Carbon、Opus、Astra做同一个网站：谁的设计更好、速度更快、成本更低？3 轮同题实测解读

作者注：基于一组 Agrumea Farm 官网复刻测试，从设计还原、交互要求、耗时与 API 等价成本 3 个维度对比 Gemini 4 Carbon、Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra，并给出按场景选型和自行复测的方法。

把同一个品牌官网交给三款顶级模型分别复刻，结果会差多少？2026 年 11 月 11 日，独立评测作者 Pat Simmons（AI for Mortals）公开了一组测试。他让 Gemini 4 Carbon、Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 复刻意大利食品品牌 Agrumea Farm 的官网，并公开了作品、截图、提示词、运行时间和 API 等价成本。

这不是一份“看起来各有千秋”的折中分析。在这次任务里，三个维度的胜出者很明确：Carbon 成本最低，Astra 用时最短，Opus 获得了评测作者更高的质量评价。需要说明的是，每个模型只跑了一次，工具环境和测试日期也不同，因此这组结果不能直接推广成所有网页开发场景的排名。

核心价值：读完本文，你会知道这三套“模型 + 工具”工作流在效果、速度、成本上各自的优势，也能用文中的方法在自己的项目里重新验证。

先看原网站是什么样子——Carbon、Opus、Astra 同题复刻测试是怎么做的

先了解测试条件，再看结果。这组测试的价值在于“同一网站、同一提示词、同一开发目标”，但它比较的是完整工作流，不是在实验室里单独隔离模型本体。

Carbon、Opus、Astra 测试的三个关键前提

第一个前提是“复刻”而非“自由设计”。三个模型都要沿用原品牌的设计语言，所以比较的重点是还原度、细节和完成度。如果你的需求是从零做一套原创视觉，这组测试只能作为参考。

第二个前提是成本口径。文中所有金额都是评测作者根据模型定价和使用日志算出的 API 等价费用，并不是订阅套餐的实际扣款。如果你用包月工具跑同样的任务，账单形态会完全不同。

第三个前提是评测里其实有四个模型。作者还加入了 Claude Fable 5.2，它拿到了主观第一名。因此下文提到的“第 2、第 3、第 4 名”都是四模型排名。

图注说明：本文涉及的三张作品首屏截图均来源于 AI for Mortals / Pat Simmons，发布日期 2026-11-11，分别对应 Gemini 4 Carbon、Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的复刻作品。

第一轮：Carbon、Opus、Astra 网页设计谁还原得更好

先看画面。从公开的首屏截图看，三份作品都抓住了原站的核心元素：米白色背景、悬浮的食品罐头、酒红色弧形背景、橙色环绕文字，以及顶部的品牌标志、语言切换和菜单按钮。也就是说，三者都没有交出那种跑偏的模板页面，差距集中在比例、层次和细节上。

下图从上到下，依次是opus5.5，astra，carbon的作品。

Opus 在设计还原上为什么更受认可

需要先把两类信息分开：表格前四行是对公开截图的视觉观察，最后一行才是评测作者的主观排名。作者在三个指定模型中最满意 Opus，其次是 Astra，最后是 Carbon。

从截图看，Opus 的优势主要在“品牌官网的主次关系”上。食品品牌官网的首屏核心是产品，Opus 把罐头做得更大，并让罐头和酒红色曲线形成明显的前后叠压，标签文字也更清晰。Carbon 的疏朗布局本身不算错，但罐头偏小、部分文字细节偏弱，在“还原度”这个评价标准下容易吃亏。

Astra 的表现介于两者之间。它的构图完整、视觉中心明确，罐头标签的装饰感也比较强，只是整体更紧凑。对复刻任务来说，“像不像原站”比“好不好看”更重要，这也解释了为什么三份作品都不差，名次却仍有明显先后。

第二轮：Carbon、Opus、Astra 的交互还原为什么不能只看截图

网站和设计稿最大的区别在于它需要“动起来”。原始任务明确要求还原 3D 产品罐头轮播、滚动和拖动交互、加载动画、悬停动画以及页面过渡。这些能力在静态截图里几乎看不出来，却直接决定了用户打开网站后的体验。

