Claude Opus 4.7 กับ Gemini 3.1 Pro: รุ่นไหนดีกว่ากัน?

จนถึงตอนนี้ ปี 2026 ถือเป็นปีแห่ง AI เชิงเอเจนต์ การพัฒนาของโมเดลทำให้เกิดเครื่องมือสำหรับงานเชิงเอเจนต์มากมาย ตั้งแต่ผู้ช่วยส่วนตัวไปจนถึงเอเจนต์เขียนโค้ด ผู้เล่นรายใหญ่ในพื้นที่นี้ได้แก่ Gemini จาก Google ตระกูล GPT จาก OpenAI และโมเดลของ Anthropic ซึ่งเป็นที่ชื่นชอบของนักพัฒนา 

ในบทความนี้ จะเปรียบเทียบ Claude Opus 4.7 และ Gemini 3.1 Pro รวมถึงผลเกณฑ์ชี้วัดและราคา ตอนท้ายจะมีเกณฑ์หนึ่งข้อที่สามารถใช้ตัดสินใจได้ว่าโมเดลใดเหมาะกับเวิร์กโฟลว์ของคุณที่สุด 

Claude Opus 4.7 คืออะไร?

ตามที่เราอธิบายไว้ในบทความ Opus 4.7 Claude Opus 4.7 เป็นโมเดลเรือธงล่าสุดของ Anthropic อัปเดตจากรุ่นก่อนหน้า Claude Opus 4.6 ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ที่ซับซ้อนและการให้เหตุผลหลายขั้นตอน ทำผลงานได้ดีกว่าในการเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์ การให้เหตุผลจากภาพ และการใช้เครื่องมือ

คุณสมบัติและความสามารถเด่นของ Claude Opus 4.7

หนึ่งในคุณสมบัติสำคัญของ Opus 4.7 คือ งบประมาณของงาน (task budgets) ที่ให้ตั้งข้อจำกัดด้านต้นทุนว่าเอเจนต์สามารถใช้โทเคนต่อหนึ่งงานได้มากน้อยเพียงใด ช่วยป้องกันค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิดเมื่อเอเจนต์ทำงานอัตโนมัติโดยบังคับให้ปรับใช้ทรัพยากรให้เหมาะสมและอยู่ในงบ

Claude Opus 4.7 มีหน้าต่างคอนเท็กซ์ขนาด 1 ล้านโทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 128K โทเคน หมายความว่าสามารถรันงานที่กินเวลานานได้พร้อมคงบริบททั้งหมดของงานไว้ เหมาะอย่างยิ่งเมื่อต้องสำรวจโค้ดเบสขนาดใหญ่ 

โมเดลยังพัฒนาความสามารถด้านวิชัน รองรับภาพได้สูงสุด 3.75 เมกะพิกเซล ส่งผลให้ทำได้ดีกว่า Opus 4.6 ในการให้เหตุผลจากภาพ เหมาะสำหรับงานอย่างการดึงข้อมูลจากชาร์ตความละเอียดสูง  

Opus 4.7 ยังมาพร้อมโหมดความพยายามในการคิดแบบใหม่ xhigh ที่อยู่ระหว่าง high และ max เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในงานเขียนโค้ดและงานเชิงเอเจนต์ นอกจากนี้ยังใช้โหมด high สำหรับการคิดที่เบาลงได้ด้วย Anthropic ยังได้เพิ่ม /ultrareview ใน Claude Code เพื่อรีวิวโค้ดที่เปลี่ยนแปลงและจับบั๊กได้ 

สิ่งที่อาจทำให้หลายคนแปลกใจคือ Adaptive Thinking ตอนนี้ไม่แสดงขั้นคิดโดยค่าเริ่มต้น สามารถคืนสรุปเหตุผลบางส่วนได้โดยตั้งค่า thinking.display เป็น summarized.  

