站长注：全面对比Google Gemini 2.5 Pro与Anthropic Claude 3.7 Sonnet两款顶级大模型的性能、特点、价格和应用场景，助您选择最适合的API。

在2025年AI大模型领域，Google的Gemini 2.5 Pro Preview (05-06)和Anthropic的Claude 3.7 Sonnet无疑是最受瞩目的两款顶级模型。两者各有所长，为开发者提供了强大的AI能力。本文将全面对比这两款模型的性能、特点、价格和适用场景，帮助您在实际应用中做出最佳选择。

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Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet 背景介绍

发布时间与版本更新

  • Claude 3.7 Sonnet：由Anthropic于2025年2月24日发布，是Claude系列的最新旗舰模型，引入了创新的"扩展思维"(Extended Thinking)功能，使模型能够在解决复杂问题时展现出更深入的推理能力。

  • Gemini 2.5 Pro：Google于2025年5月6日发布最新的Preview (05-06)版本，针对编程能力特别是Web开发和UI设计方面进行了显著增强，在多个基准测试中的表现也有明显提升。

两款模型代表了各自公司的最新技术成果，都瞄准了复杂编程、推理和多模态理解等高级AI应用场景。

gemini-2-5-pro-vs-claude-3-7-sonnet 图示

Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet 核心功能与性能对比

性能基准测试对比

在各种性能基准测试中，两款模型都表现出色，但在不同领域各有所长：

基准测试 Gemini 2.5 Pro (05-06) Claude 3.7 Sonnet 领先者
WebDev Arena排行榜 1419.95（排名第1） 1357.10（排名第2） Gemini
SWE-bench Verified 暂无官方数据 62.3%（使用自定义脚手架可达70.3%） Claude
上下文窗口大小 1M tokens 200K tokens Gemini
多模态能力综合评分 更强的视频理解能力 更强的图像分析能力 各有所长

关键特性对比

Gemini 2.5 Pro (05-06)的独特优势：

  1. 卓越的Web开发能力：在前端和UI开发方面表现尤为突出，能生成视觉效果更佳、功能更完善的界面代码
  2. 更大的上下文窗口：支持高达1M tokens的上下文窗口，适合处理更长文档和更复杂的任务
  3. 优化的函数调用：函数调用错误率显著降低，触发率提高，参数解析更精准
  4. 出色的视频理解：在VideoMME基准测试中取得84.8%的高分，视频内容理解能力处于行业领先水平
  5. 全模态支持：支持音频、图像、视频和文本的多模态输入处理

Claude 3.7 Sonnet的独特优势：

  1. 扩展思维能力："Extended Thinking"功能允许模型展示详细的思维过程，解决复杂推理问题
  2. Claude Code工具：更强的代理编码能力，能够在复杂项目中展现出较高的自主性
  3. 桌面环境交互：具备计算机使用能力，可以与桌面环境进行交互操作
  4. 更长的输出长度：支持高达128K tokens的输出长度（测试功能），适合生成长篇内容
  5. 更高的准确性：在事实性和准确性方面有所优化，减少幻觉现象

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Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet 应用场景对比

两款模型在不同应用场景下各有优势，以下是主要应用场景的对比分析：

Web开发与UI设计

Gemini 2.5 Pro (05-06)优势明显：

在WebDev Arena排行榜上排名第一，领先Claude 3.7 Sonnet 62.85分，其在前端开发和UI设计方面的表现尤为突出：

  1. 更精美的UI设计：生成的界面设计更符合现代审美，布局和视觉效果更佳
  2. 更完整的交互逻辑：能够生成更完善的前端交互代码，用户体验更流畅
  3. 多框架支持：对React、Vue、Angular等现代前端框架的支持更全面
  4. 响应式设计：更擅长创建适配不同设备的响应式布局

最佳选择：Gemini 2.5 Pro (05-06)

