Claude Opus 4.7 เทียบกับ Gemini 3.1 Pro: รุ่นไหนดีกว่ากัน?

จนถึงตอนนี้ ปี 2026 คือปีของ AI แบบเอเจนต์ การพัฒนาของโมเดลทำให้เกิดเครื่องมือมากมายสำหรับงานเชิงเอเจนต์ ตั้งแต่ผู้ช่วยส่วนตัวไปจนถึงเอเจนต์เขียนโค้ด ผู้เล่นรายใหญ่ในพื้นที่นี้ ได้แก่ Gemini จาก Google ตระกูล GPT จาก OpenAI และโมเดลของ Anthropic ซึ่งกลายเป็นที่ชื่นชอบของนักพัฒนา 

ในบทความนี้ จะเปรียบเทียบ Claude Opus 4.7 และ Gemini 3.1 Pro รวมถึงเบนช์มาร์กและราคา ช่วงท้ายจะให้เกณฑ์อย่างหนึ่งที่ใช้ตัดสินใจได้ว่าโมเดลใดเหมาะกับเวิร์กโฟลว์มากที่สุด 

Claude Opus 4.7 คืออะไร?

ตามที่กล่าวไว้ในบทความ Opus 4.7 ของเรา Claude Opus 4.7 คือโมเดลเรือธงล่าสุดของ Anthropic อัปเดตจากรุ่นก่อนหน้า Claude Opus 4.6 ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ที่ซับซ้อนและการให้เหตุผลหลายขั้นตอน ทำผลงานได้ดีกว่าในงานเอเจนต์ด้านโค้ดดิ้ง การให้เหตุผลเชิงภาพ และการใช้เครื่องมือ

คุณสมบัติและความสามารถเด่นของ Claude Opus 4.7

คุณสมบัติสำคัญอย่างหนึ่งของ Opus 4.7 คือ งบประมาณงาน (task budgets) ที่ช่วยกำหนดข้อจำกัดด้านค่าใช้จ่ายว่าเอเจนต์จะใช้โทเค็นได้กี่โทเค็นต่อหนึ่งงาน ช่วยป้องกันค่าใช้จ่ายไม่คาดคิดเมื่อเอเจนต์ทำงานอัตโนมัติ โดยบังคับให้ปรับให้เหมาะสมและอยู่ในงบ

Claude Opus 4.7 มีหน้าต่างคอนเท็กซ์ 1 ล้านโทเค็น และเอาต์พุตสูงสุด 128K โทเค็น หมายความว่าสามารถรันงานระยะยาวโดยคงบริบททั้งหมดของงานไว้ เหมาะอย่างยิ่งเมื่อสำรวจฐานโค้ดขนาดใหญ่ 

โมเดลยังปรับปรุงความสามารถด้านวิชัน รองรับภาพได้สูงสุด 3.75 เมกะพิกเซล ส่งผลให้ให้เหตุผลเชิงภาพได้ดีกว่า Opus 4.6 จึงเหมาะกับงานอย่างเช่นการดึงข้อมูลจากกราฟความละเอียดสูง  

Opus 4.7 ยังมีระดับความพยายามในการคิดแบบใหม่ xhigh อยู่ระหว่าง high และ max เพื่อให้ผลลัพธ์ดีที่สุดในงานโค้ดดิ้งและเอเจนต์ นอกจากนี้ยังใช้ high เพื่อการคิดที่เบาลงได้ด้วย Anthropic ยังได้เพิ่ม /ultrareview ใน Claude Code เพื่อรีวิวโค้ดตามการเปลี่ยนแปลงและจับบั๊ก 

สิ่งที่อาจทำให้บางคนแปลกใจก็คือ Adaptive Thinking ตอนนี้จะไม่แสดงคำตอบเชิงคิดโดยค่าเริ่มต้น สามารถเรียกคืนเวอร์ชันสรุปของการให้เหตุผลได้โดยตั้งค่า thinking.display เป็น summarized.  

