【模型比对】Gemini 2.5 Pro 与 Claude Sonnet 4 结构化数据对比报告 + API KEY的使用教程

文章目录

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

  1. 点击"添加令牌"按钮。
  2. 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
bash 复制代码
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

python 复制代码
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)
bash 复制代码
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

python 复制代码
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。✨


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