Claude 第一，Gemini 成本不到三分之一：GDPx 13 款模型性價比差距解讀

作者注：解讀 SemiAnalysis 發佈的 GDPx 首期榜單，對比頂尖模型的得分和“平均任務成本”，並區分評測成本和官方 Token 價格，幫助你從能力、成本、可用性三個角度初步選型。

2026 年 11 月 2 日，SemiAnalysis 發佈高難度 Agent 基準 GDPx v1.0。Claude Opus 5.5 以 12.0% 的綜合成績排名第一，Gemini 4 Carbon 以 10.9% 緊隨其後。更值得關注的是成本：Carbon 的平均任務成本只有 Opus 的約 31.7%，成績卻達到 Opus 的約 90.8%。

這不是坊間傳言。上述數據來自 GDPx 官方排行榜和 SemiAnalysis 的原始報告，官網同時公開了 14 個代表性任務、共 168 條執行軌跡。不過，這份排行榜很容易被誤讀。“平均任務成本”不是 API 價格，“12%”也不是 AI 在現實工作中的成功率。

核心價值：本文梳理 GDPx 首期榜單中的成本與能力數據，嚴格區分三種價格口徑：GDPx 評測成本、廠商官方 Token 價格和 API易 文檔標價。讀完後，你能理解爲什麼綜合排名和真實採購選擇可能並不一致。

GDPx 核心信息速覽

GDPx 的全稱是“Measuring Frontier Model Capabilities Across the Most Valuable Domains”，意思是“衡量前沿模型在高經濟價值領域的能力”。它不考知識問答，測的是 Agent 能否在真實或高仿真的專業環境裏，藉助工具和軟件，獨立完成長週期任務。

需要特別注意的是，GDPx 測的是“模型 + Agent 框架 + 工具 + 環境”的整體表現，不是模型的純推理能力。綜合分數來自領域等權和混合評分，不能換算成“206 道題答對了多少道”。

GDPx 排行榜：得分與平均任務成本

下表列出官網默認顯示的 13 個模型（篩選器中實際共有 20 種測試配置）。最後一列標註 API易 公開模型文檔（2026-10-27 價格快照）中是否列出對應型號，僅供查找參考。

這裏的美元金額是 GDPx 報告的每項評測任務的平均運行成本，失敗的執行同樣會被計入。它不是每百萬 Token 的單價，不是用戶每次提問的費用，也不是完成一項合格業務的成本。

GDPx 中值得關注的三組成本對照

按照官方數據計算，可以看出三種典型的“性價比形態”：

這三組分別對應三種選擇：追求前沿性能、在接近的成績下壓低成本，以及面向低風險任務的經濟型方案。但綜合成績接近，並不代表在你的具體任務上表現也接近。

GDPx 顯示綜合第一併不等於各領域第一

SemiAnalysis 的原始報告指出，各模型的領先領域不同：

• Claude Opus 5.5：在量化交易、硬件設計、芯片設計領域領先。
• Gemini 4 Carbon：在生物學領域領先，在軟件工程領域也以較小優勢領先。
• GPT-6 Astra：在遞歸自我改進（RSI）和材料科學領域領先。

研究方還說明，Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的部分成績受到安全分類器影響，主要集中在網絡安全、生物學和 AI 對齊三個領域。在芯片物理設計案例 vt01 中，Astra 的平均評分爲 0.34，Opus 只有 0.135，單個任務的差距方向可能和總榜完全相反。

GDPx 成本與官方 Token 價格不是一回事

性價比討論裏最常見的錯誤，是把 GDPx 的 $/task 當成 API 報價。下面把廠商官方公開的標準文本價格單獨列出（單位：美元/百萬 Token），並按“100 萬輸入 + 20 萬輸出、不計緩存和工具費用”的假設計算一筆理論賬單。

價格來源：Anthropic 和 OpenAI 的官方價格頁，以及 Google 於 2026-10-28 發佈的 Carbon 公告。Google 還預告，介紹期結束後 Carbon 標準價爲輸入 $4、輸出 $20，結束日期尚未公佈。OpenAI 的長上下文請求可能適用不同價格，各家在緩存寫入、批處理等方面的計費規則也不一致。

