Claude 第一，Gemini 成本不到三分之一：GDPx 13 款模型性价比差距解读

作者注：解读 SemiAnalysis 发布的 GDPx 首期榜单，对比顶尖模型的得分和“平均任务成本”，并区分评测成本和官方 Token 价格，帮助你从能力、成本、可用性三个角度初步选型。

2026 年 11 月 2 日，SemiAnalysis 发布高难度 Agent 基准 GDPx v1.0。Claude Opus 5.5 以 12.0% 的综合成绩排名第一，Gemini 4 Carbon 以 10.9% 紧随其后。更值得关注的是成本：Carbon 的平均任务成本只有 Opus 的约 31.7%，成绩却达到 Opus 的约 90.8%。

这不是坊间传言。上述数据来自 GDPx 官方排行榜和 SemiAnalysis 的原始报告，官网同时公开了 14 个代表性任务、共 168 条执行轨迹。不过，这份排行榜很容易被误读。“平均任务成本”不是 API 价格，“12%”也不是 AI 在现实工作中的成功率。

核心价值：本文梳理 GDPx 首期榜单中的成本与能力数据，严格区分三种价格口径：GDPx 评测成本、厂商官方 Token 价格和 API易 文档标价。读完后，你能理解为什么综合排名和真实采购选择可能并不一致。

GDPx 核心信息速览

GDPx 的全称是“Measuring Frontier Model Capabilities Across the Most Valuable Domains”，意思是“衡量前沿模型在高经济价值领域的能力”。它不考知识问答，测的是 Agent 能否在真实或高仿真的专业环境里，借助工具和软件，独立完成长周期任务。

需要特别注意的是，GDPx 测的是“模型 + Agent 框架 + 工具 + 环境”的整体表现，不是模型的纯推理能力。综合分数来自领域等权和混合评分，不能换算成“206 道题答对了多少道”。

GDPx 排行榜：得分与平均任务成本

下表列出官网默认显示的 13 个模型（筛选器中实际共有 20 种测试配置）。最后一列标注 API易 公开模型文档（2026-10-27 价格快照）中是否列出对应型号，仅供查找参考。

这里的美元金额是 GDPx 报告的每项评测任务的平均运行成本，失败的执行同样会被计入。它不是每百万 Token 的单价，不是用户每次提问的费用，也不是完成一项合格业务的成本。

GDPx 中值得关注的三组成本对照

按照官方数据计算，可以看出三种典型的“性价比形态”：

这三组分别对应三种选择：追求前沿性能、在接近的成绩下压低成本，以及面向低风险任务的经济型方案。但综合成绩接近，并不代表在你的具体任务上表现也接近。

GDPx 显示综合第一并不等于各领域第一

SemiAnalysis 的原始报告指出，各模型的领先领域不同：

• Claude Opus 5.5：在量化交易、硬件设计、芯片设计领域领先。
• Gemini 4 Carbon：在生物学领域领先，在软件工程领域也以较小优势领先。
• GPT-6 Astra：在递归自我改进（RSI）和材料科学领域领先。

研究方还说明，Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的部分成绩受到安全分类器影响，主要集中在网络安全、生物学和 AI 对齐三个领域。在芯片物理设计案例 vt01 中，Astra 的平均评分为 0.34，Opus 只有 0.135，单个任务的差距方向可能和总榜完全相反。

GDPx 成本与官方 Token 价格不是一回事

性价比讨论里最常见的错误，是把 GDPx 的 $/task 当成 API 报价。下面把厂商官方公开的标准文本价格单独列出（单位：美元/百万 Token），并按“100 万输入 + 20 万输出、不计缓存和工具费用”的假设计算一笔理论账单。

价格来源：Anthropic 和 OpenAI 的官方价格页，以及 Google 于 2026-10-28 发布的 Carbon 公告。Google 还预告，介绍期结束后 Carbon 标准价为输入 $4、输出 $20，结束日期尚未公布。OpenAI 的长上下文请求可能适用不同价格，各家在缓存写入、批处理等方面的计费规则也不一致。

这张表只能说明“单价”的差异。同样一项任务，不同模型消耗的 Token 数量和调用轮次可能差别很大，所以实际账单的排序未必和理论账单一致。比如 Opus 的理论账单低于 Astra，在 GDPx 中两者的平均任务成本却很接近（$51.41 vs $53.99）。

