一張生成的標題卡寫著「Gemini 4 vs Claude Opus 5.5」,副標題為「一行搭配一個模型,一行搭配四個」,並有兩個事實標籤分別寫著「Index 53 vs 58」和「每項任務成本 $1.99 vs $5.98」。OrcaRouter 標誌合成於右下角。
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Gemini 4 與 Claude Opus 5.5:真正的差距究竟是什麼

作者

Elias Hawthorne

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基準測試:Artificial Analysis · 每日更新
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在 Gemini 4 與 Claude Opus 5.5 之間做選擇,並不是在兩種同類型模型之間做選擇,而這是首先值得知道的一件事。Gemini 4 Argon 是 Google 於 2026-09-30 發佈、並在 2026-10-13 於其付費方案正式全面推出的模型,也是 Gemini 4 系列中唯一可呼叫的成員——沒有單純的 gemini-4 模型 ID,旁邊也沒有 Pro 層級或 Ultra 層級。Claude Opus 5.5 則是 Anthropic 於 2026-09-22 推出、已正式全面供應的旗艦模型,座落於一個四模型的產品線中,其中每一層級都有定價與文件說明。因此,這項比較的一邊是只有一個成員的產品線,另一邊則是有四個成員的產品線,而下列數字來自 Gemini 4 Argon,因為 Gemini 4 這一側沒有其他東西可供衡量。

本頁是為已經同時知道這兩個名字、並想知道該以哪一個為基礎來建構的讀者而寫。它並非針對其中任一者的入門介紹,也不是一則新聞報導。上方那則公告是用來判定該模型的時間,而非報導一起事件。

比較的每一邊實際上是什麼

Google 的 Gemini 4 文件只列出一個項目:gemini-4-argon,標示為 Stable,描述為旗艦推理模型,具備統一的 100 萬 token 上下文視窗,以及最長可達 100 萬 token 的長解碼。再讀同一頁一次,尋找第二個 Gemini 4 模型,卻找不到——頁面上其他全都是 Gemini 3.x。Google 的定價頁面也一致:Argon 是上面唯一的 Gemini 4 資料列。所以當某個搜尋結果說「Gemini 4」並意指一個你可以選取的層級時,它描述的是一個廠商尚未附加到任何東西上的名稱。

Claude 這一側則是相反的形態。Anthropic 發布了四款現行模型,每一款都有自己的費率表、上下文視窗、輸出上限、預設努力程度與退役承諾。Claude Opus 5.5 是這組模型中的旗艦:100 萬詞元上下文、128,000 詞元的最大輸出、自適應思考永遠開啟且預設努力程度為中等——是該系列中唯一不預設為高努力程度的模型——以及可靠的知識截止時間為 2026 年 6 月。Anthropic 形容它是為長時間執行的代理式編碼與知識工作而打造,它取代 Claude Opus 5 成為一般可用的旗艦,而 Opus 5 則仍列為舊版並持續提供服務。

這裡有一種文件上的不對稱,值得明確說一次,而不是任它悄然形塑這個頁面。我們有 36 篇上線文章提及或以 Claude Opus 5.5 為核心,另有 18 篇以 Gemini 4 為主軸;而在這 18 篇中,有 13 篇是與名為 Argon 的模型作比較,而非四層級的解說文章。這是關於我們自身報導涵蓋範圍的事實,不是關於這些模型的事實,而從任一方向來的讀者都應該知道哪一邊背後有更多材料。

A screenshot of Google's Gemini API models documentation at ai.google.dev in English, headed 'Gemini 4 - Stable', listing one model, Gemini 4 Argon, described as 'Our flagship reasoning model with a unified 1M context window and long decodes up to 1M tokens' and carrying the endpoint gemini-4-argon - the page's only Gemini 4 entry.