所以截图只能说明布局和视觉细节，不能证明交互功能已经完整实现。想判断 3D 罐头能不能顺畅拖动、悬停反馈是否自然、移动端会不会错位，需要打开三份公开的作品页面实际操作。本文不把截图当作交互测试结果，也不替原作者补充他没有给出的交互评分。

这一轮也说明了网页开发和静态图片生成的区别。一个模型可以画出漂亮的首屏，但要把 3D 轮播、滚动驱动的动画和响应式布局全部写进可运行的代码，还要处理加载顺序、性能和不同尺寸下的表现。评测要求“用浏览器读取样式并做视觉验证”，正是为了把“写完”变成“跑通”。

在实际项目里，可以按下面的顺序检查 AI 生成的网站：

1. 先在 1440×900 和 390×844 两个尺寸下打开页面，确认布局没有溢出或重叠。
2. 逐一触发拖动、滚动、悬停和页面切换，观察动画是否卡顿或失效。
3. 打开浏览器控制台，检查是否有报错、资源加载失败或无限循环的动画。
4. 最后再和原站或设计稿逐屏对比，记录视觉差异。

第三轮：Carbon、Opus、Astra 成本和耗时相差多少

这一轮最能体现三套工作流的差异。下面的数据全部来自原评测，成本为 API 等价费用。

Carbon、Opus、Astra 成本数据深度解读

Carbon 的 API 等价成本约为 Opus 的 18%、Astra 的 12%。如果你的工作方式是大量试错、反复迭代，这个差距会在多轮任务中被持续放大。Astra 用时 68 分钟，不到 Opus 的一半，适合对交付速度敏感的场景。Opus 用时最长、成本居中，换来的是作者在三者中最满意的作品。

表中有一个容易被忽略的现象：三者的输入 Token 都远远大于输出 Token。按表格数据推算，Carbon 的输入输出比约为 64:1，Opus 约为 410:1，Astra 约为 334:1。这和 Agent 式开发的特点有关：模型每一轮都要重新读取代码、样式、页面状态等上下文，真正“写出来”的代码只占很小一部分。Opus 的输入量接近 2 亿，说明它在这次任务里进行了大量的上下文往返。

另一个值得注意的点是，Token 数量和费用并不成正比。Astra 的输入 Token 只有 Opus 的三分之一左右，等价成本却更高，这说明单价、缓存计费等因素同样关键。评估成本时，不能只看谁用的 Token 少，而要按各模型实际的计费规则核算。本文不展开具体单价，相关数字请以各厂商官方价格页为准。

为什么 Carbon、Opus、Astra 同一提示词结果不同

同样的提示词跑出三种结果，原因不只在模型本身。在这组测试里，每个模型都运行在自家的开发工具中，模型能力、工具调用方式、浏览器自检机制和上下文管理共同决定了最终作品。

从官方资料看，三家对网页开发能力的强调点各有侧重：

• Google（Carbon + Antigravity）：强调前端设计、浏览器验证、动态效果、复杂 3D 内容和多智能体开发，官方案例包括用两次提示词重新设计 Google Merchandise Store，以及用 Three.js 制作 3D 交互体验。
• OpenAI（Astra + Codex）：在 Astra 的官方介绍中强调网站、应用和游戏的开发能力，以及生成后运行前端质量检查的工作流。
• Anthropic（Opus + Claude Code）：官方资料未提供同题对照，但第三方 Proofyard/Woofocus 在 2026 年 10 月 24 日的测试中，用 Opus 5.5 完成了家具工作室主页的首版设计与修改，按 API 价格计算为 4.34 美元。该测试与本文的 Carbon、Astra 并非直接对照。

Carbon、Opus、Astra 榜单数据怎么看

除了单次实测，还可以参考多任务汇总的榜单。下表数据均标注了采集日期，Elo 分数取决于各平台的测试方法，跨榜单不能直接比较。

在两个榜单中 Opus 都领先，这和本次复刻测试中作者的主观排序方向一致。Carbon 在 WebDev 榜和 Astra 非常接近，但在覆盖面更广的 DesignArena 综合榜上排名靠后。这说明“单页网页开发”和“复杂 Agent 设计任务”是不同的能力维度，选型时要对应自己的任务类型。

