3 月未完，OpenAI 與 Google 已各自推出新一代旗艦。GPT-5.4 以 400K 上下文窗口及 14.40 元/M tokens 的輸入價登場，而 Gemini 3.1 Pro (Preview) 直接將上下文拉至 200 萬 tokens——此數字放於兩年前幾近科幻。對正在選型或準備遷移的開發者而言，2026 年的 API 戰場已非單純「邊個更聰明」，而是「邊個喺你預算內跑得動、跑得耐」。
今年模型發布節奏明顯加快。OpenAI 於 3 月同時推出 GPT-5.4、GPT-5.4 Mini 及 GPT-5.4 Pro 三個變體，覆蓋由 2.88 元/M 至 86.40 元/M 的完整價格帶。Google 則以 Gemini 3.1 Pro (Preview) 押注超長上下文場景。本文從定價結構、上下文實用性、能力標籤三個維度拆解該等新模型，助你在接入前釐清真實成本與性能邊界。
旗艦模型對比：GPT-5.4 Pro 與 Gemini 3.1 Pro 的定價-能力錯位
將 GPT-5.4 Pro 與 Gemini 3.1 Pro (Preview) 並列比較，會發現兩家廠商對「旗艦」的定義已經分歧。GPT-5.4 Pro 定價 86.40 元/M tokens（輸入）及 345.60 元/M tokens（輸出），上下文 100 萬 tokens，輸出上限 128K；Gemini 3.1 Pro (Preview) 輸入僅 9.00 元/M tokens，輸出 72.00 元/M tokens，但上下文窗口翻倍至 200 萬 tokens，輸出上限卻被限制於 8192 tokens。
此錯位甚能說明問題。OpenAI 於 GPT-5.4 Pro 押注的是「高質量長輸出」——128K 的輸出上限配合 reasoning、code、vision 等完整能力標籤，明顯指向複雜 agent 任務及深度推理場景。Google 的 Gemini 3.1 Pro (Preview) 則以 2M 上下文及極低輸入價切入「海量上下文輕處理」賽道，8192 的輸出上限暗示其更擅長一次性消化超長文件後給出精簡結論，而非生成長篇內容。
從發布時間看，兩者均集中於 2026 年 3 月，但策略差異已經拉開。OpenAI 選擇以三檔產品線（Mini/標準/Pro）覆蓋不同預算層級，Google 則先以 Preview 版本試探市場。對於需要穩定 SLA 的生產環境，此區別甚為關鍵。
定價細節拆解：容易被忽略的成本陷阱
輸出 Token 的價格槓桿效應
多數開發者習慣關注輸入價格，但 2026 年新模型的輸出定價差異足以顛覆成本模型。GPT-5.4 標準版的輸出價是輸入的 8 倍（14.40 → 115.20 元/M），Pro 版更達 4 倍（86.40 → 345.60 元/M）。相比之下，Gemini 3.1 Pro (Preview) 的輸出價是輸入的 8 倍，但基數僅 9.00 元/M，實際輸出成本遠低於 OpenAI 全系。
此意味甚麼？若你的應用場景為「短輸入、長輸出」（如創意寫作、代碼生成、報告撰寫），GPT-5.4 Pro 的單次調用成本可能達 Gemini 3.1 Pro (Preview) 的 4-5 倍。反之，若為「長輸入、短輸出」（如文件摘要、資訊提取），Gemini 的 2M 上下文配合低價輸入更具優勢。
Prompt Cache 的隱性收益
GPT-5.4 全系支援 prompt_cache，此為 2026 年值得關注的基礎設施能力。長上下文場景下，重複調用相同前綴（如系統提示、長文件背景）時，緩存命中可顯著降低輸入成本。雖然清單未給出具體緩存折扣率，但結合 400K-1M 的上下文窗口，此特性對構建多輪對話 agent 的開發者幾乎是必選項。
目前 Gemini 3.1 Pro (Preview) 的能力標籤未明確列出 prompt_cache，於超長上下文的重複調用場景下，實際成本可能需要按全價輸入計算。選型時建議透過 最新定價 頁面確認各模型的緩存策略細節。
Mini 版本的價值錨定
GPT-5.4 Mini 的 2.88 元/M tokens 輸入價及 23.04 元/M 輸出價，於 OpenAI 產品線中形成清晰的價值錨定。其保持 400K 上下文窗口，輸出上限 16K，足以覆蓋多數輕量級任務。對於需要快速原型驗證或高並發低延遲場景，Mini 版本的成本結構比標準版友好得多。
