Carbon、Opus、Astra做同一個網站：誰的設計更好、速度更快、成本更低？3 輪同題實測解讀

作者注：基於一組 Agrumea Farm 官網復刻測試，從設計還原、交互要求、耗時與 API 等價成本 3 個維度對比 Gemini 4 Carbon、Claude Opus 5.5 與 GPT-6 Astra，並給出按場景選型和自行復測的方法。

把同一個品牌官網交給三款頂級模型分別復刻，結果會差多少？2026 年 11 月 11 日，獨立評測作者 Pat Simmons（AI for Mortals）公開了一組測試。他讓 Gemini 4 Carbon、Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 復刻意大利食品品牌 Agrumea Farm 的官網，並公開了作品、截圖、提示詞、運行時間和 API 等價成本。

這不是一份“看起來各有千秋”的折中分析。在這次任務裏，三個維度的勝出者很明確：Carbon 成本最低，Astra 用時最短，Opus 獲得了評測作者更高的質量評價。需要說明的是，每個模型只跑了一次，工具環境和測試日期也不同，因此這組結果不能直接推廣成所有網頁開發場景的排名。

核心價值：讀完本文，你會知道這三套“模型 + 工具”工作流在效果、速度、成本上各自的優勢，也能用文中的方法在自己的項目裏重新驗證。

先看原網站是什麼樣子——Carbon、Opus、Astra 同題復刻測試是怎麼做的

先了解測試條件，再看結果。這組測試的價值在於“同一網站、同一提示詞、同一開發目標”，但它比較的是完整工作流，不是在實驗室裏單獨隔離模型本體。

Carbon、Opus、Astra 測試的三個關鍵前提

第一個前提是“復刻”而非“自由設計”。三個模型都要沿用原品牌的設計語言，所以比較的重點是還原度、細節和完成度。如果你的需求是從零做一套原創視覺，這組測試只能作爲參考。

第二個前提是成本口徑。文中所有金額都是評測作者根據模型定價和使用日誌算出的 API 等價費用，並不是訂閱套餐的實際扣款。如果你用包月工具跑同樣的任務，賬單形態會完全不同。

第三個前提是評測裏其實有四個模型。作者還加入了 Claude Fable 5.2，它拿到了主觀第一名。因此下文提到的“第 2、第 3、第 4 名”都是四模型排名。

圖注說明：本文涉及的三張作品首屏截圖均來源於 AI for Mortals / Pat Simmons，發佈日期 2026-11-11，分別對應 Gemini 4 Carbon、Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的復刻作品。

第一輪：Carbon、Opus、Astra 網頁設計誰還原得更好

先看畫面。從公開的首屏截圖看，三份作品都抓住了原站的核心元素：米白色背景、懸浮的食品罐頭、酒紅色弧形背景、橙色環繞文字，以及頂部的品牌標誌、語言切換和菜單按鈕。也就是說，三者都沒有交出那種跑偏的模板頁面，差距集中在比例、層次和細節上。

下圖從上到下，依次是opus5.5，astra，carbon的作品。

Opus 在設計還原上爲什麼更受認可

需要先把兩類信息分開：表格前四行是對公開截圖的視覺觀察，最後一行纔是評測作者的主觀排名。作者在三個指定模型中最滿意 Opus，其次是 Astra，最後是 Carbon。

從截圖看，Opus 的優勢主要在“品牌官網的主次關係”上。食品品牌官網的首屏核心是產品，Opus 把罐頭做得更大，並讓罐頭和酒紅色曲線形成明顯的前後疊壓，標籤文字也更清晰。Carbon 的疏朗佈局本身不算錯，但罐頭偏小、部分文字細節偏弱，在“還原度”這個評價標準下容易喫虧。

Astra 的表現介於兩者之間。它的構圖完整、視覺中心明確，罐頭標籤的裝飾感也比較強，只是整體更緊湊。對復刻任務來說，“像不像原站”比“好不好看”更重要，這也解釋了爲什麼三份作品都不差，名次卻仍有明顯先後。