复杂推理与问题解决

Claude 3.7 Sonnet优势明显：

作为首个混合推理模型，Claude 3.7 Sonnet的"扩展思维"功能使其在解决需要深度推理的复杂问题时表现更佳：

  1. 透明的思维过程：能够展示解决问题的详细步骤和推理过程
  2. 更强的逻辑分析：在数学问题、逻辑谜题和抽象概念理解上表现更佳
  3. 更低的幻觉率：在事实陈述方面更准确，减少虚构信息的产生
  4. 科学推理能力：在科学和技术领域的推理任务中表现更出色

最佳选择：Claude 3.7 Sonnet

企业应用开发

两款模型在企业应用开发中各有优势：

Gemini 2.5 Pro (05-06)擅长：

  • 企业应用前端界面开发
  • 数据可视化实现
  • 多模态内容处理
  • 用户界面优化

Claude 3.7 Sonnet擅长：

  • 业务逻辑实现
  • 复杂决策系统
  • 数据分析与洞察
  • 代码重构与优化

最佳选择：根据项目侧重选择，前端侧重选Gemini，后端逻辑侧重选Claude

gemini-2-5-pro-vs-claude-3-7-sonnet 图示

Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet 技术细节对比

技术规格对比

特性 Gemini 2.5 Pro (05-06) Claude 3.7 Sonnet 备注
上下文窗口 1M tokens 200K tokens Gemini上下文窗口更大
输出限制 不详 128K tokens (beta) Claude输出长度上限更高
多模态输入 支持音频、图像、视频、文本 支持图像、PDF、文本 Gemini支持更多模态
推理能力 标准推理 扩展思维(Extended Thinking) Claude推理过程更透明
基础架构 Transformer架构(推测) 混合推理架构 Claude采用新型架构
部署方式 云API、本地部署 云API、AWS Bedrock 部署方式类似
模型大小 未公开 未公开 两家都未透露确切参数量

价格对比

虽然两款模型的准确价格会随时间变化，但基于现有信息的对比如下：

Gemini 2.5 Pro (05-06)：

  • 与上一版本(03-25)保持相同价格
  • 具体价格需参考Google官方最新定价

Claude 3.7 Sonnet：

  • 输入：$3/百万tokens
  • 输出：$15/百万tokens(包括思维输出tokens)
  • 思维输出部分额外计费，但提供更详细的推理过程

对比分析：

  1. Claude的价格结构更透明，但"思维输出"会增加总成本
  2. 两款模型在API易平台上的价格更具优势，且可通过同一接口灵活切换
  3. 对于大规模应用，建议在测试阶段评估实际token使用量再做最终决策

1. 模型选择参考

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当前模型推荐（均为稳定供给）

全部模型和价格请看网站后台 https://www.apiyi.com/account/pricing

  1. Claude 系列
  • claude-3-7-sonnet-20250219：最新 Claude 3-7 编程绝了！（推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐）
  • claude-3-7-sonnet-20250219-thinking：思维模式，显示推理过程，适合复杂问题。
  • claude-3-5-sonnet-20241022：有时写代码，3.5 这个 v2 版本更稳定，没有3.7发散。
  1. 谷歌 Gemini 系列
  • gemini-2.5-pro-preview-05-06：谷歌最新Pro模型，编程能力大幅提升！（推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐）
  • gemini-2.5-pro-exp-03-25：多模态强劲
  • gemini-2.5-pro-preview-03-25：上一代版本，现已更新至05-06
  • gemini-2.5-flash-preview：速度快，新版本正式版
  • gemini-2.5-flash-preview-04-17：Flash系列最新版本
  1. OpenAI系列

出图模型：
sora-image、gpt-4o-image，具体文档请看 https://xinqikeji.feishu.cn/docx/HfUfd7uLfoy5NgxVamucRjDgnWd

