几年前，大语言模型还很难写出一封像样的邮件。第一批开源模型刚出现时，大家已经对它们能写出连贯文本感到惊艳。短短几年后，我们已经有模型可以搭建完整的软件工程项目、自动预定会议、在亚马逊上下单购物等。到了 2026 年，开发者真正关心的问题已经变成：哪一个模型最适合我的具体场景？

在这个问题的中心，就是 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6。两者发布时间相差不久，能力都非常强，但在价格、长时任务、编码和代理（agentic）能力上各有侧重。

我查阅了它们的官方发布报告和多家独立榜单，这篇文章会系统梳理这些信息，帮助你判断：在你的工作流里，哪一个才是更合适的主力模型？

什么是 Claude Opus 4.6？

Claude Opus 4.6 是 Anthropic 目前最强的旗舰模型，是上一代 Opus 的升级版，重点提升了编码能力和长时间运行的代理任务能力。Anthropic 表示，Opus 4.6 在规划、代码审查和调试方面表现更好，甚至可以更可靠地发现并修正自己的错误。

Claude Opus 4.6 的核心特性

  • 1M token 上下文窗口（测试版），最大输出 128K tokens。
    • 这意味着它可以在超大代码库中工作，也能一次性摄入大体量文档（如完整技术文档、需求说明等）。
  • Adaptive Thinking（自适应思考）：
    • 模型可以自行判断当前任务是否需要“深度推理”，不再完全依赖用户手动开启“长思考模式”。
    • 简单问题快速给出答案，复杂工程问题则会花更多步骤规划和推理。
  • 在文本与代码综合能力榜单中名列前茅：
    • 在 text & coding arena 榜单上，Opus 4.6 处于顶尖位置。
  • 编码基准测试表现：
    • 在 SWE-Bench Verified（真实 GitHub issue 解决能力）上得分 81.42%。
    • 在 Humanity’s Last Exam 这类综合高难度测试中同样表现领先。

Claude Opus 4.6 text arena leaderboard

Claude Opus 4.6 SWE-Bench 与 Humanity’s Last Exam 表现

  • Agent Teams（代理团队）实验特性：
    • 在 Claude Code 中新增的实验功能，可以一键拉起多个 Claude 代理协同工作。
    • 这些代理共享任务列表，并通过消息互相沟通、分工协作。
    • 每个代理拥有独立上下文窗口，降低因单一上下文过载导致任务失败的风险。

你可以通过官方的 Claude Code 教程，用 Supabase Python 库的示例，体验它如何改造软件开发工作流。

Claude Opus 4.6 的优缺点

优点：

  • 极强的代理能力与安全性：
    • OpenClaw 的作者推荐在其框架中使用 Opus 4.6，原因之一是它对提示注入（prompt injection）更不敏感，更难被“投毒”，对恶意代码和恶意指令更稳健。
  • Agent Teams 大幅提升多代理编排能力：
    • 你可以把一个大型工程拆给多个代理：
      • 一个负责后端
      • 一个负责前端
      • 一个专门跑测试
    • 各自拥有独立上下文，又能互相传递任务和信息，非常适合复杂工程项目。

Claude Code Agent Teams 示例

缺点：

  • 价格不算便宜：
    • 对于重度使用者或大规模部署来说，Opus 4.6 的调用成本依然不低。

什么是 GPT-5.4？

GPT-5.4 是 OpenAI 最新、也是目前最强的通用模型之一。它将 GPT-5.3-Codex 的编码能力 与更强的推理能力整合到一个统一模型中：

  • 不再需要在“编程专用模型”和“通用模型”之间来回切换。
  • 一个模型就能覆盖从代码生成、调试到文案撰写、分析报告等各种任务。

GPT-5.4 的核心特性

  • 电脑操作能力（Computer Use）大幅跃升：
    • 在 OSWorld（测试模型使用桌面电脑能力的基准）上，GPT-5.4 得分 75.0%，而人类平均表现为 72.4%。
    • 作为对比，GPT-5.2 在同一测试中的得分只有 47.3%。
  • 专业知识工作能力（GDPval）：
    • 在 GDPval（覆盖 44 个职业的专业知识工作基准）上，GPT-5.4 得分 83%。
    • 这意味着它在美国主流高技能岗位上的代理任务表现，已经接近甚至达到专业人士水平。

GPT-5.4 在 GDPval 上得分 83%

  • Token 使用效率优化：
    • GPT-5.4 在许多任务上能用更少的 tokens 完成同样工作，对高频调用场景尤为关键。
  • Tool Search（工具搜索系统）：
    • 以往你需要在每次调用时，把所有工具定义都塞进 prompt，既冗长又费 tokens。
    • GPT-5.4 支持“工具列表 + 工具搜索”：
      • 模型只拿到工具索引和搜索能力
      • 真正需要某个工具时，再按需查找并附加到当前对话
    • 这显著提升了多工具场景下的 token 效率。