費率卡,以及該以哪個數字作為規劃依據

Gemini 4 Argon 以推廣價推出,而「推廣」這兩個字可是名副其實地扛起重任。每百萬個詞元,兩邊價格皆以廠商在 2026 年 10 月 14 日公布者為準:

• 輸入 — Gemini 4 Argon introductory 價 $2.00,依 Google 定價頁面,將於 2026-12-01 調漲至 $4.00;相較之下,Claude Opus 5.5 為固定 $4.00。

• 輸出 — Gemini 4 Argon 優惠價 $10.00,將於 2026-12-01 調漲至 $20.00,對比 Claude Opus 5.5 的 $20.00。

• 快取輸入 — Gemini 4 Argon 每百萬 $0.10,相較之下 Claude Opus 5.5 為 $0.20。在主宰長時間代理執行的這條產品線上,Argon 的價格只有一半,而 G​oogle 僅支援隱含快取,不支援明確快取。

• 批次 — Gemini 4 Argon $1.00 / $5.00 對比 Claude Opus 5.5 $2.00 / $10.00,兩者皆為標準費率的一半。

• 快取寫入 — Claude Opus 5.5 的五分鐘快取寫入每百萬收費 5.00 美元,一小時視窗則收費 8.00 美元。Google 的頁面並未針對 Argon 公布獨立的快取寫入費率,因為它不提供顯式快取。

• 上下文與輸出 — 兩者皆提供 100 萬個 token 的上下文。Google 公布 Argon 的輸出上限為 100 萬個 token;Anthropic 公布 Opus 5.5 為 128,000 個。

把最上面兩列一起讀,定價故事就是一場倒數,而不是折扣。Argon 今天的價格是 Opus 5.5 的一半,到了十二月也還是同樣的價格。任何依據 $2 / $10 這個數字規劃移轉的人,都是在規劃一個有公開到期日的費率,而 Anthropic 的價目表裡並沒有這樣的級距。這不是在替哪一個模型說話;這是預算真正據以運算的算術,也是讀者對這組配對最常搞錯的一件事。

A generated scoreboard titled 'Gemini 4 Argon vs Claude Opus 5.5 - the scoreboard' with two columns of six rows: Gemini 4 Argon reads AA Index (High) 53, cost per task $1.99, output price $10.00 / 1M, context 1M tokens, max output 1M tokens, availability GA on Google's paid tier; Claude Opus 5.5 reads AA Index (Max) 58, cost per task $5.98, output price $20.00 / 1M, context 1M tokens, max output 128K tokens, availability GA since Sept 22. The footer reads 'Argon and Opus 5.5 scores and cost per task per Artificial Analysis v4.3.2; prices vendor-published.'

兩家廠商的型號都是

這裡是第三方立場,而路由問題與這個比較是兩回事。Claude Opus 5.5 以定價列在我們的目錄中,沒有加收任何加成,這就是 0% 轉嫁在實務上的意思——供應商的價格原封不動地送達你的帳單。截至 2026-10-14,Gemini 4 這條線上沒有任何項目在該目錄中,因此想用同一把金鑰跑這兩者的讀者今天辦不到;而想把 Opus 5.5 與 Claude 系列其餘型號放在一起權衡的讀者則可以,無需第二份合約或第二個 SDK。

兩個模型都名列其中的唯一排行榜——以及它顯示了什麼

A screenshot of the OrcaRouter model page for Anthropic: Claude Opus 5.5 in English, showing the model slug anthropic/claude-opus-5.5, a 1M-token context window, 128K max output, text, image and file input with text output, vision, tools, JSON and reasoning tags, a launch date of 2026-09-22, pricing of $4.00 per million input tokens and $20.00 per million output tokens, and the OpenAI-compatible endpoint api.orcarouter.ai/v1.

Artificial Analysis 以同一個指數來衡量兩者,這使其成為目前最接近的配對比較。在由十項評估構成的 Intelligence Index v4.3.2 版本中,高投入程度下的 Gemini 4 Argon 得分為 52.56,而最高投入程度下的 Claude Opus 5.5 得分為 57.62。排行榜上將這些顯示為 53 與 58。在以十項評估組成的綜合指標上,這是五分差距,對 Anthropic 有利。

同樣的比較頁面也列出了支撐它的各列數據,而這些數據並不齊一。Argon 只在其中一項列出的評測中領先——AutomationBench-AA 為 78%,對上 Opus 5.5 的 70。其餘項目的排序則依循該指數:Terminal-Bench 4.0 為 57% 對 60,SciCode 62 對 67,Humanity's Last Exam 57 對 61,GDP.pdf 22 對 26,CritPt 27 對 32,AA-Omniscience 42 對 46,AA-LCR v1.1 80 對 85。其中兩個差距小得可以忽略;HumanEval 風格的程式編寫與研究所程度的科學這兩列則不然。

