ChatGPT對比Claude對比Gemini：2026年哪個AI模型更好用？

模型、應用程式和API是三回事

關於ChatGPT對比Claude對比Gemini的爭論，大多拿錯了層級。每個名字都同時代表三樣東西：一個模型家族、一個面向一般使用者的應用程式，以及一個給開發者的API。買哪一層，贏家就不一樣。在應用程式層，三家的價格幾乎打平。在模型層，並非如此。

在API層，差距是能算出來的。Whizi成本指數收錄的2026年8月20日OpenRouter標價：GPT-5.5每百萬輸入token $5、每百萬輸出token $30，Claude Sonnet 5輸入$2、輸出$10，Gemini 3.5 Flash輸入$1.50、輸出$9。換算成一則標準回答（輸入1,000個token，輸出500個），就是GPT-5.5的$0.02、Sonnet 5的$0.007，和Gemini 3.5 Flash的$0.006。同樣長度的回答，GPT-5.5大約是另外兩個旗艦的三倍價錢。

到了應用程式層，旗艦方案反而聚在一起。ChatGPT Plus每月$20，Claude Pro每月$20（按年付費為每月$17），Gemini Advanced被併入Google AI Pro，也在同一個$20的檔位。OpenAI還有一檔$8的ChatGPT Go，供有額度上限的日常使用。所以訂閱這件事很少靠價格決出勝負，真正決定的是哪個模型能把你手上的活做完，還不用你事後收拾。

這篇指南按任務比較，並為每種用途點出一個贏家。如果你還在三巨頭之外挑候選，先看ChatGPT替代方案。如果範圍已經縮到這三家，下面的分派表就是簡短版答案，再往下的提示詞流程則是證據。

能力比較：視覺、工具、長上下文

2026年談能力，有三個事實先劃定了範圍。上下文視窗已經分不出高下：在Whizi成本指數裡，GPT-5.5、Claude Sonnet 5和Gemini 3.5 Flash都帶著1M token的視窗，各自約等於1,900頁書稿。三家都支援多模態，所以圖片和PDF只是基本門檻。真正還在拉開差距的是價格，旗艦之間差到三倍。於是真正的問題，從「它能不能做」變成「做得多好、花多少錢」。

能力	ChatGPT（GPT-5.5）	Claude（Sonnet 5）	Gemini（3.5 Flash）	怎麼測
上下文視窗	1M token	1M token	1M token	在一份長PDF的第300頁埋一個事實，再讓它帶頁碼找出來
每則標準回答成本	$0.02	$0.007	$0.006	定案之前，先乘上你真實的月用量
每則訊息的Whizi點數	20	10	8	一份額度在你的預設模型上能撐多久
寫作與編輯	結構化草稿、大綱、快速產出多版	贏家：語氣、長篇編輯、審慎的綜合整理	三家裡最不會拿捏文字語氣的	用同一份粗糙草稿、同一批讀者，寫完再數自己改了幾處
程式碼與除錯	復現清楚時的贏家：逐步修復加測試	大diff審查和重構規劃的贏家	一次提示讀完整個儲存庫的最便宜方式	一份錯誤報告、一個失敗測試、一段檔案摘錄；看誰給出最小的安全變更

光看功能清單，還是決定不了什麼。Gemini 3.5 Flash能接受和Sonnet 5一樣的一百萬token，價格是8個Whizi點數，對Sonnet的10個，但它照樣可能把一次講究語氣的改寫搞砸到讓你多花一小時編輯。用你自己的工作去測。下面這套流程只需要一項真實任務和三個分頁。

依用途挑模型

2026年「最好的AI模型」是一條分派規則，不是一個品牌。為每類任務定一個預設模型，等任務換了形態，再讓它接受挑戰。這一頁剩下的內容，都在為下面這套分派提供依據。

任務	贏家	挑戰者	決定性的數字
打磨文字與編輯	Claude	ChatGPT	Sonnet 5每則標準回答$0.007，在Whizi裡10點數
復現清楚時的除錯	ChatGPT	Claude	GPT-5.5每則回答$0.02，三家裡最貴
程式碼審查與重構規劃	Claude	ChatGPT	和GPT-5.5一樣的1M視窗，每則回答成本卻只有約三分之一
長文件與混合素材	Gemini	Claude	每百萬輸入token $1.50，是這裡旗艦裡最低的輸入價
依資料包做研究綜合整理	Claude	Gemini	1M token視窗能裝下約1,900頁資料
日常廉價大量使用	Gemini	ChatGPT	Gemini 3.5 Flash每則回答$0.006，Gemini 3.7 Flash是$0.0013