ในด้านเกณฑ์ชี้วัด Opus 4.7 ได้คะแนน:

• 87.6% บน SWE-bench Verified
• 64.3% บน SWE-bench Pro ที่ยากกว่า
• 78% บน OSWorld ซึ่งวัดการใช้งานคอมพิวเตอร์แบบอัตโนมัติ
• 77.3% บน MCP Atlas สำหรับการประสานเวิร์กโฟลว์หลายเครื่องมือ

เมื่อ Claude Opus 4.7 เปิดตัว มันอยู่อันดับสูงสุดของ Artificial Analysis Intelligence Index ด้วยคะแนน 57 และยังนำในงานเชิงเอเจนต์จากโลกจริงที่วัดด้วย GDPval-AA ด้วยคะแนน Elo 1,753 ขณะเดียวกัน GPT-5.5 ก็ได้แซงหน้ามันในทั้งสองรายการ

เรียนรู้วิธีสร้างแอป benchmark บน Streamlit เพื่อตรวจสอบว่าหน่วยความจำการวิจารณ์ตนเองของ Opus 4.7 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโค้ดจริงหรือไม่ ในระดับความพยายาม high, xhigh และ max จาก Claude Opus 4.7 Practical Benchmark ติวเตอเรียลของเรา 

ข้อดีและข้อจำกัดของ Claude Opus 4.7

โมเดลของ Anthropic เป็นที่รู้กันว่าดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ด และผลเกณฑ์ชี้วัดของ Opus 4.7 ก็ยืนยันเรื่องนี้ อย่างไรก็ตาม ตระกูล Opus มีราคาสูง ทำให้ฟีเจอร์งบประมาณของงานมีประโยชน์ โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่รันเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ที่ยาวนาน 

โมเดลยังมีให้ใช้งานผ่านผู้ให้บริการคลาวด์หลายราย เช่น Amazon Bedrock, Google Vertex AI และ Microsoft Foundry ช่วยให้บูรณาการกับผู้ให้บริการที่ใช้อยู่ได้ง่าย 

Opus 4.7 ยังมาพร้อมตัวตัดคำ (tokenizer) แบบใหม่ ทำให้เปรียบเทียบต้นทุนจริงกับรุ่นก่อนหน้าได้ยากขึ้นเล็กน้อย อย่างไรก็ดี ตามข้อมูลของ Artificial Analysis Intelligence Opus 4.7 ใช้เอาต์พุตโทเคนน้อยกว่า Opus 4.6 ประมาณ 35% ในการรันดัชนีของพวกเขา 

เรียนรู้ความสามารถของโมเดลที่ดีที่สุดของ Anthropic ที่เปิดให้ใช้งานสาธารณะ Claude Opus 4.7 และสร้างเครื่องมือด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แปลงชาร์ตเป็นข้อมูลดิบได้จาก Claude Opus 4.7 API Tutorial 

Gemini 3.1 Pro คืออะไร? 

Gemini 3.1 Pro เป็นโมเดลให้เหตุผลเรือธงปัจจุบันของ Google DeepMind ใช้สถาปัตยกรรม Transformer แบบ mixture of experts เมื่อ Gemini 3.1 Pro เปิดตัว มันนำหน้า Opus 4.6 บน Artificial Analysis Intelligence Index อยู่ 4 คะแนน และปัจจุบันทำคะแนนเท่ากับ Opus 4.7 ที่ 57 

หากต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับ Gemini 3.1 Pro เพิ่มเติม โปรดดูบทความ Building with Gemini 3.1 Pro ที่ครอบคลุมวิธีสร้างแอปพร้อมใช้งานจริงด้วย Gemini 3.1 Pro 

คุณสมบัติและความสามารถเด่นของ Gemini 3.1 Pro

แตกต่างจาก Gemini 3 Pro ซึ่งมี 2 ระดับ Gemini 3.1 Pro มีระดับการคิด 3 ระดับ ได้แก่ การให้เหตุผลแบบ low, medium และ high ระดับต่ำเหมาะกับความเร็วและการประหยัดโทเคน medium ให้ความสมดุล ส่วน high จะสร้างโทเคนการคิดมากขึ้นและตอบช้าที่สุด ควรใช้กับงานที่ต้องการการให้เหตุผลซับซ้อน  

Gemini 3.1 Pro ยังมีหน้าต่างคอนเท็กซ์อินพุต 1 ล้านโทเคน แต่เอาต์พุตเล็กกว่าประมาณ 65K โทเคน เป็นมัลติโหมด รองรับเสียง ไฟล์ PDF ข้อความ และภาพ 