如何用 API 自行复测 Carbon、Opus、Astra

别人的单次测试只能作为起点，最可靠的依据是在自己的任务上跑一遍。下面的示例通过 OpenAI 兼容接口，把同一份提示词依次发给多个模型，并记录耗时和 Token 用量。需要注意，这只测量模型直接生成代码的环节，不包含原评测中 Antigravity、Claude Code、Codex 那样的多轮工具调用与浏览器自检。

极简示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 OpenAI 兼容接口
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="your-model-id",  # 以平台模型列表中的实际名称为准
    messages=[{"role": "user", "content": "输出一个单文件 HTML 食品品牌官网首屏，米白背景、居中悬浮产品罐头、酒红色弧形背景"}]
)
print(resp.choices[0].message.content[:500])
print(resp.usage)  # 查看输入、输出 Token

import time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 一个 Key 调用多家模型
)

# 模型 ID 以平台模型列表为准；价格单位为“美元 / 百万 Token”，请按官方价格页填写
MODELS = {
    "model-a": {"input_price": 0.0, "output_price": 0.0},
    "model-b": {"input_price": 0.0, "output_price": 0.0},
    "model-c": {"input_price": 0.0, "output_price": 0.0},
}

PROMPT = """请复刻一个食品品牌官网首屏，输出单文件 HTML：
1. 米白色背景，中央悬浮产品罐头，酒红色弧形背景，橙色环绕文字；
2. 顶部包含品牌标志、语言切换和菜单按钮；
3. 罐头支持鼠标拖动旋转，悬停时有缩放反馈；
4. 同时适配 1440x900 和 390x844 两种尺寸。
只输出完整代码。"""

def run(model: str, price: dict) -> dict:
    start = time.time()
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}],
    )
    elapsed = time.time() - start
    usage = resp.usage
    cost = (usage.prompt_tokens * price["input_price"]
            + usage.completion_tokens * price["output_price"]) / 1_000_000
    html = resp.choices[0].message.content
    with open(f"{model}.html", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(html)
    return {
        "model": model,
        "seconds": round(elapsed, 1),
        "input_tokens": usage.prompt_tokens,
        "output_tokens": usage.completion_tokens,
        "api_equivalent_cost": round(cost, 4),
    }

if __name__ == "__main__":
    for name, price in MODELS.items():
        try:
            print(run(name, price))
        except Exception as e:
            print(name, "调用失败：", e)

脚本跑完后，会为每个模型生成一个 HTML 文件。接着按第二轮列出的四步清单，在浏览器里逐一检查布局、交互和控制台报错，再结合耗时和等价成本做判断。为了减少单次波动，建议每个模型至少跑三次。

🚀 快速上手建议：做同题对比时，最麻烦的往往是分别申请多家 Key、适配不同 SDK。推荐通过 API易 apiyi.com 完成这一步，一个 API Key 即可调用 OpenAI、Claude、Gemini 等主流模型，接口与 OpenAI 兼容，新用户还有免费测试额度，适合先用小样本跑通对比流程。

Carbon、Opus、Astra 场景推荐与决策建议

结合这次测试和榜单数据，可以按开发目标做初步筛选。下表的“依据”一栏尽量标明来源类型，便于你判断参考价值。

选择 Carbon 的场景

• 原型探索期：需要快速试多种页面方案，单次成本低意味着可以多跑几轮。
• 个人项目或预算有限的团队：在质量可接受的前提下，长期调用费用差距会很明显。
• 主力开发 + 人工把关：先用 Carbon 跑出初版，再由人或其他模型做收尾检查。