第二輪：Carbon、Opus、Astra 的交互還原爲什麼不能只看截圖

網站和設計稿最大的區別在於它需要“動起來”。原始任務明確要求還原 3D 產品罐頭輪播、滾動和拖動交互、加載動畫、懸停動畫以及頁面過渡。這些能力在靜態截圖裏幾乎看不出來，卻直接決定了用戶打開網站後的體驗。

所以截圖只能說明佈局和視覺細節，不能證明交互功能已經完整實現。想判斷 3D 罐頭能不能順暢拖動、懸停反饋是否自然、移動端會不會錯位，需要打開三份公開的作品頁面實際操作。本文不把截圖當作交互測試結果，也不替原作者補充他沒有給出的交互評分。

這一輪也說明了網頁開發和靜態圖片生成的區別。一個模型可以畫出漂亮的首屏，但要把 3D 輪播、滾動驅動的動畫和響應式佈局全部寫進可運行的代碼，還要處理加載順序、性能和不同尺寸下的表現。評測要求“用瀏覽器讀取樣式並做視覺驗證”，正是爲了把“寫完”變成“跑通”。

在實際項目裏，可以按下面的順序檢查 AI 生成的網站：

1. 先在 1440×900 和 390×844 兩個尺寸下打開頁面，確認佈局沒有溢出或重疊。
2. 逐一觸發拖動、滾動、懸停和頁面切換，觀察動畫是否卡頓或失效。
3. 打開瀏覽器控制檯，檢查是否有報錯、資源加載失敗或無限循環的動畫。
4. 最後再和原站或設計稿逐屏對比，記錄視覺差異。

第三輪：Carbon、Opus、Astra 成本和耗時相差多少

這一輪最能體現三套工作流的差異。下面的數據全部來自原評測，成本爲 API 等價費用。

Carbon、Opus、Astra 成本數據深度解讀

Carbon 的 API 等價成本約爲 Opus 的 18%、Astra 的 12%。如果你的工作方式是大量試錯、反覆迭代，這個差距會在多輪任務中被持續放大。Astra 用時 68 分鐘，不到 Opus 的一半，適合對交付速度敏感的場景。Opus 用時最長、成本居中，換來的是作者在三者中最滿意的作品。

表中有一個容易被忽略的現象：三者的輸入 Token 都遠遠大於輸出 Token。按表格數據推算，Carbon 的輸入輸出比約爲 64:1，Opus 約爲 410:1，Astra 約爲 334:1。這和 Agent 式開發的特點有關：模型每一輪都要重新讀取代碼、樣式、頁面狀態等上下文，真正“寫出來”的代碼只佔很小一部分。Opus 的輸入量接近 2 億，說明它在這次任務裏進行了大量的上下文往返。

另一個值得注意的點是，Token 數量和費用並不成正比。Astra 的輸入 Token 只有 Opus 的三分之一左右，等價成本卻更高，這說明單價、緩存計費等因素同樣關鍵。評估成本時，不能只看誰用的 Token 少，而要按各模型實際的計費規則覈算。本文不展開具體單價，相關數字請以各廠商官方價格頁爲準。

爲什麼 Carbon、Opus、Astra 同一提示詞結果不同

同樣的提示詞跑出三種結果，原因不只在模型本身。在這組測試裏，每個模型都運行在自家的開發工具中，模型能力、工具調用方式、瀏覽器自檢機制和上下文管理共同決定了最終作品。

從官方資料看，三家對網頁開發能力的強調點各有側重：

• Google（Carbon + Antigravity）：強調前端設計、瀏覽器驗證、動態效果、複雜 3D 內容和多智能體開發，官方案例包括用兩次提示詞重新設計 Google Merchandise Store，以及用 Three.js 製作 3D 交互體驗。
• OpenAI（Astra + Codex）：在 Astra 的官方介紹中強調網站、應用和遊戲的開發能力，以及生成後運行前端質量檢查的工作流。
• Anthropic（Opus + Claude Code）：官方資料未提供同題對照，但第三方 Proofyard/Woofocus 在 2026 年 10 月 24 日的測試中，用 Opus 5.5 完成了傢俱工作室主頁的首版設計與修改，按 API 價格計算爲 4.34 美元。該測試與本文的 Carbon、Astra 並非直接對照。

