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本报告基于最新技术参数、市场数据及实测表现，围绕技术能力、成本、市场表现三大维度，对 Gemini 2.5 Pro 与 Claude Sonnet 4 进行全面对比分析
一、核心能力对比表
| 维度 | Gemini 2.5 Pro | Claude Sonnet 4 | 数据来源 |
|---|---|---|---|
| 多模态支持 | ✅ 支持文本、图像、音频、视频、PDF （支持混合输入，如“分析视频内容并生成代码”） |
✅ 支持文本、图像、PDF （专注文档解析，不支持音频/视频） |
谷歌发布会、Anthropic |
| 上下文窗口 | 100 万 token（约 75 万字），计划扩展至 200 万 token | 100 万 token（2025 年 8 月更新后），支持 7.5 万行代码或 300 页文档 | 谷歌开发者文档、Anthropic API |
| 代码生成 | SWE-bench Verified 准确率 63.8%，适合快速生成基础框架，跨语言转换能力突出 | SWE-bench Verified 准确率 72.7%（启用并行测试后提升至 80.2%），支持生产级 API 设计 | 腾讯云评测、稀土掘金实战对比 |
| 数学推理 | AIME 竞赛得分 86.7%（单次通过），支持实时数据验证（如“2025 年 GDP 增长率”） | AIME 竞赛得分 85.0%，多轮对话中自动纠正逻辑错误，上下文记忆稳定性强 | CSDN 技术报告、Anthropic 文档 |
| 中文处理 | 专业术语理解精准（如“碳中和”），支持中英文混合输入，输出符合中文表达习惯 | 文学性表达突出（如诗歌创作），法律/医疗文档结构化总结能力领先 | 腾讯云评测、CSDN 开发者反馈 |
| 响应速度 | 快速模式响应时间缩短 40%（约 1.2 秒），适合实时交互场景 | 标准模式响应时间约 2.8 秒，深度思考模式需额外 3-5 秒推理 | Readability.com 实测、开发者论坛 |
| 企业级功能 | 动态安全更新（48 小时响应新威胁），支持数据隔离和自定义过滤策略 | 宪法 AI 模式（误报率 < 17%），提供详细审计日志，符合金融/医疗合规要求 | 谷歌企业版文档、Anthropic 白皮书 |
二、成本与市场表现对比
| 维度 | Gemini 2.5 Pro | Claude Sonnet 4 | 数据来源 |
|---|---|---|---|
| 输入成本 | $1.25-$2.50 / 百万 token（≤200K/＞200K） | $3 / 百万 token | 谷歌 API 定价、Anthropic 官网 |
| 输出成本 | $10-$15 / 百万 token | $15 / 百万 token | 同上 |
| 免费额度 | Google AI Studio 每日 50 条消息，100 万 token 试用额度 | 个人用户每月 10 万 token 免费额度，企业版可申请定制 | 谷歌开发者控制台、Anthropic API 文档 |
| 市场份额（推理领域） | 31.5%（上线 6 周即登顶，远超 Claude 系列） | 未单独披露，Claude 全系列占 12%（Sonnet 4 为核心型号） | Poe 平台用户行为报告 |
| 开发者渗透率 | 700 万开发者使用（同比增长 500%），Vertex AI 调用量增长 40 倍 | 未直接披露，GitHub Star 数超过 15 万（Claude 系列） | 谷歌 I/O 2025、GitHub 趋势数据 |
| 典型企业客户 | 谷歌云、Adobe、Salesforce（多模态内容处理） | 微软 Azure、IBM、摩根大通（代码开发与合规分析） | 企业合作公告 |
三、使用率与趋势分析
1. 市场份额趋势
- Gemini 2.5 Pro：2025 年 5 月上线后，推理模型市场份额迅速攀升至 31.5%，远超 Claude 系列的 12%。增长动力主要来自其强大的多模态能力和谷歌生态深度整合（如搜索、Workspace）。
- Claude Sonnet 4：作为 Anthropic 主力型号，虽未单独披露数据，但 Claude 系列在代码生成领域保持领先，特别是在金融、法律等企业级用户中渗透率较高。
2. 增长驱动因素
- Gemini 2.5 Pro：多模态支持及实时数据接入（如 Google 搜索）极大提升内容创作和数据分析效率。广告公司利用其分析竞品视频并生成营销文案，效率提升达 60%。
- Claude Sonnet 4：代码生成准确率高（SWE-bench 72.7%），长上下文处理稳定，吸引 GitHub Copilot、Cursor 等开发工具集成，开发者日均调用量增长 35%。
四、适用场景决策树
flowchart TD
A[需求类型] --> B{是否需要多模态支持？}
B -- 是 --> C[选择 Gemini 2.5 Pro]
B -- 否 --> D{是否侧重代码开发或长文档分析？}
D -- 是 --> E[选择 Claude Sonnet 4]
D -- 否 --> F[根据成本/响应速度选择]
五、API Key 的使用教程（国内）
针对国内用户，由于部分海外服务访问限制，可以通过国内平台“能用AI”获取API Key。
1、访问能用AI工具
在浏览器中打开能用AI进入主页
https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ
登录后，导航至API管理页面。
2、生成API Key
- 点击“添加令牌”按钮。
- 创建成功后，点击“查看KEY”按钮，获取你的API Key。
3、使用OpenAI API的实战教程
拥有了API Key后，接下来就是如何在你的项目中调用OpenAI API了。以下以Python为例，详细展示如何进行调用。
(1).可以调用的模型
gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-16K
gpt-4
gpt-4-1106-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-1106-vision-preview
gpt-4-turbo-2024-04-09
gpt-4o-2024-05-13
gpt-4-32K
claude-2
claude-3-opus-20240229
claude-3-sonnet-20240229
等等
(2).Python示例代码（基础）
基本使用：直接调用，没有设置系统提示词的代码
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="这里是能用AI的api_key",
base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
messages=[
# 把用户提示词传进来content
{'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"},
],
model='gpt-4', # 上面写了可以调用的模型
stream=True # 一定要设置True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
在这里插入代码片
(3).Python示例代码（高阶）
进阶代码：根据用户反馈的问题，用GPT进行问题分类
from openai import OpenAI
# 创建OpenAI客户端
client = OpenAI(
api_key="your_api_key", # 你自己创建创建的Key
base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)
def api(content):
print()
# 这里是系统提示词
sysContent = f"请对下面的内容进行分类，并且描述出对应分类的理由。你只需要根据用户的内容输出下面几种类型：bug类型,用户体验问题，用户吐槽." \
f"输出格式:[类型]-[问题:{content}]-[分析的理由]"
response = client.chat.completions.create(
messages=[
# 把系统提示词传进来sysContent
{'role': 'system', 'content': sysContent},
# 把用户提示词传进来content
{'role': 'user', 'content': content},
],
# 这是模型
model='gpt-4', # 上面写了可以调用的模型
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
if __name__ == '__main__':
content = "这个页面不太好看"
api(content)
通过这段代码，你可以轻松地与OpenAl、Claude、DeepSeek、replicate、Ideogram、Google、XAI等其他模型进行交互，获取所需的文本内容。✨