Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
哪种 AI 模型最适合您的业务？ 以下是简短的答案：这取决于你的优先事项——速度、成本或能力。到 2025 年 12 月，企业正在利用杠杆作用 多模型策略 平衡业绩和开支。像这样的工具 Prompts.ai 通过集成来简化此过程 35 多款领先模特 整合到单一平台中，使您可以实时比较、管理和优化使用情况。
有了 Prompts.ai，你离更智能、可扩展且具有成本效益的人工智能工作流程又近了一步。
LLM 比较表：性能、速度、成本和背景 Windows 2025
截至2025年12月，大型语言模型 (LLM) 的格局已发展成为一个竞争激烈的领域，由四种杰出的模型领先，每种模型在特定的企业应用程序中都表现出色。 GPT-5.2 速度领先，每秒处理187个代币——比Claude快3.8倍——使其成为实时客户互动和对话代理的首选。它还实现了令人印象深刻的GDPval的70.9％，首次与人类专家在44个职业中的表现相当。另一方面， Claude Opus 4.5 为编码能力设定了标杆，在 SWE-Bench Verified 上获得了80.9％的分数。 双子座 3 Pro 在LMArena排行榜上以1,501的Elo分数打破纪录，并因其在单一架构内处理文本、图像、视频和音频的能力而脱颖而出。最后， LlaMa 4 Scout 提供无与伦比的上下文功能，可容纳多达 1000 万个令牌，使企业能够一次处理庞大的代码库或文档档案。
开源模型和专有模型之间的差距几乎已经缩小，在一年内从MMLU基准的17.5个百分点缩小到仅0.3个百分点。这一变化具有重大成本影响：Claude Opus 4.5每百万个输入代币的成本为5.00美元，而DeepSeek V3.2的分类性能仅为0.28美元，下降了94％。Prompts.ai 将这些模型集成到单一平台中，使团队能够战略性地分配任务——使用预算友好的选项来完成更简单的任务，为复杂的推理保留高级模型。这种方法通常可以为企业节省40％至60％的人工智能费用。
“2025 年 12 月在 ChatGPT、Claude 和 Gemini 之间做出选择，这反映了一个成熟的市场，专业领域明确。”-Aloa AI 比较报告
这些区别为仔细研究每种模型的优势和专业应用铺平了道路。
GPT-5.2 专为同时要求速度和准确性的任务而设计，这要归功于其适应任务复杂性的动态推理能力。与 GPT-4 相比，它可将事实错误减少多达 80%，使其成为精度至关重要的面向客户的应用程序的可靠工具。它的定价为每百万个输入代币1.75美元，输出代币的定价为14.00美元，加上缓存输入的90％的折扣，它为文档摘要或常见问题解答自动化等重复工作流程提供了成本效益。通过 Prompts.ai 的统一 API，团队可以轻松地将 GPT-5.2 集成到他们的工作流程中，无需管理单独的账户或计费系统即可访问其功能。
Claude Opus 4.5凭借其嵌入式道德准则，在医疗保健、金融和法律服务等监管要求严格的行业中大放异彩。除了其编码专业知识外，它还可以自主执行超过30小时的任务，处理复杂的流程，例如建立数据管道或进行合规性审计。它的上下文窗口涵盖标准模式下的20万个代币和测试版中多达100万个代币，非常适合分析合同或研究论文等冗长文档。凭借零数据保留政策以及缓存输入的90％的折扣，Claude对于优先考虑隐私的工作流程也具有成本效益。Prompts.ai 允许直接访问 Claude 的企业功能，包括符合 GDPR 和 SOC 2 标准的实时代币监控和合规工具。
LLaMa 4的开放式权重设计允许企业自行托管该模型，从而确保完整的数据隐私，并免除每个代币的费用——成本仅限于计算资源。这使其成为批量分类等高容量任务或需要气隙部署的环境的绝佳选择。Scout 变体的 1000 万个代币上下文窗口的表现优于专有竞争对手，使其成为检索增强生成 (RAG) 工作流程的理想之选，该工作流程无需分块或汇总即可利用广泛的内部知识库。Prompts.ai 简化了 LLaMA 的部署，使团队能够测试开源模型和专有模型，并根据工作负载需求无缝切换。