所有數字都來自Whizi成本指數，標價擷取於2026年8月20日，按輸入1,000個token、輸出500個token的標準回答計算。

寫作

寫作是Claude贏。粗略的備忘錄、語氣敏感的客戶郵件，或一份需要重新架構、卻不能把語氣改平的3,000字草稿，都該交給它。前一步是ChatGPT贏：大綱、框架、二十個標題選項，以及把雜亂的筆記變成一份你可以據此回應的草稿。Gemini在這一項輸在語氣上，但只要寫作要靠一大包資料撐著，它就不再輸，因為把500頁背景資料餵給它，比餵給另外兩個對手都便宜。Google和OpenAI的雙模型版本比較，可以看Gemini對比ChatGPT。

用一則寫作提示詞，就能為你自己的工作定案：「把下面這份草稿改寫給一位持懷疑態度的營運主管看。說法要基於事實，去掉那種一看就是AI寫的套話，保留具體例子，並依此輸出：1）最終草稿，2）你做的三處修改，3）發布前我該查核的兩個說法。」

打分要看收尾要花的時間，而不是第一印象。贏家是那份你改得最少就能發布、而且每個事實都還能信任的草稿。在我們的分派裡，那就是Claude，差距大到即使每則訊息要花10點數，相對ChatGPT Luna的1點數，對最終文稿來說仍然值得。

寫程式

寫程式這件事，只在一個條件上分岔。當你有一個乾淨的復現步驟時，ChatGPT贏：它會從失敗的測試一步步走到最小的修復，回歸測試也不用你說第二遍。當工作要的是判斷力而不是機械操作時，Claude贏：審查一個大diff、規劃一次重構，或解釋某個修復為什麼有風險。Claude對比ChatGPT把這兩個模型之間的決定拆解得更細。

測試提示詞：「你正在審查一項錯誤修復。先根據復現步驟重述最可能的根本原因。再提出最小且安全的變更。然後列出修復前會失敗、修復後會通過的測試。不要改寫不相關的程式碼。以下是錯誤報告、相關程式碼和測試輸出。」

Gemini在這裡排第三，但有一塊真正屬於它的地盤：以每百萬輸入token $1.50計算，這是把整個程式碼庫擺到1M token視窗前、問一句「這個改動會落在哪裡」最便宜的方式。不管你的測試裡誰贏，規則不變：AI寫的改動，沒有測試和人工審查就不上線。提出最小diff的模型，才是下一週讓你花費最少的模型。

研究

對研究來說，可追溯性勝過語氣篤定的文字，而在固定資料包上做綜合整理，Claude贏：它把來自來源的內容和自己推論的內容分得比另外兩家都乾淨，而這正是這份工作的全部。當資料包特別龐大或格式混雜時，Gemini是挑戰者，因為1M token視窗能裝下約1,900頁，而它的輸入價是三家裡最低的。ChatGPT在來源紀律上排第三，但在把完成的研究變成有結構的交付物上排第一。

研究提示詞：「只用我提供的來源回答這個問題。做一張表格，列出論點、來源、信心程度和備註。然後寫一段250字的綜合整理。最後列出尚未解決的問題，以及什麼證據會改變這個結論。」

凡是違反「只用我提供的來源」這條指令的模型，直接淘汰。一個悄悄把外部知識混進附來源簡報裡的模型，不管它的基準測試分數多高，都沒辦法拿來做決定。把同一個資料包在三家上各跑一次就夠了，真出這種問題時，一眼就能看出來。

文件

文件工作是Gemini贏，而現在的理由是價格，不是容量。三個旗艦都能讀1M token視窗，約合1,900頁書稿，但要填滿這個視窗，Gemini 3.5 Flash每百萬輸入token要$1.50，Claude Sonnet 5要$2，GPT-5.5要$5。每天早上餵給每個模型一份400頁的合約，同樣的閱讀量在GPT-5.5上要貴出三倍不止。當交付成果比「讀進去」更重要時，Claude是挑戰者，因為密集的材料從它那裡出來會是可讀的文字。旗艦層級以下，視窗大小仍有差異（Claude Haiku 4.5是200K），所以要查具體的型號，不要只看品牌。

不要只下「總結這個」這種提示詞就收手。要大綱、要點名的實體、要決定、要風險，還要前後矛盾之處，如果你的工作流程支援的話就連頁碼一起要，然後請模型標出自己沒把握的地方。一個引用不出頁碼的長上下文模型，代表它沒讀中間那段。上下文視窗比較說明了為什麼一百萬token正中間，恰恰是記憶開始滑落的地方。