接著是帳單,情況卻正好相反。同一個評測器為每個分數背後的執行計價:Gemini 4 Argon 每項 Intelligence Index 任務的按 token 計費成本為 1.99 美元,而 Claude Opus 5.5 為 5.98 美元;Argon 每項任務輸出 62,000 個 token,Opus 5.5 則為 119,000 個,推理 token 則是 36,000 對 84,000。若跑完整套 index,分別是 2,407 美元對上 8,708 美元。Argon 之所以更便宜,並不是因為它的 token 比較便宜——雖然確實如此——而是因為它回答時所需的 token 比較少。

那段話應該附上兩點誠實的但書。第一點是 effort 設定:Argon 是在 high 下測量,Opus 5.5 則是在 maximum 下測量,而 effort 並不是中性的旋鈕——相同模型在一致 effort 下測量,未必會維持這樣的排序。第二點是速度:Artificial Analysis 上兩個 Argon 比較頁面彼此不一致,同一組理應相同的配置,一個頁面列為每秒 61 個 token,另一個卻列為 95。當一個排行榜在某項數字上自相矛盾,那個數字就還稱不上證據。

Google 也發布了自己的基準測試表,其中 Argon 在多數列上領先 Claude Opus 5.5。該表是由廠商自行提報的,而 Google 自己的方法論也揭露,非 Google 的欄位是競爭對手自行提報的數字,而非 Google 實際進行的測量。就 Google 聲稱的內容而言,它是一份有用的文件。它不是受控比較,因此其中的差距應據此解讀。

通常是由什麼決定的?

如果你的工作是會長時間執行的多步驟軟體工程,而且你追求的是最佳答案而非最省的答案,那麼目前 Claude Opus 5.5 是更穩妥的選擇:它已正式推出(GA),公布的退役下限為 2027 年 9 月,可供服務的地點更多,且獨立評測顯示它在對這類工作最關鍵的程式編寫與科學項目上領先。遷移成本確實存在,但可預估——整個 Claude 系列的投入等級都經過重新校準,因此從較舊模型沿用下來的投入等級設定應該重新掃描調整,而不是直接沿用。

如果你的工作量很大,或者限制因素是每項任務的費用,而不是最後那五個指數點,那麼 Gemini 4 Argon 現在是更有意思的選擇,而有趣的部分具體來說在於每 Token 價格與每項任務成本之間的落差。Argon 回答所用的 Token 大約只有一半,這意味著以重複和擷取為主的工作負載,即使在優惠費率到期後,使用 Argon 也可能更便宜。它尚未具備的是 Opus 5.5 自九月以來就有的東西:圍繞它的分層結構。當旗艦型號過於強大時,沒有更便宜的 Gemini 4 可以退回使用;而當它不夠用時,也沒有更貴的型號可以選用。

實務上,決定這類評估大多數結果的單一事實,就是最上面那一項:你不是在兩個可互相比較的層級之間做選擇。Claude Opus 5.5 是同一條產品線中定價分為四個級距的旗艦;Gemini 4 Argon 則是整個 Gemini 4 產品線,而且費率會在 2026-12-01 變動。請選擇你能據其形態來規劃的那一邊。

讓兩個模型共用同一組金鑰

Claude Opus 5.5 透過 OrcaRouter,以 Anthropic 的定價提供服務,且不額外加價(0% 加成),因此供應商一旦降價,當天就會反映到你的帳單上,而不必等過一輪重新定價週期;同一把金鑰也能取用 Opus 5.5 的兄弟模型,無需另簽合約。截至 2026-10-14,Gemini 4 Argon 並不在該目錄中,所以它今天並不是同一把金鑰上的第二個選項;想權衡這兩者的讀者,仍必須在我們的路徑之外,一併把 G​oogle 自家的 API 納入考量。

能連上 Claude Opus 5.5 的那把金鑰,同樣能按定價連上我們提供的每一款模型。 目錄中的其餘部分 這正是供應商定價會直接成為您發票上金額的原因。

選擇模型,同時也是在問過去曾出過什麼問題:此類模型的已記錄 AI 事故與代理失效案例,都收錄於 OrcaRouter AI Incident Archive 之中,其中每一筆紀錄都附有自身的來源、嚴重程度、信心等級與爭議標記。

本文中的比較1

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