出限制，GPT-5.4拥有128K最大输出token，能够在单次API调用中生成完整的代码库、综合报告或长篇文档。对于需要长文本生成的应用——如文档工具、代码生成器或报告构建器——这一扩展的输出能力消除了多轮生成链的需求。

知识工作能力也有了质的提升。GPT-5.4在GDPval上得分83.0%，是首个在该基准上超越人类专家表现的模型。对于涉及研究综合、复杂分析或多源推理的企业应用，这代表了输出可靠性的质变提升。

GPT-5.3仍占优势的领域

终端和命令行工作流仍然是GPT-5.3 Codex最强的领域。其77.3%的Terminal-Bench得分对比GPT-5.4的75.1%看似差距不大，但实际上GPT-5.3 Codex是专为终端环境定制构建的。它在更深层次上理解shell语义、包管理器惯例和构建系统配置，因为其训练和微调专门聚焦于这些工作流。如果你的主要使用场景是终端优先的开发，目前没有令人信服的理由切换到GPT-5.4。

定价方面也有利于继续使用GPT-5.3。以每百万输入token $1.75对比$2.50，GPT-5.3 Codex的每输入token成本低30%。对于每天处理数千个提示的高流量编程应用，这30%的节省随时间累积会转化为显著的成本降低。考虑到两个模型在SWE-Bench Verified上的得分基本相当（约80%），你正以更低的价格获得相当的代码生成质量。

升级决策框架

升级到GPT-5.4的场景：你需要计算机操作或桌面自动化能力；你的应用生成很长的输出（>32K token）；你需要最强的知识工作推理能力；或者你正在构建需要协调多个工具和应用的智能体工作流。

继续使用GPT-5.3 Codex的场景：你的主要工作负载是基于终端的开发；成本效率是关键约束；你不需要计算机操作能力；或者你当前的结果已满足质量要求，希望避免迁移风险。

考虑同时运行两者：许多团队保持GPT-5.3 Codex用于编程查询，GPT-5.4用于复杂推理和智能体任务。使用支持两种模型的API聚合服务可以简化这种多模型策略。

API功能与开发者体验对比

除了原始性能之外，将这些模型集成到应用中的实际体验在重要方面存在差异。上下文窗口、速率限制、输出格式和特殊功能都会影响哪个模型适合你的架构。

上下文窗口与输出限制

Gemini 3.1 Pro的200万token上下文窗口几乎是GPT-5.4容量的两倍，代表了其最强的单项技术优势。对于需要处理整个代码库、冗长法律文件或大量对话历史的应用来说，这种额外的上下文容量不仅仅是锦上添花，而是从根本上改变了单次API调用所能实现的可能性。一个全栈应用的代码库可能需要在GPT-5.4上分块和多次调用，但可以完全放入Gemini的上下文窗口中，从而实现更连贯的分析和生成。如果你使用Gemini API速率限制，理解这些上下文窗口与吞吐量约束的关系对生产规划至关重要。

GPT-5.4的128K输出限制是这些模型中最大的，允许它生成完整文件、综合文档或详细的多章节报告，无需使用续写提示。这对于代码生成任务特别有价值，因为将输出分散到多次API调用中可能引入不一致或上下文丢失。

特殊能力

GPT-5.4计算机操作代表了目前竞争对手无法匹敌的独特能力。通过API，GPT-5.4可以接收截图、识别UI元素、生成鼠标点击和键盘输入，并在桌面和网页应用间导航完成复杂的多步骤工作流。这使得一类全新的应用成为可能，包括自动化测试、表单填写、从遗留系统中提取数据以及多应用工作流自动化。

Gemini 3.1 Deep Think通过API提供原生的思维链推理能力。启用后，模型会在复杂问题上投入更多计算资源，以延迟换取准确性。这对于数学证明、科学推理和多步逻辑推导特别有效，因为模型在这些场景中受益于逐步"思考"问题。

GPT-5.3 Codex终端集成为基于终端的工作流提供优化的API，包括shell命令生成、构建系统调试和包管理。该模型理解终端输出格式，能够智能地串联命令，使其成为CLI工具开发和开发者效率应用的理想选择。