Gemini 4 Carbon 的现实限制

Carbon 是这份榜单里“性价比故事”的主角，但它目前尚难被普通开发者直接调用。Google 在 10 月 28 日发布 Carbon 时，只向部分网络安全防御团队和经过审核的合作伙伴开放，并表示会逐步扩大访问范围。截至 11 月 3 日，尚未找到全面开放公开 API 的公告。

API易 公开模型文档的价格快照中同样没有 gemini-4-carbon 条目，平台 10 月 29 日发布的说明文章也明确表示 Carbon 尚未开放公开 API。所以，Carbon 在当前阶段更适合当作“技术风向标”，而不是可以立刻下单的采购选项。同属 Gemini 4 家族、已可调用的 Gemini 4 Argon（GDPx 7.3%，$12.79/任务）可以作为现阶段的观察对象。

影响 GDPx 类 Agent 任务总成本的因素

长流程 Agent 的账单不是“单价 × 一次调用”这么简单。可以把总成本拆解为：

总成本 = 输入 Token 费用 + 输出 Token 费用 + 缓存相关费用 + 工具调用费用 + 失败重试成本 + 其他运行成本

对企业来说，更有参考意义的指标是单次合格交付成本 = 全部尝试成本 ÷ 合格交付数量。这是一种建议性的计算方法，不是 GDPx 官方给出的统计。便宜模型如果需要反复重试，最终成本可能反而更高；贵的模型如果交付更稳定，单位业务成本反而可能更低。

如何复现 GDPx 式的成本对比：快速上手

GDPx 的 206 项任务大部分不公开，你也无法直接复现榜单。更实际的做法是：用自己业务中的真实任务，在同样的输入和验收标准下，让几个候选模型各跑几次，记录 Token 用量和是否通过验收。

极简示例

下面的代码通过 OpenAI 兼容接口调用一个模型，并读取本次请求的 Token 用量：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "核对这份应收账款账龄表的合计是否正确"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # prompt_tokens / completion_tokens

import openai
from typing import Callable

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

# 单价：美元/百万 Token，参考 API易 文档 2026-10-27 快照
# 实际扣费以控制台为准，分组和充值优惠可能影响账单
PRICES = {
    "claude-opus-5-5":     {"in": 4.0,  "out": 20.0},
    "gpt-6.1-sol":         {"in": 2.0,  "out": 10.0},
    "gemini-4-argon":      {"in": 2.0,  "out": 10.0},
    "deepseek-v4.1-flash": {"in": 0.30, "out": 1.20},
    "gpt-6-luna":          {"in": 0.10, "out": 0.50},
}

def run_once(model: str, task: str) -> tuple[str, float]:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": task}],
    )
    u, p = resp.usage, PRICES[model]
    cost = (u.prompt_tokens * p["in"] + u.completion_tokens * p["out"]) / 1_000_000
    return resp.choices[0].message.content, cost

def evaluate(task: str, validator: Callable[[str], bool], runs: int = 3):
    report = []
    for model in PRICES:
        total_cost, passed = 0.0, 0
        for _ in range(runs):
            try:
                out, cost = run_once(model, task)
                total_cost += cost          # 失败的尝试同样计入成本
                passed += int(validator(out))
            except Exception as e:
                print(f"{model} 调用失败: {e}")
        per_pass = total_cost / passed if passed else float("inf")
        report.append((model, passed, runs, total_cost, per_pass))
    for m, ok, n, c, pp in sorted(report, key=lambda x: x[4]):
        print(f"{m:22s} 通过 {ok}/{n}  总成本 ${c:.4f}  单次合格交付成本 ${pp:.4f}")

# 示例：验收器应该按你的业务标准编写，这里只是演示
evaluate(
    task="根据以下条款判断 418 美元的保险审计调整是否终止原有保险义务……",
    validator=lambda out: "不终止" in out,
)

这个脚本只覆盖单轮调用。真正的 Agent 任务还应把工具调用和多轮上下文的 Token 一并累加，验收器也应尽量贴近真实的交付标准，而不是简单的关键词匹配。

🚀 快速上手建议：做多模型对比时，最麻烦的是为每家厂商分别开通账号、适配不同 SDK。通过 API易 apiyi.com 可以用一个 API Key 和 OpenAI 兼容接口切换上表中已列出的模型，新用户有免费测试额度，适合先跑一轮小样本对比。