ในแง่ของเบนช์มาร์ก Opus 4.7 ทำคะแนนได้:

• 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 มันอยู่บนสูงสุดของ Artificial Analysis Intelligence Index ด้วยคะแนน 57 และยังนำหน้าในการทำงานเอเจนต์กับงานจริงตาม GDPval-AA ด้วยคะแนน Elo 1,753 ในระหว่างนี้ GPT-5.5 ก็แซงขึ้นไปทั้งสองรายการแล้ว

เรียนรู้วิธีสร้างแอปเบนช์มาร์กด้วย Streamlit เพื่อทดสอบว่า self-critique memory ของ Opus 4.7 ช่วยให้ประสิทธิภาพการเขียนโค้ดดีขึ้นจริงหรือไม่ ในระดับความพยายาม high, xhigh และ max จาก บทช่วยสอน Claude Opus 4.7 Practical Benchmark ของเรา 

ข้อดีและข้อเสียของ Claude Opus 4.7

โมเดลของ Anthropic เป็นที่รู้จักว่าโดดเด่นด้านการเขียนโค้ด และเบนช์มาร์กของ Opus 4.7 ก็ยืนยันเรื่องนั้น อย่างไรก็ตาม ตระกูล Opus มีราคาสูง ทำให้ฟีเจอร์งบประมาณงานมีประโยชน์มาก โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่รันเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ยาว ๆ 

โมเดลยังพร้อมใช้งานผ่านผู้ให้บริการคลาวด์หลายราย เช่น Amazon Bedrock, Google Vertex AI และ Microsoft Foundry ช่วยให้ง่ายต่อการผสานรวมกับผู้ให้บริการที่ใช้อยู่แล้ว 

Opus 4.7 มาพร้อมตัวแบ่งโทเค็น (tokenizer) แบบใหม่ ทำให้เทียบต้นทุนจริงกับรุ่นก่อนหน้าได้ยากขึ้นเล็กน้อย อย่างไรก็ดี ตามข้อมูลของ Artificial Analysis Intelligence Opus 4.7 ใช้โทเค็นเอาต์พุตน้อยกว่า Opus 4.6 ราว ~35% ในการรันดัชนีของพวกเขา 

เรียนรู้ความสามารถของโมเดลสาธารณะที่ดีที่สุดของ Anthropic อย่าง Claude Opus 4.7 และสร้างเครื่องมือด้านวิทยาการข้อมูลที่แปลงกราฟเป็นข้อมูลดิบได้จาก บทช่วยสอน Claude Opus 4.7 API 

Gemini 3.1 Pro คืออะไร? 

Gemini 3.1 Pro เป็นโมเดลให้เหตุผลเรือธงปัจจุบันของ Google DeepMind ใช้สถาปัตยกรรม mixture of experts บนฐาน Transformer เมื่อเปิดตัว Gemini 3.1 Pro นำหน้า Artificial Analysis Intelligence Index อยู่ 4 คะแนนจาก Opus 4.6 และปัจจุบันทำคะแนนเท่ากับ Opus 4.7 ที่ 57 คะแนน 

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Gemini 3.1 Pro ลองดูบทความ Building with Gemini 3.1 Pro ของเรา ซึ่งครอบคลุมการสร้างแอปพร้อมใช้งานจริงด้วย Gemini 3.1 Pro 

คุณสมบัติและความสามารถเด่นของ Gemini 3.1 Pro

แตกต่างจาก Gemini 3 Pro ที่มี 2 ระดับ Gemini 3.1 Pro มีระดับการคิด 3 ระดับ: low, medium และ high ระดับต่ำเหมาะกับความเร็วและการประหยัดโทเค็น medium ให้ความสมดุล ส่วน high จะสร้างโทเค็นการคิดมากขึ้นและตอบช้าที่สุด ควรใช้กับงานที่ต้องการการให้เหตุผลซับซ้อน  

Gemini 3.1 Pro มีหน้าต่างคอนเท็กซ์อินพุต 1 ล้านโทเค็นเช่นกัน แต่เอาต์พุตเล็กกว่าราว 65K โทเค็น เป็นมัลติโหมด รองรับเสียง ไฟล์ PDF ข้อความ และรูปภาพ 

มาดูเบนช์มาร์กกัน ต่อไปนี้คือสองด้านที่ Gemini 3.1 Pro โดดเด่น: 

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

ตามข้อมูลของ Artificial Analysis Intelligence Gemini 3.1 Pro Preview ใช้โทเค็นอย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ ~57M โทเค็นเพื่อรันดัชนีของพวกเขาเมื่อเทียบกับ Opus 4.6 

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

ข้อดีและข้อเสียของ Gemini 3.1 Pro

ราคา Gemini 3.1 Pro น่าดึงดูดมาก โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้โทเค็นจำนวนมาก Google ยังมีส่วนลด 50% ด้วยโมเดลราคาแบบแบตช์ เหมาะอย่างยิ่งเมื่อไม่ต้องการผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ 

ด้านที่เป็นข้อเสียคือหน้าต่างเอาต์พุต 65K ของ Gemini 3.1 Pro มีขนาดเพียงครึ่งเดียวของ Opus 4.7 (128K) 