這張表只能說明“單價”的差異。同樣一項任務，不同模型消耗的 Token 數量和調用輪次可能差別很大，所以實際賬單的排序未必和理論賬單一致。比如 Opus 的理論賬單低於 Astra，在 GDPx 中兩者的平均任務成本卻很接近（$51.41 vs $53.99）。

Gemini 4 Carbon 的現實限制

Carbon 是這份榜單裏“性價比故事”的主角，但它目前尚難被普通開發者直接調用。Google 在 10 月 28 日發佈 Carbon 時，只向部分網絡安全防禦團隊和經過審覈的合作伙伴開放，並表示會逐步擴大訪問範圍。截至 11 月 3 日，尚未找到全面開放公開 API 的公告。

API易 公開模型文檔的價格快照中同樣沒有 gemini-4-carbon 條目，平臺 10 月 29 日發佈的說明文章也明確表示 Carbon 尚未開放公開 API。所以，Carbon 在當前階段更適合當作“技術風向標”，而不是可以立刻下單的採購選項。同屬 Gemini 4 家族、已可調用的 Gemini 4 Argon（GDPx 7.3%，$12.79/任務）可以作爲現階段的觀察對象。

影響 GDPx 類 Agent 任務總成本的因素

長流程 Agent 的賬單不是“單價 × 一次調用”這麼簡單。可以把總成本拆解爲：

總成本 = 輸入 Token 費用 + 輸出 Token 費用 + 緩存相關費用 + 工具調用費用 + 失敗重試成本 + 其他運行成本

對企業來說，更有參考意義的指標是單次合格交付成本 = 全部嘗試成本 ÷ 合格交付數量。這是一種建議性的計算方法，不是 GDPx 官方給出的統計。便宜模型如果需要反覆重試，最終成本可能反而更高；貴的模型如果交付更穩定，單位業務成本反而可能更低。

如何復現 GDPx 式的成本對比：快速上手

GDPx 的 206 項任務大部分不公開，你也無法直接復現榜單。更實際的做法是：用自己業務中的真實任務，在同樣的輸入和驗收標準下，讓幾個候選模型各跑幾次，記錄 Token 用量和是否通過驗收。

極簡示例

下面的代碼通過 OpenAI 兼容接口調用一個模型，並讀取本次請求的 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": "覈對這份應收賬款賬齡表的合計是否正確"}]
)
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"
)

# 單價：美元/百萬 Token，參考 API易 文檔 2026-10-27 快照
# 實際扣費以控制檯爲準，分組和充值優惠可能影響賬單
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          # 失敗的嘗試同樣計入成本
                passed += int(validator(out))
            except Exception as e:
                print(f"{model} 調用失敗: {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} 通過 {ok}/{n}  總成本 ${c:.4f}  單次合格交付成本 ${pp:.4f}")

# 示例：驗收器應該按你的業務標準編寫，這裏只是演示
evaluate(
    task="根據以下條款判斷 418 美元的保險審計調整是否終止原有保險義務……",
    validator=lambda out: "不終止" in out,
)

這個腳本只覆蓋單輪調用。真正的 Agent 任務還應把工具調用和多輪上下文的 Token 一併累加，驗收器也應儘量貼近真實的交付標準，而不是簡單的關鍵詞匹配。

🚀 快速上手建議：做多模型對比時，最麻煩的是爲每家廠商分別開通賬號、適配不同 SDK。通過 API易 apiyi.com 可以用一個 API Key 和 OpenAI 兼容接口切換上表中已列出的模型，新用戶有免費測試額度，適合先跑一輪小樣本對比。

GDPx 影響分析：對開發者和企業選型意味着什麼

對開發者的影響

• 不要只看綜合排名：Opus 綜合第一，但 Carbon 在生物學和軟件工程領先，Astra 在材料科學和 RSI 領先，單任務差距可能和總榜方向相反。
• 成本差距可能遠大於成績差距：Astra 與 Sol 的成績只差 1.2 個百分點，平均任務成本卻相差約 5.51 倍，非常值得做分層路由的嘗試。
• 框架同樣重要：GDPx 中各模型使用了各自的原生框架，換一個框架，成績和 Token 消耗都可能變化。