Gemini 3 Pro 提供统一的变压器架构，能够同时处理文本、图像、音频、视频和代码，无需单独的预处理步骤。它的上下文窗口范围从100万到200万个代币不等（取决于企业级别），在分析大量视频库或管理混合媒体营销活动等研究密集型任务中表现出色。Gemini的价格为每百万个输入代币2.00美元，输出代币的价格为12.00美元，在性能和成本效益之间取得了平衡，并与之无缝集成 谷歌工作空间。Prompts.ai 使用户能够使用相同的提示直接将 Gemini 与 GPT-5.2 和 Claude 进行比较，从而使企业能够评估多模式性能，并在不受供应商锁定的情况下选择最适合其需求的模型。
在评估领先的语言模型时，有四个关键指标在起作用： 编程能力 （SWE-Bench 已验证）， 推理深度 （GPQA Diamond 和 ARC-AGI-2）， 推理速度 （每秒令牌），以及 上下文容量。每种模型都有其优势，使其适用于不同的任务。对于编码基准测试， Claude Opus 4.5 以 80.9% 的得分领先，略微领先 GPT-5.2 为80.0％，而 双子座 3 Pro 紧随其后，为76.8％。关于需要高级专业知识的推理任务， GPT-5.2 在GPQA Diamond上以92.4％的分数跑赢大盘， 双子座 3 Pro 紧随其后，为91.9％。
速度是另一个差异化因素。 GPT-5.2 每秒处理 187 个代币，比 Claude Opus 4.5 的每秒 49 个代币快 3.8 倍。这种速度优势使GPT-5.2成为面向客户的聊天机器人等应用程序的绝佳选择，在这些应用中，快速响应时间至关重要。
有趣的是，在MMLU基准测试中，开源模型和专有模型之间的性能差距几乎消失了，在一年内从17.5个百分点缩小到仅0.3个百分点。这一进展意味着企业现在可以放心地部署自托管模型，例如 骆驼 4 适用于隐私至上的任务，同时为高级推理或多模式应用保留高级模型。这些指标突出显示了每种模型如何与特定的业务需求保持一致。
语言模型的选择在很大程度上取决于手头的任务。对于 实时客户支持， GPT-5.2 是最出色的选择，在短短2.7秒内交付500个代币，而Claude Opus 4.5的交付时间为10.2秒。说到这里 生产代码开发， Claude Opus 4.5 在 SWE-Bench Verified 中获得最高分，表现出其在解决现实世界中 GitHub 问题的能力。对于 研究和文件分析， 双子座 3 Pro 凭借其庞大的1M—2M代币上下文窗口，允许用户在单个查询中处理整个代码库或多篇研究论文，其容量是GPT-5.2的400K令牌的2.5倍。
“最佳策略不再是'我们应该使用哪种单一模型？'但是'哪些模型可以完成哪些任务？'”-数字应用
通过采用多模式方法，企业可以节省40％至60％的成本。例如，分类等更简单的任务可以利用具有成本效益的模型，例如 深度寻找 V3.2，而复杂的推理任务更适合 Claude Opus 4.5 或 GPT-5.2。这种量身定制的方法可确保明智地分配资源，平衡性能和成本效率。
使用语言模型的成本差异很大，定价受 API 费率、错误更正和集成工作等因素的影响。像这样的提供商 人类 和 OpenAI 报价 提示缓存 和 批处理 以减少开支。缓存的输入令牌最多可以削减90％的成本，而非实时批处理API任务（例如隔夜报告生成）可获得高达50％的折扣。Prompts.ai 等工具通过提供统一的仪表板来简化这些优化，该仪表板跟踪代币使用情况，根据性能阈值自动执行任务路由，并提供实时 FinOps 控制。这些功能可帮助团队监控支出、设置预算提醒和执行使用政策，无需人工监督。
治理在模型选择中也起着至关重要的作用。虽然大多数提供商符合 SOC 2 Type II 和 GDPR 等标准，但只有 Claude Opus 4.5 和 GPT-5.2 提供 HIPAA 业务伙伴协议，使其适用于医疗保健应用。数据驻留是另一个关键因素；例如， 深度寻找 处理有关中国基础设施的数据，这可能与金融或政府等行业的监管相冲突。Prompts.ai 通过提供并排比较和审计跟踪来应对这些挑战，确保所有模型都一致满足合规性要求。
