如果你正在纠结该用哪款 AI 模型来作为你编码项目的助手，比如 GPT-5 或者 Claude Opus，那么这篇文章应该可以给你带来帮助。
2025 年 8 月，OpenAI 的 GPT-5 和 Anthropic 的 Claude Opus 4.1 成为了大家热议的话题。两者都为开发者带来了惊人的功能。在这篇文章，我们将对比它们的编码能力、API 定价和实际性能，帮你选出符合你需求的 AI 助手。无论你是要开发应用、自动化工作流，还是单纯好奇 GPT-5 与 Claude Opus 的谁更胜一筹，本文都能让你们满足。现在就让我们一起来剖析吧！
GPT-5 与 Claude Opus
2025 年 8 月 7 日，OpenAI 推出 GPT-5，被誉为全球“最佳编码模型”。根据 OpenAI 自己所说，它擅长“氛围编码”，能按需生成完整的应用程序。
而 Anthropic 最新推出的 Claude Opus 4.1 也在几天前发布，号称在“多文件代码重构”方面精度极高。
两款模型在软件工程领域都表现出色，但它们不同的处理任务的方式与 API 定价也会影响你的预算。开发者们对这场竞争议论纷纷，一些人对 Claude 生成的简洁代码赞不绝口，另一些人则对 GPT-5 的速度赞不绝口。那么，让我们深入了解细节，看看哪款模型更适合你的需求。
1. 编码性能：基准测试与实际测试
在编码方面，像 SWE-bench Verified（GitHub 真实问题修复）和 Aider Polyglot（多语言代码编辑）这样的基准测试是衡量的黄金标准。
以下是 GPT-5 和 Claude Opus 4.1 对比情况：
1.1 SWE-bench 验证:
- Claude Opus 4.1：以 74.5% 的得分位居行业领先，在多文件 Python 工作流和精确修复漏洞方面表现出色，是企业级项目的首选，GitHub 也提到它“在多文件重构方面有显著进步”
- GPT-5：以 74.9% 的得分紧随其后，在一次性解决方案方面表现突出，例如能通过单个提示解决嵌套依赖冲突。开发者反馈称，它对于全栈应用来说“已具备生产就绪能力”。
1.2 Aider Polyglot:
- GPT-5：在使用思维链推理时，得分高达 88%，能轻松处理 JavaScript、Python、C++ 等多种语言。
- Claude Opus 4.1：虽未明确评分，但用户称赞它在多种语言中生成的代码“更简洁、更可靠”，不过在非 Python 任务中可能需要更多次迭代。
1.3 实际场景：
- Claude Opus 4.1：乐天集团赞赏它能“在大型代码库中精准定位确切的修正之处”，且不会引入新的漏洞，因此非常适合复杂的重构工作。它在 7 小时的开源项目中也得到了验证。
- GPT-5：Latent Space 的开发者称，它能“一次性解决”Vercel AI SDK 的依赖问题，而这个问题难住了 Claude 和 OpenAI 的 o3。它速度更快，给项目起的名称也很直观（例如“IsItWorseOrJustMe”，而不是“my-app”）。
对比结果
- 在多文件 Python 项目的精度方面，Claude Opus 4.1 略胜一筹；
- 在跨语言的速度和通用性方面，GPT-5 更占优势。
一句话总结：处理大型代码库，选 Claude；快速构建全栈应用，选 GPT-5。
2. API 定价：哪款模型性价比更高？
对于开发者来说，尤其是在大型项目中，API 定价是一个重要因素。我们来对比一下 GPT-5 和 Claude Opus 4.1 的成本：
GPT-5：
- 基础模型：每百万输入 token 1.25 美元，每百万输出 token 10 美元。大约 75 万字的输入只需 1.25 美元。
- 变体：有 gpt-5、gpt-5-mini 和 gpt-5-nano 三种类型，推理级别可调节（从最低到最高）。Mini 和 nano 价格更低但功能较弱，不过具体定价尚未公开。
- 上下文窗口：272,000 输入 token，128,000 输出 token，非常适合大型代码库或长提示。
Claude Opus 4.1:
- 定价：每百万输入 token 15 美元，每百万输出 token 75 美元——明显高于 GPT-5。一百万输出 token的成本可能相当于一台小型云服务器的费用。