มาดูเกณฑ์ชี้วัดกัน นี่คือสองด้านที่ Gemini 3.1 Pro โดดเด่น: 

• Gemini 3.1 Pro นำโด่งบน ARC-AGI-2 ด้วยคะแนน 77.1%.
• Gemini 3.1 Pro ได้ 73.9% บน MCP Atlas ซึ่งวัดการประสานเวิร์กโฟลว์หลายเครื่องมือ 

ตามข้อมูลของ Artificial Analysis Intelligence Gemini 3.1 Pro Preview ใช้โทเคนคุ้มค่า โดยใช้ ~57 ล้านโทเคนในการรันดัชนีของพวกเขาเมื่อเทียบกับ Opus 4.6 

Gemini 3.1 Pro นำหน้า Opus 4.7 บนดัชนีการเขียนโค้ดของ Artificial Analysis Coding Index แต่ตามหลังบน Agentic Index 

ข้อดีและข้อจำกัดของ Gemini 3.1 Pro

โครงสร้างราคาของ Gemini 3.1 Pro ค่อนข้างดึงดูดใจ โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้โทเคนจำนวนมาก Google ยังมีส่วนลด 50% ในรูปแบบราคาแบบแบตช์ จึงเหมาะอย่างยิ่งเมื่อไม่ต้องการผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ 

ในด้านข้อเสีย หน้าต่างเอาต์พุต 65K ของ Gemini 3.1 Pro มีขนาดเพียงครึ่งหนึ่งของ Opus 4.7 (128K) 

การเปรียบเทียบตัวต่อตัว: Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

นี่คือข้อมูลอ้างอิงแบบเร็ว ก่อนที่จะพิจารณาแต่ละหมวดหมู่

ประสิทธิภาพงานเชิงเอเจนต์และการใช้งานคอมพิวเตอร์ 

Opus 4.7 เป็นโมเดลที่แข็งแกร่งมากสำหรับงานเชิงเอเจนต์ โดยเฉพาะเพราะเปิดให้ควบคุมจำนวนโทเคนที่เอเจนต์ใช้ได้ ระบบนี้ไม่มีใน Gemini 3.1 Pro ซึ่งต้องใช้ระดับการคิดเพื่อควบคุมการใช้โทเคน 

Opus 4.7 ได้ 78% บนเกณฑ์ชี้วัด OSWorld สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์แบบอัตโนมัติ ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งใกล้เคียงกับ GPT 5.5 ที่ 78.7% ขณะที่ Gemini 3.1 Pro ยังไม่มีคะแนน OSWorld ที่เผยแพร่ บน MCP Atlas Opus 4.7 นำที่ 77.3% เมื่อเทียบกับ Gemini ที่ 73.9% ตัวเลขเหล่านี้ยืนยันว่า Opus 4.7 เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับระบบเชิงเอเจนต์ในงานผลิตจริง 

เกณฑ์ชี้วัดด้านการเขียนโค้ด 

ต่อไปมาดูกันว่าโมเดลใดดีที่สุดด้านการเขียนโปรแกรมตามเกณฑ์ที่มี โดยเฉพาะ SWE-bench Verified ซึ่งทดสอบจากปัญหา GitHub จริง 

Opus 4.7 ได้ 87.6% เทียบกับ 80.6% ของ Gemini 3.1 Pro บน SWE-bench Pro ซึ่งเป็นเวอร์ชันทดสอบที่ยากกว่า Opus 4.7 ได้ 64.3% เทียบกับ 54.2% ของ Gemini (และ 58.6% ของ GPT 5.5) ตัวเลขชี้ว่า Opus 4.7 เป็นโมเดลเขียนโค้ดที่แข็งแกร่งที่สุดในโลกขณะนี้ 

สำหรับ Terminal-Bench 2.0 ซึ่งทดสอบความสามารถการเขียนโค้ดบนเทอร์มินัล Opus 4.7 ได้ 69.4% Gemini Pro ได้ 68.5% และ GPT 5.5 ใหม่ได้ 82.7% ผู้ชนะชัดเจนในเกณฑ์นี้คือ GPT-5.5 ขณะที่สองโมเดลของเราทำคะแนนใกล้เคียงกัน 

