Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro：长上下文 API 价格对比

OpenAI 的 GPT-5.5 页面列出了 1,050,000 token 的上下文窗口，以及每 100 万 token $5 输入 / $30 输出的价格。Anthropic 列出 Claude Opus 4.8 在 Claude API 上的价格为 $5 / $25，并支持 1M 上下文。Google 将 Gemini 3.1 Pro Preview 定价为：最高 200K token 提示词时 $2 / $12，超过 200K 后为 $4 / $18。

这句话就概括了整个长上下文之争：GPT-5.5 给你最大标称窗口和较高的输出费率，Claude Opus 4.8 以更便宜的输出价格覆盖 1M 级工作流，而 Gemini 3.1 Pro Preview 价格优势最明显，尤其是在你的提示词保持在 200K token 以下时。

开发者真正需要的价格表

以下是来自厂商文档的当前一手 API 标价，并已于 2026 年 6 月 15 日对照官方页面核验。

Model	Input / 1M tokens	Output / 1M tokens	Max context	Output limit	Pricing cliff
GPT-5.5	$5.00	$30.00	1,050,000	128,000	未显示按提示词大小分层
Claude Opus 4.8	$5.00	$25.00	Claude API 上为 1M	128,000	未显示按提示词大小分层
Gemini 3.1 Pro Preview	200K 提示词以内 $2.00，超过后 $4.00	200K 提示词以内 $12.00，超过后 $18.00	1M 输入	64K	输入超过 200K 后价格翻倍

OpenAI 的模型文档将 GPT-5.5 描述为面向复杂专业工作的前沿模型，并列出每 100 万 token $5 输入、$0.50 缓存输入和 $30 输出，以及 1,050,000 token 窗口（OpenAI）。Anthropic 的公开价格页面列出 Opus 4.8 的价格为每百万 token $5 输入、$25 输出、$6.25 缓存写入和 $0.50 缓存读取（Anthropic pricing）。其 Opus 4.8 模型说明称，该模型在 Claude API、Amazon Bedrock 和 Vertex AI 上默认支持 1M token 上下文，在 Microsoft Foundry 上支持 200K（Anthropic docs）。Google 的 Gemini 定价页面列出 gemini-3.1-pro-preview 在提示词最高 200K token 时为 $2 / $12，超过 200K 后为 $4 / $18（Google pricing）；Gemini 3 指南列出 Gemini 3 模型支持 1M 输入上下文和最高 64K 输出（Google Gemini 3 guide）。

陷阱在于：“每 100 万 token”会让价格看起来是线性的。Gemini 并非完全线性。提示词大小分层很关键。

成本断崖：200K token 是分界线

对许多开发者智能体来说，200K token 并不是一个大数字。一个中等规模的代码库，加上 package-lock.json、几个生成文件和一份设计文档，就可能轻松超过它。法律合同语料库或客户支持归档也会更快达到这个量级。

粗略的一手价格示例：

Workload	GPT-5.5	Claude Opus 4.8	Gemini 3.1 Pro Preview
100K 输入 + 10K 输出	$0.80	$0.75	$0.32
250K 输入 + 25K 输出	$2.00	$1.88	$1.45
1M 输入 + 50K 输出	$6.50	$6.25	$4.90

假设：仅使用标准文本 token 计价，不含批量折扣、不含特定提供商的缓存节省、不含额外工具费用，并且当提示词超过 200K token 时，对 Gemini 应用更高档位。实际账单可能会因提示词缓存、批量 API、优先模式、快速模式、工具或重试而变化。

有用的结论很简单。提示词低于 200K token 时，Gemini 3.1 Pro Preview 的标价便宜得多。超过 200K 后，在这些示例中它仍然低于 GPT-5.5 和 Opus 4.8，但差距会缩小。Claude 和 GPT 的价格曲面更平坦，因此当提示词大小剧烈波动时，成本预测更容易。

上下文窗口不等于有效上下文

1M token 窗口可以让你少做一些检索工程。但它并不会消除对选择、压缩和评测的需求。

对于整库分析，我仍然会避免默认把整个仓库都塞进去。先给模型一份清单：文件树、包元数据、构建脚本、依赖图、最近变更的文件和测试失败信息。然后再加入真正相关的文件。长上下文最适合用作缓冲空间，而不是停止设计智能体的借口。

Anthropic 在模型说明中明确将 Claude Opus 4.8 定位于“复杂推理、长周期智能体式编码和高自主性工作”（Anthropic docs）。同一页面还提到其在长周期智能体式编码、工具触发、压缩恢复和长上下文质量方面的改进。这些正是真实编码智能体运行两个小时后会暴露出来的失败模式：遗忘约束、跳过工具调用，以及摘要后的恢复质量差。