GPT-5.4 Tool Search 机制示意

GPT-5.4 的优缺点

优点：

  • 电脑操作能力领先：
    • 在 OSWorld 上，GPT-5.4 得分 75%，略高于 Claude Opus 4.6 的 72.7%，并超过人类专家平均水平。
    • 如果你的代理需要在桌面环境中点击、输入、切换应用、填写表单等，GPT-5.4 目前是更优选项。
  • 高阶推理与科研能力：
    • 人工智能分析机构 Artificial Analysis 的研究显示，GPT-5.4 Pro（xhigh）在 CritPt（71 道研究级物理推理挑战）上得分 30%，比上一代有显著提升。

GPT-5.4 Pro (xhigh) 在 CritPt 上大幅提升

  • 工具调用更准确、更高效：
    • 在 Toolathlon（测试代理使用真实工具和 API 完成多步任务的基准）上，GPT-5.4 用更少步骤完成更多任务，工具调用成功率更高。

GPT-5.4 工具调用表现

  • 批量推理价格更友好：
    • 虽然单次调用价格不低，但 OpenAI 提供了更便宜的 batch inference API，对大规模离线任务很有吸引力。

缺点：

  • 高端版本价格昂贵：
    • 特别是大上下文版本（>272K tokens）属于目前最贵的一档前沿模型。

GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6：整体对比

从独立机构 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 来看，GPT-5.4 在综合基准上的整体表现略优于 Opus 4.6，仅次于当前榜首的 Gemini 3.1 Pro。

Artificial Analysis Intelligence Index

下面从几个关键维度拆开对比。

1. 代理与电脑操作能力

  • 多代理编排（Multi-agent orchestration）：
    • Claude Opus 4.6 更强。
    • 得益于 Agent Teams 功能，你可以轻松构建多代理并行工作流：
      • 不同代理负责不同子任务
      • 互相传递上下文和结果
      • 每个代理有独立上下文窗口，适合长时间运行的复杂工程项目。
  • 电脑使用（Computer Use）：
    • GPT-5.4 略胜一筹。
    • 在 OSWorld 上：
      • GPT-5.4：75%
      • Claude Opus 4.6：72.7%
    • 如果你的代理需要像“虚拟员工”一样操作桌面、浏览器和 GUI 软件，GPT-5.4 是更合适的选择。

2. 编码能力与基准测试

  • Claude Opus 4.6：
    • SWE-Bench Verified 得分 80.84%，在使用改进提示后可达 81.4%。
    • 在 text & coding arena 榜单上长期占据前列，是目前最强的“通用+编码”模型之一。
  • GPT-5.4：
    • 继承了 GPT-5.3-Codex 的编码能力，并在推理和延迟上做了优化。
    • 在 SWE-Bench Pro（Public）上得分 57.7%，同时在推理任务上延迟更低。

SWE-Bench Pro (Public) 对比

结论：

  • 如果只看编码基准，Claude Opus 4.6 是更强的“程序员”。
  • GPT-5.4 则更像是“会写代码的全能顾问”，在工具调用、跨领域推理和电脑操作上更全面。

3. 成本与 Token 效率

  • GPT-5.4：
    • OpenAI 报告中提到，在某些任务上，GPT-5.4 的 token 使用量可减少 47%。
    • 虽然单价比 Opus 4.6 高，但在高频调用、长对话场景下，总成本可能因为 token 减少而更低。
  • Claude Opus 4.6：
    • 对于调用频率不高，但单次任务复杂、持续时间长的场景，Opus 4.6 依然可能是更划算的选择。

价格对比（大致区间，按官方公开信息）：

  • GPT-5.4（最大上下文 >272K）：
    • 输入：约 $60 / 1M tokens
    • 输出：约 $270 / 1M tokens
  • Claude Opus 4.6：
    • 输入：$5 / 1M tokens
    • 输出：$25 / 1M tokens

对于中小团队或个人开发者，Opus 4.6 的价格更友好；对于大规模企业级调用，GPT-5.4 的 token 效率和批量推理折扣可能在总成本上更有优势。

4. 上下文窗口与“记忆”能力

  • Claude Opus 4.6：
    • 支持 1M tokens 上下文（测试版），最大输出 128K tokens。
  • GPT-5.4：
    • 同样支持 最高 1M tokens 上下文。

两者在“能看多长的文档/代码”这一点上已经站在同一梯队，都非常适合：

  • 超大代码库
  • 长期项目上下文
  • 大型技术文档、合同、规范等。

5. 关键指标对照表

下表是对原始信息的简化整理，方便快速对比：

维度Claude Opus 4.6GPT-5.4
代理任务强：Agent Teams，多代理并行编排强：电脑操作、工具调用优秀
编码基准SWE-Bench Verified ~80–81%SWE-Bench Pro (Public) 57.7%
电脑使用OSWorld 72.7%OSWorld 75%，超过人类平均
上下文窗口1M tokens（测试版），输出 128K1M tokens
知识工作Humanity’s Last Exam 领先GDPval 83%
价格（输入/输出）$5 / $25 每百万 tokens小上下文：$2.5 / $15；大上下文：最高 $60 / $270
Token 效率标准某些任务可减少约 47% token
最适合长时运行代理、复杂代码库电脑操作、文档工作流、企业级多场景