決策表

完整的決策表，附帶理由。先用贏家，再讓挑戰者在同一份輸入上認真試一次，最後留下能通過你評分標準的那個。

如果你的任務是……	先用	拿來挑戰	原因
寫方案或結構化答案的初稿	ChatGPT	Claude	從白紙到一份能讓你據此回應的草稿，它最快
打磨文章、備忘錄或客戶交付物	Claude	ChatGPT	在語氣和編輯上勝出；在Whizi裡每則訊息10點數
大型文件分析或資訊擷取	Gemini	Claude	1M視窗上最低的輸入價（每百萬token $1.50）
程式碼審查或重構規劃	Claude	ChatGPT	認真審查大diff，成本約為GPT-5.5每則回答的三分之一
借助記錄檔和測試除錯	ChatGPT	Claude	復現清楚時，逐步推理最強
圖片、文件和文字混合	Gemini	ChatGPT	三家裡最便宜的多模態輸入
依資料包做研究綜合整理	Claude	Gemini	最擅長把來源和推論分開
預算有限的日常大量使用	Gemini 3.5 Flash或GPT-5.6 Luna	三個都試	每則標準回答$0.006和$0.0008

這張表只決定誰先上手一次，別的都不決定。誰能把這份工作留下來，由你的任務和你的評分標準說了算。

一套可重複使用的A/B/C提示詞測試流程

要結束一場ChatGPT對比Claude對比Gemini的爭論，最乾淨的辦法就是不要再爭論。把一項真實任務放到三家上都跑一遍，打分，然後把贏家寫進一條分派規則裡。以下是這套流程。

1. 挑一項真實任務。不要用玩具式的提示詞：一封銷售郵件、一次程式碼審查、一份研究綜合整理、一次PDF資訊擷取，或一則你這週確實欠某人的客服回覆。

1. 固定輸入包。給每個模型同樣的原始文字、同樣的限制、同樣的讀者，和同樣的輸出格式。一個拿到額外背景的模型，就算贏了也不算數。

1. 在讀任何答案之前先寫好評分標準。從準確性、實用性、格式合規、編輯時間、風險和把握程度校準這六項，各打1到5分。事後才決定評分標準，會把這場測試變成憑感覺。

1. 用完全一樣的提示詞在三家都跑一遍。如果發現提示詞本身有問題，就修一次，然後在所有地方重跑。

1. 做挑戰輪。分別問每個模型：「這個答案可能哪裡有問題？你做了哪些假設？我該查核什麼？」能說清楚自己弱點的模型，才是你可以信任、拿來做下一項任務的模型。

1. 把分派規則寫下來。例如：「最終文稿用Claude，實作方案用ChatGPT，長文件用Gemini，任務價值超過點數花費時，就三家一起跑。」

可複製貼上的測試提示詞：「我正在為這個工作流程比較不同的AI模型。只用提供的背景完成下面的任務。嚴格遵循輸出格式。答案之後，附上：假設、風險、查核清單，以及一則改善這則提示詞的建議。任務：[貼上任務]。背景：[貼上背景]。輸出格式：[貼上格式]。」

成本：一份訂閱還是好幾份

訂閱的帳，截至2026年8月算：ChatGPT Plus、Claude Pro和Google AI Pro各自都在每月$20上下，三個都直接訂閱，加起來會逼近$60。同時使用ChatGPT和Claude最便宜的方式裡算過的兩兩組合，落在每月約$28（ChatGPT Go加Claude Pro）或$40（Plus加Claude Pro），而且這兩種組合都不含Gemini。

Whizi主張整合的理由，是一個方案就能承載三個家族。每月$15.99的Starter（按年計費$10.99）包含每則訊息1點數的ChatGPT Luna，加上Gemini Flash，但老實說有個陷阱：Starter裡完全沒有Claude模型。Claude都在更高的方案檔位裡，那裡Sonnet 5每則訊息花10點數，Opus 5花20點數。如果Claude是你整天都在用的那個唯一模型，Claude Pro固定的$20，能買到的Claude用量會比Whizi Starter永遠都多。這正是直接訂閱勝過整合的情況。

把你自己這套組合放進AI訂閱省錢計算器跑一遍，再拿結果對照Whizi價格頁。目標是得到一個數字：你現在付多少、一個整合方案要花多少，以及換過去之後你實際上會失去哪些模型。

把同一則提示詞跑遍不同模型試試

結論不打太極：寫作和程式碼審查用Claude，除錯和結構化草稿用ChatGPT，長文件和廉價大量使用用Gemini。這些預設選擇一直有效，直到你自己的A/B/C測試給出別的答案，而那份測試比這一頁更有份量。

在Whizi裡，你可以把同一則提示詞並排跑在三個家族上，傳送前就能看到每則訊息的價格：ChatGPT Luna是1點數，Gemini 3.5 Flash是8點數，Claude Sonnet 5是10點數，GPT-5.5是20點數。單一供應商的應用程式不會公布這種比較，因為沒有哪家供應商會替對手的模型標價。

準備好了，就到Whizi裡跑一次比較，從你重複做最多的那件事開始，讓分數來決定你的分派規則。