關鍵判斷在於：Mini 是否保留足夠的 tool_use 及 function_call 能力？清單顯示 GPT-5.4 Mini 的 tier 標註為 value，能力標籤未完整列出，但同一系列的架構一致性通常較高。若確認支援 agent 工具調用，其將成為 2026 年性價比最高的 OpenAI 選項。
上下文窗口的實用性邊界
200 萬 tokens 聽來吸引，但需冷靜看待。Gemini 3.1 Pro (Preview) 的 2M 上下文配合 8192 輸出上限，設計上更偏向「理解而非生成」。實際接入時，超長上下文的延遲、緩存效率、以及模型對遠距離資訊的注意力衰減都是未知數。
GPT-5.4 Pro 的 1M 上下文 + 128K 輸出則是另一種哲學：允許你於單次調用中完成「讀長篇文件 + 寫詳細分析」的完整閉環。此組合對法律、醫療、金融等需要深度 reasoning 的行業文件處理場景更具吸引力。
場景化選型建議
長對話 Agent 與多輪工具調用： GPT-5.4 標準版或 Pro 版。prompt_cache 支援 + 完整的 tool_use/function_call 能力標籤，配合 400K-1M 上下文，適合構建能記住長期對話歷史的複雜 agent。若預算敏感且延遲要求高，先用 GPT-5.4 Mini 驗證可行性。
批量數據分析與文件摘要： Gemini 3.1 Pro (Preview)。2M 上下文窗口允許單次塞入整本書或大量聊天記錄，9.00 元/M 的輸入價於大批量處理時成本優勢明顯。注意輸出上限 8192 的限制，需要長生成時需拆分任務。
實時 Chat 與低延遲互動： GPT-5.4 Mini。2.88 元/M 的輸入價及 16K 輸出上限足以應對多數客服、問答場景，400K 上下文亦能覆蓋多輪會話歷史。避免使用 Pro 版本，其延遲標註明確較高。
高質量代碼生成與複雜推理： GPT-5.4 Pro。86.40 元/M 的輸入價雖高，但 128K 輸出上限及完整 reasoning/code 能力標籤，於需要一次性生成大型代碼模組或深度技術文件時，能減少拆分帶來的上下文丟失。
常見問題
GPT-5.4 Mini 是否支援工具調用及視覺輸入？
清單中 GPT-5.4 Mini 的能力標籤未完整列出，但基於同系列架構一致性推測，tool_use 及 vision 大概率保留，reasoning 及 long_context 可能有所裁剪。建議透過實際 API 測試或 平台更新日誌 確認具體支援的能力組合，避免生產環境踩坑。
Gemini 3.1 Pro (Preview) 的 2M 上下文於實際使用中有何限制？
輸出上限 8192 tokens 是最硬的約束，意味其不適合需要長篇生成的場景。另外 Preview 版本通常意味 SLA 及可用性保證弱於 GA 版本，關鍵業務建議等待正式版或配置降級方案。
為何 GPT-5.4 Pro 的輸出價高達 345.60 元/M，甚麼場景值得買單？
此定價針對的是「質量敏感且輸出量大」的極端場景——例如一次性生成 128K tokens 的技術白皮書、複雜代碼庫重構、或需要深度 reasoning 的多步驟分析。若任務可以拆分或質量要求沒那麼極致，標準版或 Mini 版本的成本效率更高。
2026 年 3 月密集發布是否意味模型迭代周期正在縮短？
從發布節奏看，OpenAI 與 Google 都在加速。OpenAI 一次性推出三檔變體，Google 以 Preview 快速佔位，此種「發布即測試」的策略對開發者既是機會亦是風險——新模型能力更強，但文件完善度及邊緣 case 穩定性需要時間驗證。建議核心生產環境保持 2-4 週的觀察窗口。
如何比較不同廠商的上下文窗口實用性？
數字只是起點。建議關注三個維度：一是輸出上限與上下文的比值（GPT-5.4 Pro 為 12.8%，Gemini 3.1 Pro 僅 0.4%），此直接影響「讀多少、寫多少」的任務設計；二是是否支援 prompt_cache，長上下文重複調用場景下成本差異巨大；三是實際延遲及可用性，超長上下文的首次 token 延遲通常顯著增加。
2026 年的模型 API 市場正從「能力競賽」轉向「精細分層」。OpenAI 以三檔定價覆蓋由原型至生產的完整鏈路，Google 則以超長上下文及激進低價爭奪特定場景。對開發者而言，關鍵不再是追問「邊個模型最強」，而是明確自己的上下文長度需求、輸出量預算、以及延遲容忍度，再反向匹配具體型號。
建議於正式接入前，用真實業務數據跑一遍 模型對比 工具的成本估算，特別關注輸出 token 佔比對總成本的影響——於 115.20 元/M 甚至 345.60 元/M 的輸出定價面前，prompt 工程的優化空間可能比模型選擇本身更值錢。