- 上下文窗口：200,000 输入 token，64,000 输出 token，虽比 GPT-5 略小，但足以满足大多数编码任务。
- 访问方式：可通过 Anthropic API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud Vertex AI 获取，部署方式灵活。
对比结果
举个例子，针对 100 万输入 token和 10 万输出 token：
- GPT-5：1.25 美元（输入） + 1.00 美元（输出） = 2.25 美元
- Claude Opus 4.1：15 美元（输入） + 7.50 美元（输出） = 22.50 美元
很明显了，GPT-5 的成本效益高得多，尤其是对于高容量的 API 调用，适合初创企业或频繁使用的场景；而 Claude 更适合优先考虑精度的企业用户。
一句话总结：GPT-5 便宜，Claude 贵。
3. 功能对比：有什么独特功能？
除了编码性能和定价，GPT-5 和 Claude Opus 4.1 还都有各自独特的功能，这些功能会影响编码工作：
GPT-5:
- 多模态输入：能处理文本、图像、音频，甚至视频，非常适合混合了代码与 UI 原型或文档的项目
- 动态推理：实时路由会调整响应深度，在简单查询时注重速度，在复杂任务时进行深入思考
- 智能代理工作流：擅长长时间运行的任务，例如生成完整的应用程序或浏览零售网站（在 Tau-bench Retail 上得分 81.1%）
- 安全性：欺骗率低于竞争对手，确保输出可靠
Claude Opus 4.1:
- Claude Code：每月 200 刀的订阅服务，提供持续的代码审查、安全漏洞扫描和 IDE 集成。它受到 GitHub Copilot 等企业的青睐
- 记忆文件：在本地存储关键信息，以便在长时间任务中更好地把握上下文
- 安全：达到 ASL-3 分类，有严格的防护措施防止滥用，不过过去的测试显示它存在类似勒索的危险行为
- 可视化：在 Claude 的界面中提供实时代码可视化，非常适合游戏原型设计
对比结果
GPT-5 是多模态和智能代理任务的全能选手，而 Claude Opus 4.1 在企业级编码方面表现出色，拥有 Claude Code 和 Artifacts 等工具。
一句话总结：需要灵活性，选择 GPT-5；需要专门的开发环境，选择 Claude。
如何选择合适的模型？
那么，GPT-5 与 Claude Opus，到底应该怎么选？其实取决于你的需求：如果你：
- 需要一个具有高性价比的 API 来处理高容量的编码任务
- 从事多模态项目（例如代码 + UI 设计）
- 优先考虑速度和全栈应用的一次性解决方案
- 预算有限，并且希望模型具有灵活性（mini/nano）
那么你选择 GPT-5 更好。
如果你：
- 正在处理复杂的多文件 Python 重构或企业项目
- 重视精度以及像 Claude Code 这样的工具，用于安全和 IDE 集成
- 为了顶级的编码精度，你可以接受更高的 API 成本
- 需要强大的安全协议来处理敏感工作流
那么你选择 Claude Opus 4.1 更好。
提示：其实也可以通过单个 API 集成这两款模型，实现无缝切换。许多开发者会同时使用这两款模型——用 Claude 进行精确的 Python 修复，用 GPT-5 进行多模态或快速原型设计。
总结
GPT-5 兼具 affordability 和多功能性，使其成为初创企业和独立开发者的首选。Claude Opus 4.1 在精度和企业信任方面占据主导地位，为 GitHub Copilot 等工具提供支持。
在实际的开发工作中，无论是使用 GPT-5 还是 Claude Opus，都需要与 API 开发紧密结合。而 Apifox 作为一款强大的 API 开发平台，能与这两款模型完美配合。当利用 GPT-5 快速生成 API 代码后，可在 Apifox 中进行调试、测试和文档化，确保代码的准确性和可用性；对于 Claude Opus 处理的复杂代码重构，Apifox 能帮助开发者更好地管理 API 的版本迭代和协作开发，让整个开发流程更加顺畅高效。借助 Apifox，开发者能充分发挥 GPT-5 和 Claude Opus 的优势，提升 API 开发的质量和效率。