选择 Opus 的场景

• 品牌官网、营销落地页：对视觉还原和细节要求高，返工成本比调用成本更贵。
• 交互复杂的页面：3D 展示、拖动、滚动驱动动画较多时，更看重最终完成度。

选择 Astra 的场景

• 交付周期紧张：需要在较短时间内拿到可运行的完整页面。
• 重视前端 QA 流程：官方强调生成后的质量检查，适合把验收环节交给工作流。

💡 选择建议：这次测试给出的是一组真实工作流的横向观察，而不是绝对排名。最终的依据应当是：在你自己的相同任务下，哪个方案真正跑通了，花了多少钱和时间。我们建议通过 API易 apiyi.com 用同一份提示词做小规模复测，再决定主力模型。

常见问题 FAQ

Carbon、Opus、Astra 核心要点 Key Takeaways

• 测试性质：同一官网复刻任务，三套工作流各运行一次，属于真实场景横向观察。
• 设计还原：作者在三者中最认可 Opus，其次 Astra，Carbon 排最后。
• 速度表现：Astra 用时 68 分钟最快，约为 Opus 的一半。
• 成本表现：Carbon 等价成本 10.86 美元，约为 Opus 的 18%、Astra 的 12%。
• 成本结构：Agent 开发以输入 Token 为主，单价与缓存规则同样决定账单。
• 榜单参考：Opus 在 Arena WebDev 和 DesignArena 综合榜上均领先，但榜单口径各不相同。
• 上手方式：通过 API易 apiyi.com 用一个 Key 做同题小样本复测，再确定主力模型。

总结

Carbon、Opus、Astra 做同一个网站的对比，核心结论有三点：

1. 效果：在这次复刻任务中，Opus 的作品获得了评测作者最高的评价，产品主体和层次关系更突出。
2. 速度：Astra 只用 68 分钟就完成了任务，适合交付周期紧张的项目。
3. 成本：Carbon 的 API 等价成本远低于另外两者，适合高频迭代和预算敏感的场景。

三款模型都已具备完成高质量网页开发的能力，差别在于视觉还原、交互实现、耗时和成本之间的取舍。与其追问哪个模型绝对最强，不如明确自己的开发目标，在相同任务上实际跑一遍。推荐通过 API易 apiyi.com 用统一接口完成多模型复测，以实际跑通的作品和花费作为最终选型依据。

📚 参考资料

1. Gemini 4 Carbon: No-Hype Full Review & Testing：Pat Simmons / AI for Mortals 同题网站复刻评测，2026-11-11
2. 链接：aiformortals.co/blog/gemini-4-carbon-review

3. 说明：本文测试设置、耗时、Token 与 API 等价成本数据的主要来源

4. 三份复刻作品页面：Carbon、Opus 5.5、Astra 的公开作品

5. 链接：aiformortals.co/builds/agrumea-clone-gemini-4-carbon、aiformortals.co/builds/agrumea-clone-opus-5-5、aiformortals.co/builds/agrumea-clone-gpt-6-astra

6. 说明：可在浏览器中自行检查交互效果

7. Agrumea Farm 官网：测试对象原站

8. 链接：agrumeafarm.it/en

9. 说明：用于对照复刻还原度

10. Arena WebDev 榜单：网页开发对战投票榜

11. 链接：arena.ai/leaderboard/code/webdev

12. 说明：本文引用 2026-11-10 的数据

13. DesignArena 榜单：综合 Agentic 设计榜

14. 链接：designarena.ai/leaderboard

15. 说明：本文引用 2026-11-11 的数据，覆盖多类设计任务

16. Google 官方博客：Gemini 4 Carbon 开放公告

17. 链接：blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/

18. 说明：Carbon 在前端设计与浏览器验证方面的官方定位

19. OpenAI 官方介绍：GPT-6 Astra

20. 链接：openai.com/index/gpt-6-astra/

21. 说明：Astra 的网页开发与前端 QA 工作流说明

22. Woofocus 测试：不同 Claude 模型的网页设计对比，2026-10-24

23. 链接：app.woofocus.com/blog/best-claude-model-for-web-design
24. 说明：Opus 5.5 设计与修改任务的补充参考，非三模型直接对照

作者：APIYI 技术团队
技术交流：欢迎在 API易 网站首页联系我们，更多接入资料可访问 docs.apiyi.com 文档中心

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