การให้เหตุผลและงานเชิงวิทยาศาสตร์ 

โมเดลใดดีที่สุดสำหรับการให้เหตุผลและงานด้านวิทยาศาสตร์? มาหาคำตอบกัน จะไม่ใช้เกณฑ์ GPQA Diamond เพราะทุกโมเดลทำได้ยอดเยี่ยมแทบทั้งหมด แต่จะดู ARC-AGI-2 ซึ่งวัดสติปัญญาเชิงพลวัต หมายถึงความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาเชิงนามธรรมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน 

Gemini 3.1 Pro ได้ 77.1% เทียบกับ 75.8% ของ Opus 4.7 และ 85.0% ของ GPT 5.5 ทำให้ GPT 5.5 เป็นผู้ชนะที่ชัดเจน ตามด้วย Gemini 3.1 Pro 

บน Humanity's Last Exam ซึ่งมุ่งวัดการให้เหตุผลระดับบัณฑิตศึกษาในสาขาวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และมนุษยศาสตร์ Opus 4.7 นำหน้า Gemini 3.1 Pro ทั้งแบบมีและไม่มีเครื่องมือ:

• ไม่มีเครื่องมือ: Opus 4.7 นำด้วย 46.9% ตามด้วย Gemini 3.1 Pro (44.4%) และ GPT 5.5 Pro (43.1%).
• มีเครื่องมือ: GPT 5.5 Pro นำด้วย 57.2% ตามด้วย Opus 4.7 (54.7%) และ Gemini 3.1 Pro (51.4%).

ต้นทุนและประสิทธิภาพการใช้โทเคน 

Opus 4.7 มีค่าใช้จ่าย $5 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุต และ $25 ต่อหนึ่งล้านโทเคนเอาต์พุต ขณะที่ Gemini 3.1 Pro อยู่ที่ $2 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุต และ $12 ต่อหนึ่งล้านโทเคนเอาต์พุต Gemini จึงถูกกว่ามาก และด้วยส่วนลดราคาแบบแบตช์ 50% โมเดลนี้มีความคุ้มค่าสูงสำหรับงานที่ใช้โทเคนจำนวนมาก 

นอกจากนี้ ควรกล่าวถึงว่าตัวตัดคำรุ่นใหม่ของ Opus 4.7 ทำให้เปรียบเทียบต้นทุนกับรุ่น Opus ก่อนหน้าได้ยากขึ้นเล็กน้อย 

หน้าต่างคอนเท็กซ์และขีดความสามารถเอาต์พุต 

ทั้งสองโมเดลรองรับอินพุต 1 ล้านโทเคน ทำให้สามารถป้อนโค้ดเบสทั้งชุดและงานวิจัยยาว ๆ ในพร็อมป์ตเดียวได้ 

สำหรับเอาต์พุต Opus 4.7 รองรับ 128K โทเคน ขณะที่ Gemini 3.1 Pro รองรับ 65,536 โทเคน ทำให้ Opus เหมาะกว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องสร้างเอาต์พุตจำนวนมาก 

เรียนรู้การเปรียบเทียบ Opus 4.7 กับ GPT 5.4 ในบทความสอน Opus 4.7 vs. GPT-5.4 ซึ่งเปรียบเทียบทั้งสองด้านการเขียนโค้ด เวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ และงานที่ใช้คอนเท็กซ์ยาว พร้อมวิเคราะห์เกณฑ์ชี้วัด  

Claude Opus 4.7 ดีกว่า Gemini 3.1 Pro หรือไม่?

มาถึงคำถามว่า ระหว่างสองโมเดลนี้ควรเลือกอันไหน?

ควรเลือก Claude Opus 4.7 หาก... 