该选谁？Claude Opus 4.6 还是 GPT-5.4？

适合选择 Claude Opus 4.6 的情况

如果你符合以下任意几条，更推荐以 Claude Opus 4.6 为主力模型：

  • 你在构建或运行的代理，需要在大型代码库中长时间工作（持续数小时甚至更久）。
  • 你希望搭建多代理工作流：不同代理并行处理不同子任务，并能顺畅交接。
  • 你的任务经常涉及：
    • 超长文档
    • 超长代码文件
    • 需要在单次会话中保留海量上下文的信息密集型任务。
  • 你的团队已经深度使用 Anthropic 生态，对 Claude 的行为风格和安全策略比较熟悉。

适合选择 GPT-5.4 的情况

如果你更看重以下能力，GPT-5.4 会是更合适的选择：

  • 你的 AI 代理需要直接操作电脑：
    • 自动点击、输入、切换应用
    • 在浏览器中导航、填写表单
    • 像“虚拟助理/虚拟员工”一样完成端到端任务。
  • 你的工作跨越多个专业领域：
    • 金融、法律、运营、咨询等
    • 希望模型在这些领域的表现接近专业人士水平（GDPval 83%）。
  • 你在大规模调用场景下非常在意 API 成本：
    • GPT-5.4 在部分任务上可减少约 47% 的 token 使用量
    • 叠加 batch inference 折扣，在“每天成千上万次调用”的场景中，长期成本更可控。
  • 你希望用一个模型覆盖几乎所有任务，尽量避免在多个专用模型之间切换。

GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6: Which Should You Choose?

未来趋势：模型越来越像，差异越来越“细”

长期以来，Anthropic 的模型在编码领域口碑极好，同时在创意写作上也被很多人认为是“天花板级别”。但 Anthropic 从未像 OpenAI 当年推出 Codex 那样，公开宣称“这是专门为某个任务优化的模型”，而是更偏向“通用但很强”。

现在可以看到，OpenAI 正在向 Anthropic 的路线靠拢：

  • 用 GPT-5.4 这类统一模型，覆盖尽可能多的专业任务
  • 减少用户在多个专用模型之间切换的心智负担

对用户来说，这是好事：

  • 大多数人并不想记住“写代码用 A，写文案用 B，做推理用 C”。
  • 一个统一、足够强的模型，更符合真实工作流。

另一方面，Anthropic 也在补齐“长上下文”这块短板：

  • 引入 1M 上下文窗口，与 Gemini 3 等对手站到同一层级。

可以预见的是：

  • 未来主流模型在功能层面会越来越相似：
    • 都有长上下文
    • 都支持多模态
    • 都能做工具调用、电脑操作、代理编排
  • 真正的差异会更多体现在：
    • 具体任务上的表现差异（比如编码 vs 电脑操作 vs 创意写作）
    • 价格与 token 效率
    • 安全策略与对齐风格

对开发者和团队来说，最终选择往往会回到一句话：

“哪一个模型，在我的核心工作流上，综合表现 + 成本更合适？”

总结：2026 年的代理型模型选择指南

到 2026 年，Anthropic 和 OpenAI 都已经拿出了非常强的代理型模型。让人困惑的是：

  • 各家在发布报告中往往选择对自己有利的基准测试
  • 指标口径不统一，很难直接横向比较

因此，独立评测 + 自己的真实用例测试变得尤为重要：

  • 参考 Artificial Analysis 等第三方机构的综合指数
  • 在自己的代码库、业务流程、文档体系上做小规模 A/B 测试

可以肯定的是：

  • 模型在变强
  • 能用好模型的人，也必须同步升级自己的技能

如果你不想被这波“代理浪潮”甩在身后，一个务实的起点是：

  • 系统学习如何用这些模型做软件工程与代理开发
  • 例如通过“Software Development with Cursor”“Introduction to Claude Models”“OpenAI Fundamentals”等课程体系，建立起对不同模型的实战直觉。

常见问题：GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6

1. 哪个模型更适合写代码？

从公开基准来看，Claude Opus 4.6 在编码方面略胜一筹：

  • SWE-Bench Verified 得分约 80.84%，在使用改进提示后可达 81.4%。
  • 在真实 GitHub issue 解决能力上表现非常突出。

2. 两者的价格差异有多大？

  • Claude Opus 4.6：
    • 输入：约 $5 / 1M tokens
    • 输出：约 $25 / 1M tokens
  • GPT-5.4 Pro（>272K 上下文）：
    • 输入：约 $60 / 1M tokens
    • 输出：约 $270 / 1M tokens

因此，在同等 token 使用量下，高端版 GPT-5.4 的单价明显更高。不过在某些任务上，GPT-5.4 通过 token 效率优化，可以部分抵消这一差距。

3. 哪个模型在代理任务和电脑操作上更强？

可以简单概括为：

  • Claude Opus 4.6：更适合复杂、长时、多代理的工程类代理任务。
  • GPT-5.4：在电脑操作（Computer Use）和工具调用上更强，更适合做“虚拟员工型”代理。