เปรียบเทียบแบบตัวต่อตัว: Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

นี่คือสรุปแบบรวดเร็ว ก่อนที่จะดูในแต่ละหมวดหมู่

ประสิทธิภาพเชิงเอเจนต์และการใช้งานคอมพิวเตอร์ 

Opus 4.7 แข็งแกร่งมากสำหรับงานเชิงเอเจนต์ โดยเฉพาะเพราะให้ควบคุมจำนวนโทเค็นที่เอเจนต์ใช้ได้ ระบบนี้ไม่มีใน Gemini 3.1 Pro จำเป็นต้องใช้ระดับการคิดเพื่อควบคุมการใช้โทเค็นแทน 

Opus 4.7 ทำได้ 78% บนเบนช์มาร์ก OSWorld สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์แบบอัตโนมัติ ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งพอ ๆ กับคะแนน GPT 5.5 ที่ 78.7% ขณะที่ Gemini 3.1 Pro ยังไม่มีคะแนน OSWorld เผยแพร่ บน MCP Atlas Opus 4.7 นำด้วย 77.3% เทียบกับ 73.9% ของ Gemini ตัวเลขเหล่านี้ทำให้ Opus 4.7 เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับระบบเอเจนต์ในงานจริง 

เบนช์มาร์กด้านการเขียนโค้ด 

ต่อไปมาดูว่าโมเดลใดทำได้ดีกว่าในงานโปรแกรมมิงตามเบนช์มาร์ก โดยเฉพาะ SWE-bench Verified ที่ทดสอบจากประเด็นบน GitHub จริง 

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

สำหรับ Terminal-Bench 2.0 ซึ่งทดสอบความสามารถในการโค้ดบนเทอร์มินัล Opus 4.7 ได้ 69.4% Gemini Pro 68.5% และ GPT 5.5 ใหม่ได้ 82.7% ผู้ชนะชัดเจนคือ GPT-5.5 ส่วนสองโมเดลของเราทำได้สูสีกันบนเบนช์มาร์กนี้ 

การให้เหตุผลและงานเชิงวิทยาศาสตร์ 

โมเดลใดดีที่สุดสำหรับการให้เหตุผลและงานเชิงวิทยาศาสตร์? มาดูกัน จะไม่นำ GPQA Diamond มาใช้เพราะทุกโมเดลทำได้ดีมากแทบไม่ต่างกัน แต่จะดู ARC-AGI-2 ซึ่งวัดความฉลาดเชิงพลวัต หมายถึงความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาเชิงนามธรรมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน 

Gemini 3.1 Pro ทำได้ 77.1% เทียบกับ 75.8% ของ Opus 4.7 และ 85.0% ของ GPT 5.5 ผู้ชนะชัดเจนคือ GPT 5.5 ตามมาด้วย Gemini 3.1 Pro 

บน Humanity's Last Exam ซึ่งพยายามวัดการให้เหตุผลระดับบัณฑิตศึกษาครอบคลุมวิทยาศาสตร์ 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%)

ต้นทุนและประสิทธิภาพการใช้โทเค็น 

Opus 4.7 มีค่าใช้จ่าย $5 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $25 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต ขณะที่ Gemini 3.1 Pro อยู่ที่ $2 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $12 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต Gemini จึงถูกกว่ามาก และด้วยส่วนลดราคาแบบแบตช์ 50% ทำให้เหมาะกับงานที่ต้องใช้โทเค็นจำนวนมาก 

นอกจากนี้ควรกล่าวถึงว่า tokenizer ใหม่ของ Opus 4.7 ทำให้การเปรียบเทียบต้นทุนกับรุ่น Opus ก่อนหน้ายากขึ้นเล็กน้อย 

หน้าต่างคอนเท็กซ์และขีดความสามารถเอาต์พุต 

ทั้งสองโมเดลรับอินพุตได้ 1 ล้านโทเค็น ทำให้สามารถป้อนทั้งฐานโค้ดหรือเอกสารวิจัยยาว ๆ ได้ในพรอมต์เดียว 

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

ดูว่า Opus 4.7 และ GPT 5.4 เปรียบเทียบกันอย่างไรได้ในบทช่วยสอน Opus 4.7 vs. GPT-5.4 ซึ่งเราเปรียบเทียบทั้งสองในด้านการโค้ด เวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ และงานคอนเท็กซ์ยาว พร้อมวิเคราะห์เบนช์มาร์ก  

Claude Opus 4.7 ดีกว่า Gemini 3.1 Pro หรือไม่?