• กำลังสร้างไปป์ไลน์การเขียนโค้ดเชิงเอเจนต์ที่ช่องว่าง SWE-bench Pro 10 คะแนน แปลเป็นจำนวนรันที่ล้มเหลวในงานผลิตที่น้อยลงโดยตรง
• ต้องการงบประมาณของงานเพื่อทำให้ลูปอัตโนมัติยาว ๆ คาดการณ์ได้มากขึ้น โดยไม่ต้องเพิ่มลอจิกมอนิเตอร์ภายนอก
• ไปป์ไลน์ของคุณสร้างเอาต์พุตยาว และเพดาน 128K โทเคนมีความสำคัญ ซึ่งเกือบสองเท่าของที่ Gemini 3.1 Pro รองรับ
• ต้องการคะแนนการประสานหลายเครื่องมือที่แข็งแกร่งที่สุดบน MCP Atlas สำหรับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ที่ซับซ้อน
• อยู่ในระบบนิเวศของ Anthropic อยู่แล้วผ่าน Claude Code, Amazon Bedrock หรือ Claude API และต้นทุนการสลับระบบสูงกว่าความต่างของราคา

ควรเลือก Gemini 3.1 Pro หาก... 

• ปริมาณโทเคนทำให้ความต่างต้นทุนอินพุต 2.5 เท่ามีความหมาย เช่น ที่ 500 ล้านโทเคนต่อเดือน ความต่างนั้นคือ $1,500 ต่อเดือน
• ต้องการอินพุตวิดีโอ เสียง หรือ PDF แบบเนทีฟในคอล API เดียว โดยไม่ต้องพรีโพรเซสแยก
• กำลังก่อสร้างบนโครงสร้างพื้นฐานของ Google และต้องการความสัมพันธ์ผู้ให้บริการรายเดียวผ่าน Vertex AI
• การให้เหตุผลจากภาพเชิงนามธรรมเป็นกรณีใช้งานหลัก Opus ตามหลัง ARC-AGI-2 ที่ 75.8% เทียบกับ 77.1% ของ Gemini

ข้อคิดส่งท้าย

ทั้ง Claude Opus 4.7 และ Gemini 3.1 Pro เป็นโมเดลที่แข็งแรง การเลือกใช้ขึ้นอยู่กับงบประมาณและงานที่ต้องการทำ Opus ชนะในงานเชิงเอเจนต์ แต่หากงบไม่พอ Gemini 3.1 Pro ก็เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งเช่นกัน โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาโทเคนที่ถูกกว่ากับส่วนลดราคาแบบแบตช์ 50% 

Anthropic ยังคงนำในแง่โมเดลเขียนโค้ดที่ดีที่สุด จึงเหมาะกับงานเชิงเอเจนต์ที่ต้องการการให้เหตุผลและการเขียนโปรแกรมซับซ้อน ขณะที่ Google มอบโมเดลให้เหตุผลแนวหน้าที่มีราคาต่ำกว่า Anthropic อย่างมีนัยสำคัญ การชิงชัยระหว่างทั้งสองบริษัทและผู้เล่นรายใหญ่อื่น ๆ อย่าง OpenAI คือการมอบโมเดลเชิงเอเจนต์ที่ดีที่สุดซึ่งยังคงเป็นโมเดลอเนกประสงค์ที่ดี

ด้วยความที่ตระกูล Opus มีราคาสูง การมีงบประมาณของงานจึงเป็นเรื่องที่ดี ไม่น่าแปลกใจหากผู้ให้บริการรายอื่นจะผนวกฟีเจอร์นี้ในรุ่นถัดไป นี่จะเป็นส่วนเสริมที่ดีเพื่อทำให้ต้นทุนของงานเชิงเอเจนต์ที่รันยาวคาดการณ์ได้มากขึ้น 

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานกับเครื่องมือ AI ขอแนะนำให้ดู คู่มือเครื่องมือ AI ฟรีที่ดีที่สุดของเรา สำหรับทักษะการเขียนโค้ดด้วย AI ในภาพรวม ลองคอร์ส AI-Assisted Coding for Developers เพื่อพัฒนาทักษะที่ทำให้ผู้ช่วย AI เป็นคู่หูที่ไว้ใจได้มากขึ้นในเวิร์กโฟลว์การพัฒนา 

สุดท้าย คุณยังสามารถเรียนรู้การสร้างแอปพลิเคชันขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ LLMs พร็อมป์ต เชน และเอเจนต์ใน LangChain ได้จากคอร์ส Developing LLM Applications with LangChain