选择正确的语言模型需要在情报和成本效率之间取得平衡。高性能模型，例如 双子座 3 Pro 和 GPT-5.2 擅长处理复杂的任务，例如多步推理、高级编码和战略分析，尽管它们会带来更高的代币成本。例如，可以将更简单的任务路由到具有成本效益的选项，例如 深度寻找 V3.2，这只需要花费 每 100 万个输入代币 0.28 美元，同时为要求更高的任务保留高级车型。
速度是另一个关键因素，特别是对于客户服务聊天机器人或实时语音助手等实时应用程序。 GPT-5.2 进程 每秒 187 个代币，使之成为现实 快 3.8 倍 比 Claude Opus 4.5，它只能处理 每秒 49 个代币。但是，对于不需要立即做出响应的批处理或大规模数据分析，您可以优先考虑其他因素，例如推理深度或成本，而不是速度。
在处理大量数据集或冗长文档时， 上下文窗口大小 变得必不可少。像这样的模型 LlaMa 4 Scout 提供最多可达的上下文窗口 一千万个代币，允许在单个查询中对整个代码库、研究论文或法律文件进行全面分析。此功能在以下情况下特别有用 检索增强生成 (RAG) 工作流程，需要在不重新训练模型的情况下整合大量知识。对于标准任务，较小的上下文窗口通常足够且更经济。
在以推理为中心的模式和对话模式之间的选择取决于任务的性质。 GPT-5.2 非常适合编码、数学计算和复杂问题解决等逻辑密集型活动，而 Claude Opus 4.5 在细致入微的对话、语气调整和内容创作方面大放异彩，使其成为客户支持或需要个人风格的任务的完美之选。此外，请考虑是否需要专有模型以简化 API 访问，还是需要开放权重模型，例如 骆驼 4 用于私有部署、微调和增强对敏感数据的控制。使用 Prompts.ai，您可以通过对这些标准进行实时并排比较来完善您的选择。
Prompts.ai 通过启用，简化了评估语言模型的过程 实时、并排比较。与其锁定单一供应商，不如跨模型测试相同的提示，例如 GPT-5.2， Claude Opus 4.5，以及 双子座 3 Pro 以确定哪种方法可为您的特定需求提供最佳结果。这种供应商中立的方法确保了灵活性，允许您在模型之间无缝切换，例如，使用 GPT-5.2 用于逻辑密集型任务和 克劳德 用于创作内容——无需中断工作流程。
该平台运行在 即用即付 TOKN 积分系统，因此您只需按使用量付费，从而避免了昂贵的每月订阅。鉴于人工智能的快速发展，这尤其有价值。Prompts.ai 还提供 FinOps 控件 通过统一的仪表板，可以轻松跟踪代币使用情况、监控支出和设置预算提醒。您甚至可以按性能阈值自动执行任务路由，将简单的任务定向到预算友好的模型，同时为复杂的推理保留高级选项。这种多模型方法可以显著节省成本。
除了成本管理，Prompts.ai 还提供 预建的工作流程 称为 “省时”，是用于销售、营销和运营任务的即用型模板。这些模板对整个团队的即时工程进行了标准化，确保在模型之间切换时得到一致的结果。该平台还支持 自定义工作流程 使用 LoRA（低等级改编），缩短了渲染和提案创建等要求苛刻的任务所需的时间。可以访问结束了 35 位领先的法学硕士 通过单一界面，您可以快速适应新模型的出现，而无需彻底改革基础架构。
互操作性始于标准化不同模型中提示的结构。通过定义角色、任务、示例输出和排除项等元素，无论使用 GPT-5.2， Claude Opus 4.5，或者像这样的敞篷车型 骆驼 4。Prompts.ai 通过维护集中式提示库、让您的团队轻松访问精简提示以及简化与工作流程的集成来帮助解决这个问题。
“认识到人工智能的潜力，将其视为一个年轻、缺乏经验但又出色的员工，可以显著增强甚至取代整个团队。”-Chatfuel首席执行官Fedor Pak
合规要求因行业和地区而异。虽然许多提供商都遵守诸如此类的标准 SOC 2 类型 II 和 GDPR，只有少数报价 HIPAA 商业伙伴协议 用于医疗保健应用。Prompts.ai 通过完整的审计跟踪确保企业级安全，使您能够跟踪每一次人工智能互动以进行监管审查。该平台还允许您执行使用策略，满足数据驻留要求并保护敏感信息，尤其是在私有基础设施上部署开放权重模型时。