OpenAI 将 GPT-5.5 定位于“编码和专业工作”，并给出了这里列出的最大上下文窗口：1,050,000 token（OpenAI）。相对于名义上的 1M，多出来的 50K 本身不足以成为选择它的理由，但当你的编排层会添加系统消息、工具 schema、trace 和检索到的文件时，这个余量很有用。

Google 在定价页面和 Gemini 3 指南中将 Gemini 3.1 Pro Preview 描述为面向广泛世界知识、跨模态高级推理、智能体能力和 vibe-coding 的 Pro 模型（Google pricing, Google Gemini 3 guide）。它还支持 gemini-3.1-pro-preview-customtools 变体，Google 建议当应用同时结合 Bash 和自定义工具，并且需要模型优先使用自定义工具时使用它。这是一个非常具体的智能体构建提示。

场景选择

如果你在构建整库编码智能体，可以从 Claude Opus 4.8 或 GPT-5.5 开始，然后在你自己的 trace 上基准测试 Gemini 3.1 Pro Preview。对于冗长的补丁规划、代码审查和多步骤工具循环，Claude 的 $25 输出费率让它相对 GPT-5.5 具有直接成本优势。GPT-5.5 拥有最大的标称窗口，并且在编码/专业工作上定位很强。当工作流受益于 OpenAI 的 Responses API 生态，或者你的现有技术栈已经原生围绕 OpenAI 构建时，我会选择 GPT-5.5。

如果你在构建文档密集型分析智能体，Gemini 3.1 Pro Preview 是我会首先进行成本测试的模型。在 100K 输入和 10K 输出时，标价估算为 $0.32，不到上表中 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 的一半。如果你的提示词经常超过 200K，要注意这个断崖。这个断崖并不致命，但它会改变你的优化目标：把频繁重复的样板内容缓存或摘要化，并避免在路由后的子集已经足够时仍附上每一页 PDF。

如果你需要稳定的成本预测，Claude Opus 4.8 是三者中最清晰的选择。输入价格与 GPT-5.5 同为 $5，输出更便宜，支持 1M 上下文，并且所列价格中没有 200K 提示词分层。对于把智能体运行作为功能售卖的团队来说，可预测的输出成本很重要。

如果你需要最便宜的旗舰级长上下文入口，按一手标价 Gemini 胜出。取舍在于预览状态和分层边界。把它当作一个严肃候选，而不是永远默认的选择。

一个实用的路由模式

不要在产品中硬编码一个旗舰模型。按提示词大小、输出风险和任务类型来路由。

一个合理的起始策略：

if prompt_tokens <= 200_000 and task is document-heavy:
    try Gemini 3.1 Pro Preview
elif task is long-running coding agent:
    try Claude Opus 4.8
elif task needs OpenAI-native agent tooling or the largest listed window:
    try GPT-5.5
else:
    run a small eval set across all three

如果你想在不接入三个厂商的情况下测试这些模型，onehop 是一条简单路径：把一个 base URL 改成 https://api.onehop.ai/v1，使用 OpenAI/Anthropic 兼容调用，并在一个地方路由 Claude、GPT 和 Gemini。onehop 表示它比一手价格更便宜，新账号赠送 $10 免费额度，且不需要银行卡。

使用 OpenAI SDK 风格的示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ONEHOP_API_KEY",
    base_url="https://api.onehop.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-8",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Review this repo manifest and list the riskiest files."}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

关键不在 SDK，而在纪律：同一任务、同一批文件、同一套评分标准，三个模型。衡量每次成功运行的成本，而不是孤立地看每 token 成本。

结论

截至 2026 年 6 月 15 日，我的默认建议是：

• 对于提示词低于 200K token 的文档密集型工作负载，优先选择 Gemini 3.1 Pro Preview。
• 对于长时间运行、且输出成本和工具可靠性很重要的编码智能体，优先选择 Claude Opus 4.8。
• 当你需要 OpenAI 原生智能体基础设施或最大标称上下文窗口时，优先选择 GPT-5.5。
• 超过 200K token 后重新测试，因为 Gemini 的价格分层会改变计算结果。
• 在把提示词微调成一个昂贵的大块内容之前，先使用提示词缓存和路由。

长上下文现在已经是基本门槛。真正的选择在于你的智能体把钱花在哪里：输入体量、输出冗长度、重试，还是工具错误。如果你想用一个端点快速比较它们，可以在 onehop 上调用 Claude 和其他模型，然后注册获取 $10 免费额度，在正式投入前运行你自己的评测 trace。