Carbon、Opus、Astra 榜單數據怎麼看

除了單次實測，還可以參考多任務彙總的榜單。下表數據均標註了採集日期，Elo 分數取決於各平臺的測試方法，跨榜單不能直接比較。

在兩個榜單中 Opus 都領先，這和本次復刻測試中作者的主觀排序方向一致。Carbon 在 WebDev 榜和 Astra 非常接近，但在覆蓋面更廣的 DesignArena 綜合榜上排名靠後。這說明“單頁網頁開發”和“複雜 Agent 設計任務”是不同的能力維度，選型時要對應自己的任務類型。

如何用 API 自行復測 Carbon、Opus、Astra

別人的單次測試只能作爲起點，最可靠的依據是在自己的任務上跑一遍。下面的示例通過 OpenAI 兼容接口，把同一份提示詞依次發給多個模型，並記錄耗時和 Token 用量。需要注意，這隻測量模型直接生成代碼的環節，不包含原評測中 Antigravity、Claude Code、Codex 那樣的多輪工具調用與瀏覽器自檢。

極簡示例

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",  # 以平臺模型列表中的實際名稱爲準
    messages=[{"role": "user", "content": "輸出一個單文件 HTML 食品品牌官網首屏，米白背景、居中懸浮產品罐頭、酒紅色弧形背景"}]
)
print(resp.choices[0].message.content[:500])
print(resp.usage)  # 查看輸入、輸出 Token

import time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 一個 Key 調用多家模型
)

# 模型 ID 以平臺模型列表爲準；價格單位爲“美元 / 百萬 Token”，請按官方價格頁填寫
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 = """請復刻一個食品品牌官網首屏，輸出單文件 HTML：
1. 米白色背景，中央懸浮產品罐頭，酒紅色弧形背景，橙色環繞文字；
2. 頂部包含品牌標誌、語言切換和菜單按鈕；
3. 罐頭支持鼠標拖動旋轉，懸停時有縮放反饋；
4. 同時適配 1440x900 和 390x844 兩種尺寸。
只輸出完整代碼。"""

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, "調用失敗：", e)

腳本跑完後，會爲每個模型生成一個 HTML 文件。接着按第二輪列出的四步清單，在瀏覽器裏逐一檢查佈局、交互和控制檯報錯，再結合耗時和等價成本做判斷。爲了減少單次波動，建議每個模型至少跑三次。

🚀 快速上手建議：做同題對比時，最麻煩的往往是分別申請多家 Key、適配不同 SDK。推薦通過 API易 apiyi.com 完成這一步，一個 API Key 即可調用 OpenAI、Claude、Gemini 等主流模型，接口與 OpenAI 兼容，新用戶還有免費測試額度，適合先用小樣本跑通對比流程。

Carbon、Opus、Astra 場景推薦與決策建議

結合這次測試和榜單數據，可以按開發目標做初步篩選。下表的“依據”一欄儘量標明來源類型，便於你判斷參考價值。

選擇 Carbon 的場景

• 原型探索期：需要快速試多種頁面方案，單次成本低意味着可以多跑幾輪。
• 個人項目或預算有限的團隊：在質量可接受的前提下，長期調用費用差距會很明顯。
• 主力開發 + 人工把關：先用 Carbon 跑出初版，再由人或其他模型做收尾檢查。