API兼容性与迁移

三个模型都支持标准的聊天补全API，使用system/user/assistant消息格式，对于标准使用场景，在提供商之间进行基本迁移非常简单。如果你的应用仅使用文本输入/文本输出的交互，配合系统提示和对话历史，在GPT-5.4、GPT-5.3 Codex和Gemini 3.1 Pro之间切换只需要更新API端点和模型标识符等最小的代码变更。这种兼容性意味着团队可以使用现有的应用架构试验所有三个模型，再决定主要使用哪个提供商。

然而，像计算机操作（GPT-5.4）、扩展思考（Gemini 3.1）和终端优化（GPT-5.3）这样的特殊功能使用特定提供商的API参数，无法在平台间直接转换。GPT-5.4的计算机操作API需要以base64编码的图像发送截图并解析结构化动作响应，而Gemini API中没有对应功能。同样，Gemini的Deep Think模式使用Google特定的配置参数来控制推理深度和token预算。考虑多模型策略的团队应构建抽象层，在维护标准聊天操作通用接口的同时处理特定提供商的功能。这种架构投资很快就能收回成本，因为它允许你将不同类型的查询路由到最优模型，而无需在每次想要测试新模型或调整路由逻辑时进行应用层面的修改。

哪个模型适合哪项任务——决策矩阵

与其宣称某个单一的"最佳"模型，更有用的方法是将特定工作负载匹配到最能处理它们的模型。下面的决策矩阵涵盖了最常见的使用场景，按工作流类型组织，并基于前几节中介绍的基准数据和定价分析为每个场景提供明确建议。

编程和开发是竞争最激烈的类别，三个模型都能交出强劲的成绩单，但各自在不同子领域表现突出。对于终端和CLI开发工作，GPT-5.3 Codex仍然是最强选择，因为其77.3%的Terminal-Bench得分反映了专为shell环境构建的优化，且以$1.75/M输入token的价格为高流量编程工作负载提供了最佳价值。对于涉及多文件变更、项目级重构或包含测试编写的代码生成等智能体编程任务，GPT-5.4凭借57.7%的SWE-Bench Pro得分和128K输出限制（可在单次回复中生成完整实现）略胜一筹。对于成本比峰值性能更重要的预算编程场景，Gemini 3.1 Pro以$2.00/M输入提供可比的SWE-Bench结果（80.6%），而Gemini 3.1 Flash-Lite以$0.25/M输入为较简单的代码任务提供足够的质量，成本仅为零头。实际的含义是，大多数开发团队应至少维护两个模型集成：GPT-5.3 Codex用于日常终端工作，GPT-5.4或Gemini用于更复杂的多文件编程任务。

研究和分析是Gemini 3.1 Pro通过推理能力和上下文容量的组合确立最明确优势的领域。对于科学和STEM研究，Gemini的94.3%GPQA Diamond得分使其成为毫无争议的领导者，尤其是结合其200万token上下文窗口，能够在单个提示中消化完整的研究论文、数据集或全面的文献综述。对于涉及法律合同、监管文件或大量技术文档的长文档分析，Gemini的上下文优势是决定性的，因为你可以在单次调用中处理最多200万token的文档，而GPT-5.4最大只有105万。这意味着一份500页的法律文件如果用GPT-5.4需要分块和多次API调用，但用Gemini可以整体分析，产出更连贯和上下文感知的分析结果。对于通用知识工作和复杂的多源分析，GPT-5.4的83.0%GDPval得分展示了卓越的推理能力，特别是在需要跨多个领域综合信息的任务中，深层上下文理解比原始上下文长度更为重要。

企业和自动化是GPT-5.4凭借其独特的计算机操作能力拥有最明确优势的类别。对于桌面自动化，GPT-5.4是这三个模型中唯一具备原生能力的选项，在OSWorld上得分75.0%。如果你的企业需要自动化表单填写、跨应用工作流或通过图形界面与遗留系统交互，GPT-5.4是一个必需项而非偏好项，因为本次对比中没有其他模型能通过截图和UI交互操作桌面应用。对于网页浏览和数据提取，Gemini 3.1 Pro在BrowseComp上以85.9%领先GPT-5.4的82.7%，使其成为网络规模信息收集任务的更好选择。对于使用结构化函数调用的多步骤智能体管线中的工具协调，Gemini在MCP Atlas上以69.2%领先GPT-5.4的67.2%，表明Google的模型在处理复杂工具编排方面略胜一筹。对于不计成本追求最高性能的场景，GPT-5.4 Pro以$30/M输入在推理（94.4% GPQA）和新颖问题解决（83.3% ARC-AGI-2）上交出最高分数，使其成为关键任务应用的高端选择——在准确性可以证明相对标准GPT-5.4高达12倍价格溢价的场合。