常规模型：

  • o3：没有最强，只有更强
  • o4-mini：适合编程
  • gpt-4o：综合比较平衡
  • chatgpt-4o-latest：同步 ChatGPT Plus 官网的 4o 模型
  • gpt-4o-mini：便宜的模型，测试阶段首选
  1. x.AI Grok系列
  • grok-3：官方版本
  • gork-3-deepresearch：深度研究的 Grok-3
  • grok-3-imageGen：生成图片
  • grok-3-mini：带推理能力
  1. DeepSeek 系列
    deepseek 年初时很火，官网模型部分返回为空，但我们稳定供应。可以调大 max_token，设置更长的超时时间。
  • deepseek-v3：满血版 v3，对齐官网 deepseek-chat
  • deepseek-v3-250324：最新版 v3
  • deepseek-r1：满血版 r1，对齐官网 deepseek-reasoner

建议对话场景，使用流式输出。

还有更多

  • 阿里千问（开源排行榜领先、苹果中国区合作伙伴）：千问全系列、qwq-32b 适合蒸馏
  • 豆包

场景推荐

  1. Web开发与UI设计

    • 首选：gemini-2.5-pro-preview-05-06 – WebDev Arena排名第一，前端和UI开发能力卓越
    • 备选：claude-3-7-sonnet-20250219 – 编程能力也很强，但在前端视觉设计方面略逊于Gemini

  2. 复杂推理问题

    • 首选：claude-3-7-sonnet-20250219-thinking – 思维模式，显示推理过程，更适合解决需要深度思考的问题
    • 备选：o3 – 逻辑推理能力也很强

  3. 企业应用开发

    • 前端开发：gemini-2.5-pro-preview-05-06
    • 后端逻辑：claude-3-7-sonnet-20250219
    • 全栈开发：根据项目侧重选择或混合使用两种模型

  4. 多模态应用

    • 视频处理：gemini-2.5-pro-preview-05-06 – 视频理解能力更强
    • 图像分析：两者都很好，可根据具体需求选择

注意：具体价格请参考 API易价格页面

实践示例

以下是使用API易平台调用两款模型的示例代码：

Gemini 2.5 Pro (05-06) 前端UI开发示例

# Python示例
import requests
import json

url = "https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer your-api-key"  # 替换为你的API易API密钥
}

data = {
    "model": "gemini-2.5-pro-preview-05-06",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "设计一个React组件，显示产品列表，包含图片、标题、价格和添加到购物车按钮，使用Material UI风格"}
    ],
    "temperature": 0.3  # 较低的温度值，确保代码生成更确定
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

Claude 3.7 Sonnet 复杂推理示例

# Python示例
import requests
import json

url = "https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer your-api-key"  # 替换为你的API易API密钥
}

data = {
    "model": "claude-3-7-sonnet-20250219-thinking",  # 使用思维模式
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "分析一个复杂的算法问题：如何设计一个高效的调度系统来处理分布式环境中的任务分配，考虑负载均衡、容错性和资源限制等因素"}
    ],
    "temperature": 0.7  # 适中的温度值，允许更创造性的解决方案
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

最佳实践建议

1. Gemini 2.5 Pro (05-06) 最佳实践

  • 前端开发优化：充分利用其前端和UI开发优势，特别是在需要视觉设计的场景
  • 参数调优：对于代码生成，使用较低的temperature值(0.1-0.3)
  • 多模态输入：结合文本和图像/视频输入，获得更全面的理解
  • 上下文优势：利用其1M token的大上下文窗口处理复杂项目

2. Claude 3.7 Sonnet 最佳实践

  • 思维模式应用：对于复杂问题，使用thinking模式获取详细推理过程
  • 代码重构：利用其强大的代码理解能力进行代码重构和优化
  • 复杂决策系统：在需要深度推理的业务逻辑中发挥优势
  • 长输出设置：适当增加max_tokens参数，充分利用其长输出能力

3. 混合使用策略

在复杂项目中，可以考虑混合使用两款模型，根据不同任务选择最合适的模型：

  1. 使用Gemini 2.5 Pro进行前端UI设计和开发
  2. 使用Claude 3.7 Sonnet处理复杂业务逻辑和后端架构
  3. 根据具体需求动态切换模型，通过API易平台统一管理访问权限和使用量

Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet 常见问题

哪个模型更适合编程任务？

这取决于具体的编程场景：

  • 前端和UI开发：Gemini 2.5 Pro (05-06)更具优势，在WebDev Arena排名第一
  • 复杂算法和系统设计：Claude 3.7 Sonnet表现更佳，特别是使用思维模式时
  • 全栈开发：可以根据项目侧重混合使用两款模型

两款模型在多模态处理上有什么区别？

  • Gemini 2.5 Pro：支持更广泛的多模态输入(音频、图像、视频、文本)，视频理解能力尤为突出
  • Claude 3.7 Sonnet：主要支持图像、PDF和文本输入，图像理解精度较高

如何选择合适的上下文窗口大小？

  • 对于需要处理长文档、大型代码库或复杂项目的场景，Gemini 2.5 Pro的1M token上下文窗口更具优势
  • 对于大多数日常任务，Claude 3.7 Sonnet的200K token上下文已经足够
  • 在API易平台上，您可以根据项目需求灵活切换模型，无需被单一模型限制

价格方面如何选择更经济的方案？

  • 对于输出量大的应用，Gemini 2.5 Pro可能更经济
  • 对于需要详细思考过程的任务，需要考虑Claude 3.7 Sonnet思维模式的额外token消耗
  • API易平台提供的多模型统一管理和计费方式，可以帮助您根据不同任务选择最经济的模型

两个模型的发展趋势如何？

  • Gemini：Google持续强化其多模态能力和代码生成能力，特别是在前端开发方面
  • Claude：Anthropic正专注于提升推理能力和减少幻觉，同时增强代理能力
  • 两家公司都在积极推进新技术，未来的竞争将继续推动AI模型能力的全面提升

为什么选择「API易」AI大模型API聚合平台

在选择Gemini和Claude模型的接入平台时，API易提供了独特的优势：

  1. 丰富的模型选择

    • 同时提供Gemini 2.5 Pro和Claude 3.7 Sonnet等顶级模型
    • 支持模型间无缝切换，一个平台满足不同需求
    • 持续跟进最新版本更新

  2. 技术优势

    • 官方同源转发，保证输出质量
    • 不限速、不限并发，满足高频调用需求
    • 多节点部署，确保高可用性

  3. 经济实惠

    • 透明的定价模式，无隐藏费用
    • 新用户赠送免费额度，低成本测试
    • 按量计费，无需大额预付或长期订阅

  4. 便捷集成

    • 统一API接口，降低开发成本
    • 完善的文档和示例代码
    • 专业的技术支持，解决接入问题

  5. 稳定可靠

    • 解决模型官方平台访问困难的问题
    • 提供长期稳定的服务保障
    • 7×24技术支持响应

提示：通过API易平台，您可以：

  1. 同时接入Gemini 2.5 Pro和Claude 3.7 Sonnet等顶级模型
  2. 根据不同任务灵活切换最合适的模型
  3. 享受不限速、稳定可靠的API调用体验
  4. 以更具性价比的方式使用顶级AI能力

总结

Gemini 2.5 Pro (05-06)和Claude 3.7 Sonnet代表了目前AI大模型的最高水平，两者各有优势：

  • **Gemini 2.5 Pro (05-06)**在前端开发、UI设计、视频理解和大上下文处理方面表现出色，特别适合需要视觉设计的应用场景。

  • Claude 3.7 Sonnet在复杂推理、透明思考过程和减少幻觉方面具有明显优势，更适合需要深度思考和高准确性的应用场景。

通过API易平台，开发者可以便捷地接入这两款顶级模型，根据不同任务的需求灵活切换，无需被单一模型的限制所束缚，为项目开发提供最大的灵活性和效率。

选择模型时，应根据具体项目需求、预算和性能要求进行综合考量，而不是简单地追求哪个模型"更好"。最佳方案往往是根据不同任务的特点，选择最适合的模型，或在复杂项目中混合使用两款模型的优势。

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本文作者：API易团队

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