選擇 Opus 的場景

• 品牌官網、營銷落地頁：對視覺還原和細節要求高，返工成本比調用成本更貴。
• 交互複雜的頁面：3D 展示、拖動、滾動驅動動畫較多時，更看重最終完成度。

選擇 Astra 的場景

• 交付週期緊張：需要在較短時間內拿到可運行的完整頁面。
• 重視前端 QA 流程：官方強調生成後的質量檢查，適合把驗收環節交給工作流。

💡 選擇建議：這次測試給出的是一組真實工作流的橫向觀察，而不是絕對排名。最終的依據應當是：在你自己的相同任務下，哪個方案真正跑通了，花了多少錢和時間。我們建議通過 API易 apiyi.com 用同一份提示詞做小規模複測，再決定主力模型。

常見問題 FAQ

Carbon、Opus、Astra 核心要點 Key Takeaways

• 測試性質：同一官網復刻任務，三套工作流各運行一次，屬於真實場景橫向觀察。
• 設計還原：作者在三者中最認可 Opus，其次 Astra，Carbon 排最後。
• 速度表現：Astra 用時 68 分鐘最快，約爲 Opus 的一半。
• 成本表現：Carbon 等價成本 10.86 美元，約爲 Opus 的 18%、Astra 的 12%。
• 成本結構：Agent 開發以輸入 Token 爲主，單價與緩存規則同樣決定賬單。
• 榜單參考：Opus 在 Arena WebDev 和 DesignArena 綜合榜上均領先，但榜單口徑各不相同。
• 上手方式：通過 API易 apiyi.com 用一個 Key 做同題小樣本複測，再確定主力模型。

總結

Carbon、Opus、Astra 做同一個網站的對比，核心結論有三點：

1. 效果：在這次復刻任務中，Opus 的作品獲得了評測作者最高的評價，產品主體和層次關係更突出。
2. 速度：Astra 只用 68 分鐘就完成了任務，適合交付週期緊張的項目。
3. 成本：Carbon 的 API 等價成本遠低於另外兩者，適合高頻迭代和預算敏感的場景。

三款模型都已具備完成高質量網頁開發的能力，差別在於視覺還原、交互實現、耗時和成本之間的取捨。與其追問哪個模型絕對最強，不如明確自己的開發目標，在相同任務上實際跑一遍。推薦通過 API易 apiyi.com 用統一接口完成多模型複測，以實際跑通的作品和花費作爲最終選型依據。

📚 參考資料

1. Gemini 4 Carbon: No-Hype Full Review & Testing：Pat Simmons / AI for Mortals 同題網站復刻評測，2026-11-11
2. 鏈接：aiformortals.co/blog/gemini-4-carbon-review

3. 說明：本文測試設置、耗時、Token 與 API 等價成本數據的主要來源

4. 三份復刻作品頁面：Carbon、Opus 5.5、Astra 的公開作品

5. 鏈接：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. 說明：可在瀏覽器中自行檢查交互效果

7. Agrumea Farm 官網：測試對象原站

8. 鏈接：agrumeafarm.it/en

9. 說明：用於對照復刻還原度

10. Arena WebDev 榜單：網頁開發對戰投票榜

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

12. 說明：本文引用 2026-11-10 的數據

13. DesignArena 榜單：綜合 Agentic 設計榜

14. 鏈接：designarena.ai/leaderboard

15. 說明：本文引用 2026-11-11 的數據，覆蓋多類設計任務

16. Google 官方博客：Gemini 4 Carbon 開放公告

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

18. 說明：Carbon 在前端設計與瀏覽器驗證方面的官方定位

19. OpenAI 官方介紹：GPT-6 Astra

20. 鏈接：openai.com/index/gpt-6-astra/

21. 說明：Astra 的網頁開發與前端 QA 工作流說明

22. Woofocus 測試：不同 Claude 模型的網頁設計對比，2026-10-24

23. 鏈接：app.woofocus.com/blog/best-claude-model-for-web-design
24. 說明：Opus 5.5 設計與修改任務的補充參考，非三模型直接對照

作者：APIYI 技術團隊
技術交流：歡迎在 API易 網站首頁聯繫我們，更多接入資料可訪問 docs.apiyi.com 文檔中心

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