มาถึงคำถามสำคัญว่า แล้วควรเลือกโมเดลใดในสองตัวนี้

ควรเลือก Claude Opus 4.7 หาก... 

• กำลังสร้างไปป์ไลน์เอเจนต์ด้านโค้ดดิ้งที่ช่องว่าง 10 คะแนนบน SWE-bench Pro แปลตรงตัวเป็นจำนวนรันล้มเหลวในโปรดักชันที่น้อยลง
• ต้องการงบประมาณงานเพื่อทำให้ลูปอัตโนมัติยาว ๆ คาดการณ์ได้มากขึ้น โดยไม่ต้องเพิ่มลอจิกมอนิเตอร์ภายนอก
• ไปป์ไลน์สร้างเอาต์พุตยาว และเพดาน 128K โทเค็นมีความสำคัญ ซึ่งมากกว่า Gemini 3.1 Pro เกือบเท่าตัว
• ต้องการคะแนนการประสานหลายเครื่องมือที่แข็งแกร่งที่สุดบน MCP Atlas สำหรับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ที่ซับซ้อน
• ใช้อีโคซิสเต็มของ Anthropic อยู่แล้วผ่าน Claude Code, Amazon Bedrock หรือ Claude API และต้นทุนการสลับย้ายสูงกว่าความต่างของราคา

ควรเลือก Gemini 3.1 Pro หาก... 

• ปริมาณโทเค็นทำให้ความต่างต้นทุนอินพุต 2.5 เท่ามีความหมาย ที่ 500 ล้านโทเค็นต่อเดือน ช่องว่างนี้คือ $1,500 ต่อเดือน
• ต้องการอินพุตวิดีโอ เสียง หรือ PDF แบบเนทีฟในคำขอ API เดียวโดยไม่ต้องพรีโพรเซสแยก
• สร้างบนโครงสร้างพื้นฐานของ Google และต้องการผู้ให้บริการรายเดียวผ่าน Vertex AI
• การให้เหตุผลเชิงภาพนามธรรมเป็นกรณีใช้งานหลัก Opus ตามหลัง ARC-AGI-2 ที่ 75.8% เทียบกับ 77.1% ของ Gemini

ข้อคิดส่งท้าย

ทั้ง Claude Opus 4.7 และ Gemini 3.1 Pro เป็นโมเดลที่แข็งแกร่ง การเลือกใช้งานขึ้นอยู่กับงบประมาณและงานที่ต้องการทำ Opus ชนะในงานเชิงเอเจนต์ แต่หากเกินงบ Gemini 3.1 Pro ก็เป็นตัวเลือกที่แข็งแรงเช่นกัน โดยเฉพาะเมื่อคำนึงถึงโทเค็นที่ถูกกว่าและส่วนลดราคาแบบแบตช์ 50% 

Anthropic ยังคงนำหน้าในฐานะโมเดลเขียนโค้ดที่ดีที่สุด เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานเชิงเอเจนต์ที่ต้องการการให้เหตุผลและการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อน ขณะที่ Google มอบโมเดลให้เหตุผลระดับแนวหน้าด้วยราคาที่ต่ำกว่าของ Anthropic อย่างมีนัยสำคัญ การแข่งขันระหว่างทั้งสองบริษัทและผู้เล่นรายใหญ่อื่น ๆ อย่าง OpenAI คือการนำเสนอโมเดลเอเจนต์ที่ดีที่สุดซึ่งยังเป็นโมเดลอเนกประสงค์ที่ดีด้วย

ด้วยความที่ตระกูล Opus มีราคาแพง การมีงบประมาณงานจึงเป็นเรื่องที่ดี ไม่น่าแปลกใจหากผู้ให้บริการอื่น ๆ จะผสานสิ่งนี้ในรุ่นถัดไป ซึ่งจะช่วยให้ต้นทุนการรันงานเอเจนต์ระยะยาวคาดการณ์ได้มากขึ้น 

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานกับเครื่องมือ AI แนะนำให้ดู คู่มือเครื่องมือ AI ฟรีที่ดีที่สุดของเรา สำหรับทักษะการโค้ดด้วย AI ในภาพรวม ลองเรียนคอร์ส AI-Assisted Coding for Developers เพื่อพัฒนาทักษะที่ทำให้ผู้ช่วย AI เป็นคู่หูที่น่าเชื่อถือยิ่งขึ้นในเวิร์กโฟลว์การพัฒนา 

สุดท้าย ยังสามารถเรียนรู้วิธีสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ LLM, พรอมต์ เชน และเอเจนต์ใน LangChain ได้จากคอร์ส Developing LLM Applications with LangChain