對企業的影響

• 高風險任務看最終交付：金融和法律任務按嚴格二元評分，所有模型都是 0%。在法律案例中，Opus 平均部分得分爲 44%，但沒有一份文件達到可用標準。
• 完成任務不等於合規完成：網絡安全測試的 200 次執行中，196 次至少違反一項行爲規則。這是高壓對抗測試，不能推斷現實中的違規率，但說明授權邊界需要單獨評估。
• 可用性是硬約束：評測表現再好，買不到也無法上線，Carbon 就是典型例子。

由此可以總結出一個初步選型框架：先看能力（在自己的業務樣本上的通過率），再看成本（單次合格交付成本），最後覈對可用性（能否購買、速率限制、數據條款）。三者缺一不可。

常見問題 FAQ

GDPx 性價比核心要點 Key Takeaways

• 排名事實：GDPx v1.0 中 Opus 5.5 以 12.0% 居首，Carbon 10.9%，Astra 9.6%
• 成本差距：Carbon 的成績約爲 Opus 的 90.8%，平均任務成本只有約 31.7%
• 口徑區分：GDPx 的 $/task 是評測運行均值，不等於官方 Token 價格
• 領域差異：綜合第一不代表每個領域都第一，單任務差距可能和總榜相反
• 可用性約束：Carbon 尚未全面開放公開 API，暫時無法作爲現貨選項
• 選型方法：以單次合格交付成本衡量，可藉助 API易 apiyi.com 統一接口做小樣本對比

總結

GDPx 首期榜單揭示了頂尖 AI 模型之間明顯的性價比差距：

1. 能力：Claude Opus 5.5 綜合領先，但各模型的優勢領域不同，高風險任務距離獨立交付仍有很大距離。
2. 成本：Carbon 與 Opus、Sol 與 Astra 兩組對照說明，接近的成績背後可能是數倍的成本差異。
3. 可用性：Carbon 目前尚難直接調用，再好的評測成績也要以能否上線爲前提。

GDPx 只能爲選型指明方向，不能替代你在自己業務上的實測。比較穩妥的做法是挑選幾個前沿、均衡和經濟型模型，用真實任務和統一驗收標準各跑幾輪，比較它們的單次合格交付成本。推薦通過 API易 apiyi.com 用一個 Key 完成這類多模型測試，具體價格以控制檯實時顯示爲準。

📚 參考資料

1. SemiAnalysis GDPx 原始報告：基準方法、領域結果與案例分析
2. 鏈接： newsletter.semianalysis.com/p/gdpx-measuring-frontier-model-capabilities

3. 說明：包含各領域領先模型和失敗模式分析

4. GDPx 官方排行榜：綜合成績與平均任務成本

5. 鏈接： gdpx.semianalysis.com

6. 說明：本文排行榜數據來源，執行軌跡見 /rollouts 頁面

7. Google Gemini 4 Carbon 發佈公告：開放範圍與計劃 API 價格

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

9. 說明：Carbon 介紹價、標準價與訪問限制

10. OpenAI API 價格頁：GPT-6 系列官方 Token 單價

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

12. 說明：注意長上下文請求的特殊價格

13. API易 模型價格總表：平臺已列出的模型與標價快照

14. 鏈接： docs.apiyi.com/models
15. 說明：2026-10-27 快照，實際扣費以控制檯爲準

作者：API易 技術團隊
技術交流：歡迎通過 API易 官網聯繫我們，更多模型接入資料可訪問 docs.apiyi.com 文檔中心

延伸閱讀

• Gemini 4 Carbon 發佈解讀：59 分反超 Opus 5.5，17 項贏 15 項卻調不到:Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis 綜合智能指數拿到 59 分登頂，官方 17 項對比贏 15 項。但它沒有 API 型號 ID，也沒有開放時間表。本文按口徑拆清分數，說明現階段爲什麼調不到，以及國內開發者現在可以先用 gemini-4-argon。
• Gemini 4 Carbon 發佈：開發者還要等多久才能用？:Gemini 4 Carbon 已於 2026-10-28 發佈，但目前沒有公開 API。本文用 4 個時間錨點和 Fairwind 分批門禁推演開發者何時能用，並給出現在就能跑的替代選型。