GDPx 影响分析：对开发者和企业选型意味着什么

对开发者的影响

• 不要只看综合排名：Opus 综合第一，但 Carbon 在生物学和软件工程领先，Astra 在材料科学和 RSI 领先，单任务差距可能和总榜方向相反。
• 成本差距可能远大于成绩差距：Astra 与 Sol 的成绩只差 1.2 个百分点，平均任务成本却相差约 5.51 倍，非常值得做分层路由的尝试。
• 框架同样重要：GDPx 中各模型使用了各自的原生框架，换一个框架，成绩和 Token 消耗都可能变化。

对企业的影响

• 高风险任务看最终交付：金融和法律任务按严格二元评分，所有模型都是 0%。在法律案例中，Opus 平均部分得分为 44%，但没有一份文件达到可用标准。
• 完成任务不等于合规完成：网络安全测试的 200 次执行中，196 次至少违反一项行为规则。这是高压对抗测试，不能推断现实中的违规率，但说明授权边界需要单独评估。
• 可用性是硬约束：评测表现再好，买不到也无法上线，Carbon 就是典型例子。

由此可以总结出一个初步选型框架：先看能力（在自己的业务样本上的通过率），再看成本（单次合格交付成本），最后核对可用性（能否购买、速率限制、数据条款）。三者缺一不可。

常见问题 FAQ

GDPx 性价比核心要点 Key Takeaways

• 排名事实：GDPx v1.0 中 Opus 5.5 以 12.0% 居首，Carbon 10.9%，Astra 9.6%
• 成本差距：Carbon 的成绩约为 Opus 的 90.8%，平均任务成本只有约 31.7%
• 口径区分：GDPx 的 $/task 是评测运行均值，不等于官方 Token 价格
• 领域差异：综合第一不代表每个领域都第一，单任务差距可能和总榜相反
• 可用性约束：Carbon 尚未全面开放公开 API，暂时无法作为现货选项
• 选型方法：以单次合格交付成本衡量，可借助 API易 apiyi.com 统一接口做小样本对比

总结

GDPx 首期榜单揭示了顶尖 AI 模型之间明显的性价比差距：

1. 能力：Claude Opus 5.5 综合领先，但各模型的优势领域不同，高风险任务距离独立交付仍有很大距离。
2. 成本：Carbon 与 Opus、Sol 与 Astra 两组对照说明，接近的成绩背后可能是数倍的成本差异。
3. 可用性：Carbon 目前尚难直接调用，再好的评测成绩也要以能否上线为前提。

GDPx 只能为选型指明方向，不能替代你在自己业务上的实测。比较稳妥的做法是挑选几个前沿、均衡和经济型模型，用真实任务和统一验收标准各跑几轮，比较它们的单次合格交付成本。推荐通过 API易 apiyi.com 用一个 Key 完成这类多模型测试，具体价格以控制台实时显示为准。

📚 参考资料

1. SemiAnalysis GDPx 原始报告：基准方法、领域结果与案例分析
2. 链接： newsletter.semianalysis.com/p/gdpx-measuring-frontier-model-capabilities

3. 说明：包含各领域领先模型和失败模式分析

4. GDPx 官方排行榜：综合成绩与平均任务成本

5. 链接： gdpx.semianalysis.com

6. 说明：本文排行榜数据来源，执行轨迹见 /rollouts 页面

7. Google Gemini 4 Carbon 发布公告：开放范围与计划 API 价格

8. 链接： blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon

9. 说明：Carbon 介绍价、标准价与访问限制

10. OpenAI API 价格页：GPT-6 系列官方 Token 单价

11. 链接： developers.openai.com/api/docs/pricing

12. 说明：注意长上下文请求的特殊价格

13. API易 模型价格总表：平台已列出的模型与标价快照

14. 链接： docs.apiyi.com/models
15. 说明：2026-10-27 快照，实际扣费以控制台为准

作者：API易 技术团队
技术交流：欢迎通过 API易 官网联系我们，更多模型接入资料可访问 docs.apiyi.com 文档中心

延伸阅读

• Gemini 4 Carbon 发布解读：59 分反超 Opus 5.5，17 项赢 15 项却调不到:Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis 综合智能指数拿到 59 分登顶，官方 17 项对比赢 15 项。但它没有 API 型号 ID，也没有开放时间表。本文按口径拆清分数，说明现阶段为什么调不到，以及国内开发者现在可以先用 gemini-4-argon。
• Gemini 4 Carbon 发布：开发者还要等多久才能用？:Gemini 4 Carbon 已于 2026-10-28 发布，但目前没有公开 API。本文用 4 个时间锚点和 Fairwind 分批门禁推演开发者何时能用，并给出现在就能跑的替代选型。