预算敏感型应用值得特别关注，因为模型之间120倍的价格范围意味着智能路由可以在不牺牲质量的情况下显著降低成本。运行高流量、成本敏感型工作负载的团队应实施分层策略：将简单的分类、提取和格式化查询路由到Gemini 3.1 Flash-Lite（$0.25/M），标准对话和中等复杂度任务路由到GPT-5.3 Instant（~$0.30/M），将复杂推理保留给根据任务类型最适合的前沿模型。这种策略可以将整体API成本降低60-80%，因为绝大多数生产查询实际上并不需要前沿级别的智能。像laozhang.ai这样的API聚合平台通过提供统一的API端点来简化这种多模型路由，自动根据查询复杂度和预算约束选择最优模型，免去了构建和维护自定义路由逻辑的需要。

如何高效获取这些模型

通过官方API访问前沿AI模型非常简单，但要在多个提供商之间优化成本需要精心设计的架构。每个提供商提供不同的定价层级、折扣计划和访问方式，这些都会显著影响你的总支出。好消息是，OpenAI和Google都已通过标准API端点以极低的入门门槛提供了其最新模型，因此技术准入门槛比以往更低。

OpenAI的API平台通过标准聊天补全端点在platform.openai.com提供GPT-5.4和GPT-5.3 Codex的直接访问。该平台为能容忍24小时周转时间的工作负载提供约50%折扣的批量API处理，使其成为内容生成、数据处理或离线分析等非时间敏感型任务的极具吸引力的选择。重复提示词的缓存输入token可获得约50%的折扣，这对具有一致系统提示或少样本示例的应用很有利。对于评估GPT-5.4计算机操作能力的团队，OpenAI提供专用的计算机操作API，接受截图作为输入并返回结构化动作命令，通过清晰的编程接口实现桌面自动化工作流。

Google的AI Studio和Vertex AI通过Google的标准生成式AI端点提供Gemini 3.1 Pro和Flash-Lite的访问。Google的免费层级仍然为开发和测试提供慷慨的速率限制，使其成为个人开发者在投入付费使用前探索这些模型的最便捷选择。对于生产工作负载，Vertex AI提供承诺使用折扣和企业级SLA，保证正常运行时间并提供专属支持渠道。Gemini的上下文缓存功能值得特别提及，因为它可以显著降低反复引用相同基础文档、指令或系统提示的应用的成本。相比每次API调用都为相同的10万token系统提示支付全额输入定价，上下文缓存让你只需为缓存内容支付一次费用，然后在后续调用中以极低的成本引用它。

对于需要同时访问OpenAI和Google模型以及Claude等其他提供商的团队，API聚合平台提供了简化多模型架构的统一端点。与其为每个提供商管理单独的API密钥、计费账户和SDK，laozhang.ai等聚合服务让你通过单一的OpenAI兼容API访问所有模型，通常价格也很有竞争力。这种方式还支持智能模型路由，将不同类型的查询自动引导到满足质量要求的最具性价比的模型。例如，一个客户支持应用可以将简单的FAQ回复路由到Flash-Lite，技术故障排除路由到GPT-5.3 Codex，复杂的多步骤推理路由到GPT-5.4，所有这些都通过同一个API端点完成。这种多模型路由策略可以在不牺牲任何单一查询类型输出质量的前提下，将整体成本降低20-40%。

最终结论——2026年如何做出选择

2026年3月的AI模型格局提供了真正的选择，而非单一的主导方案。在分析了11项基准测试、6个定价层级以及GPT-5.4、GPT-5.3 Codex和Gemini 3.1 Pro的数十项API功能之后，最清晰的结论是：合适的模型完全取决于你的特定工作负载。以下是基于本指南所有内容的精炼建议。