对于处理专有数据的组织来说， 检索增强生成 (RAG) 提供了一种在不暴露敏感信息的情况下将知识纳入模型的安全方法。Prompts.ai 支持 RAG 工作流程，让您在充分利用顶级 LLM 功能的同时完全控制数据。此外，该平台还包括 故意对齐功能，它们在执行之前根据安全指导方针对决策进行验证，这是金融、医疗保健或法律服务等高风险行业的重要保障措施。通过将强大的合规工具与模型之间切换的灵活性相结合，Prompts.ai 可确保您在不影响性能或效率的情况下满足监管标准。
选择正确的大型语言模型 (LLM) 归结为平衡性能、成本和合规性。没有哪种模式可以满足所有企业的需求。相反，各公司正在采用 多模型策略，为最适合他们的模型分配特定的任务——无论是速度、编码能力还是处理长上下文数据。这种有针对性的方法不仅可以提高性能，还可以简化工作流程。
模型之间的成本差异惊人，一些预算选项是 便宜94％ 比高级的。企业可以节省 40—60% 的成本 通过使用经济实惠的模型来完成简单的任务，为更复杂的操作保留价格更高的模型。此外，确保符合标准，例如 SOC 2， 你好，以及 GDPR 对于安全部署至关重要，尤其是在受监管的领域。
Prompts.ai 使管理和集成多个 LLM 变得无缝衔接。可以访问 超过 35 款领先型号 通过单一接口和 即用即付 TOKN 积分系统，您只需按实际用量付费。另外，你可以开始试验 100,000 个免费代币，使您可以并排比较模型并确定最适合您的业务工作流程的模型。
该平台的 实时比较工具 允许您根据实际任务评估模型，而内置 FinOps 控件 跟踪代币使用情况，设置预算限额并自动分配任务。预先设计的 节省时间 模板和自定义工作流程可简化即时工程设计，确保整个团队获得一致的结果。从管理客户服务机器人到处理复杂文档或编写高级代码，Prompts.ai 为您提供了灵活性和控制力，无需锁定单一供应商即可扩展 AI。
使用各种语言模型可以使每项任务与最适合其复杂性和成本需求的模型保持一致。例如，高性能模型，例如 GPT-4 非常适合要求苛刻的任务，例如高级推理或生成代码，而更简单的任务，例如汇总或分类，则可以通过更快、更经济的模型来处理。这种方法可确保您在没有不必要的费用的情况下获得所需的结果。
通过为关键任务预留高级模型并将较低成本的模型用于日常工作，组织通常可以节省开支 40— 60% 在不影响质量的前提下降低成本。自动化系统可以更进一步，为每个请求动态选择最合适的模型，优化所有工作流程的速度、成本和准确性。
GPT-5.2 和 Claude Opus 4.5 每种都带来了不同的优势，使其非常适合不同的需求。
Claude Opus 4.5 在编码任务中大放异彩，在软件工程基准测试中准确率约为80％。它强调安全性、深思熟虑的推理以及对即时注入攻击的强大防御能力。这些品质使其成为敏感任务或需要精确和谨慎的复杂写作的可靠选择。
同时， GPT-5.2 擅长抽象推理、数学和专业知识。它在推理和数学基准测试方面取得了顶级结果，处理文本的速度大约是Claude Opus 4.5的3.8倍。这种速度优势使其成为实时或低延迟场景的绝佳选择。
如果你的重点是编码精度和安全关键工作， Claude Opus 4.5 是必经之路。对于需要快速处理、大量数学问题解决或专业知识的任务， GPT-5.2 是更合身的。
Prompts.ai 非常重视 数据隐私 通过整合顶级安全协议和全面的合规措施。通过将人工智能工作流程集中在安全的编排层中，该平台可确保用户数据受到保护，并避免暴露于非托管的第三方端点。
数据保护通过以下方式得到加强 传输和静态加密，而访问权限则通过以下方式进行严格控制 基于角色的权限 以及详细的审计日志。这种设置不仅可以保护敏感信息，还可以为监管审计提供完全的透明度。该平台的实时成本和使用情况跟踪可兼作活动日志，使企业能够遵守CCPA、GDPR和其他行业特定要求等法规。这些功能使 Prompts.ai 成为优先考虑安全性和监管合规性的美国组织值得信赖的解决方案。