选择GPT-5.4，如果你需要计算机操作能力、最强的知识工作性能或最大的输出窗口（128K token）。GPT-5.4是本次对比中最通用的模型：它在11项基准类别中领先5项，提供竞争对手无法匹敌的原生桌面自动化，并以$2.50/M输入的价格交付最强的通用推理能力。对于正在构建需要协调多个工具和应用的智能体工作流的企业来说，GPT-5.4是明确的领跑者，也是第一个真正能替代某些类别手动数字工作的模型。

选择GPT-5.3 Codex，如果基于终端的开发是你的主要使用场景且成本效率重要。以$1.75/M输入和77.3%的Terminal-Bench性能，它为开发者工具应用提供了最佳价值。GPT-5.3 Codex是专为命令行定制构建的，即使在GPT-5.4发布之后，它在其设计的特定领域仍保持优势。整个工作流围绕终端环境、构建系统和包管理展开的团队，将从Codex的专项优化中获得比GPT-5.4更广泛但更浅层的编程任务覆盖更多的价值。

选择Gemini 3.1 Pro，如果你需要最大上下文（200万token）、最强的科学推理（94.3% GPQA）或通用任务中最佳的性价比（$2.00/M输入）。Gemini结合了业界最大的上下文窗口、前沿模型中最低的输出定价（$12.00/M）和最高的科学推理分数，使其成为研究、文档分析以及处理大量文本的任何工作流的最优选择。Google的免费层级和$0.25/M的Flash-Lite也使Gemini生态系统成为开发者探索前沿AI能力的最易获取的入口。

考虑多模型策略以获得最佳效果。最便宜模型（Flash-Lite，$0.25/M）和最贵模型（GPT-5.4 Pro，$30.00/M）之间120倍的价格差距意味着，跨模型智能路由查询可以在保持每个查询质量的同时大幅节省成本。单一"最佳AI模型"的时代已经彻底结束。2026年的赢家将是那些学会为每项任务使用正确模型的团队——根据工作负载特征匹配模型优势，而非为所有事情默认使用单一提供商。

常见问题解答

GPT-5.4比Gemini 3.1 Pro更好吗？

GPT-5.4在知识工作（83.0% GDPval）、计算机操作（75.0% OSWorld）和高级编程（57.7% SWE-Bench Pro）方面领先。Gemini 3.1 Pro在科学推理（94.3% GPQA Diamond）、网页浏览（85.9% BrowseComp）方面领先，并提供更大的上下文窗口（200万 vs 100万token）和更低的价格（$2.00 vs $2.50/M输入）。两者都不是普遍更好的选择；正确的决定取决于你更看重企业自动化和知识工作（GPT-5.4）还是研究和性价比（Gemini）。

GPT-5.3和GPT-5.4有什么区别？

GPT-5.4新增了原生计算机操作能力（75% OSWorld）、128K最大输出token和更强的知识工作性能（83% GDPval）。GPT-5.3 Codex在基于终端的编程上保持微弱优势（77.3% vs 75.1% Terminal-Bench），且每输入token成本低30%（$1.75 vs $2.50/M）。GPT-5.4更适合企业自动化和智能体工作流，而GPT-5.3仍是终端优先开发的最优选择。

2026年哪个AI模型最便宜？

Gemini 3.1 Flash-Lite以$0.25/M输入token和$1.50/M输出token提供最低成本。在前沿模型中，GPT-5.3 Codex（$1.75/M输入）最便宜，其次是Gemini 3.1 Pro（$2.00/M输入），然后是GPT-5.4（$2.50/M输入）。GPT-5.4 Pro以$30.00/M输入最为昂贵。利用免费GPT API访问层级可以帮助在开发和测试阶段降低成本。

GPT-5.4能进行计算机操作吗？

可以。GPT-5.4是本次对比中首个具备原生计算机操作能力的模型，在OSWorld上得分75.0%。它能截取屏幕截图、识别UI元素、生成鼠标点击和键盘输入，并在桌面和网页应用间导航完成多步骤工作流。GPT-5.3和Gemini 3.1 Pro目前都不通过其API提供同等的计算机操作功能。

应该使用多个AI模型还是坚持使用一个？

对于大多数生产应用来说，多模型策略能在质量和成本之间实现最佳平衡。将终端编程任务路由到GPT-5.3 Codex，科学推理路由到Gemini 3.1 Pro，企业自动化路由到GPT-5.4，简单查询路由到Flash-Lite等预算模型。这种方式与对所有任务使用单一前沿模型相比，可以降低60-80%的成本。