Anthropic 与 OpenAI：两大 AI 巨头全方位对比

如果您从事大语言模型（LLM）相关工作，几乎一定用过 OpenAI 或 Anthropic（或两者）的产品。OpenAI 以 ChatGPT 打开大众市场，据广泛报道其每周活跃用户达数亿。Anthropic 由前 OpenAI 研究人员于 2021 年创立，已按收入计成长为第二大 AI 公司，分析师估算其年化收入达数百亿美元级别。

但这不只是模型对比。Anthropic 与 OpenAI 代表了两种不同的 AI 构建路径。OpenAI 专注于广泛的消费者触达与多模态整合；Anthropic 则聚焦于企业信任、安全研究与深度上下文处理。

什么是 OpenAI？

OpenAI 是 ChatGPT、GPT 模型家族、DALL-E 与 Sora 背后的公司。其于 2015 年在旧金山成立，最初为非营利组织。2025 年 10 月，公司完成重组为公益性公司（PBC），终止了原有的封顶利润模式。非营利部门改名为 OpenAI 基金会，保留董事会任命权与约 26% 股权。

OpenAI 与微软的合作是其运营核心。Azure 是 OpenAI API 调用的独家云提供商，OpenAI 在协议期内承诺采购 2500 亿美元的 Azure 服务。即便在 OpenAI 于最近一轮融资中筹得 1100 亿美元（据称为史上最大私募轮之一）之际，双方仍于 2026 年 2 月公开重申合作关系。

在产品策略上，OpenAI 采取快速迭代与积极下线旧模型的路线。2026 年 2 月，公司从 ChatGPT 中退役了多款旧模型，包括 GPT-4o 与 GPT-4.1。到 2026 年 3 月，过渡型号 GPT-5.1 系列也被退役。此举让产品线更聚焦，但也要求开发者紧跟迁移时间表。

GPT-5 家族是 OpenAI 的现行一代。其于 2025 年 8 月推出“路由器”架构，可根据查询复杂度在快速（Instant）与深度（Thinking）推理模式间自动切换。核心模型包括：

• GPT-5.4（2026 年 3 月发布，最新旗舰，具备 105 万 token 上下文窗口），
• GPT-5.3 Codex（具备代理能力的编码专家），以及
• GPT-5.2（上一代旗舰，现正退役）。
• 同于 2026 年 3 月发布的还有 GPT-5.4 mini 与 GPT-5.4 nano，面向速度与低成本的小型变体。GPT-5.4 mini 在保持 GPT-5.4 大部分编程、工具调用与多模态优势的同时，运行速度提升至两倍以上；GPT-5.4 nano 则定位于简化的高吞吐任务。
• OpenAI 还发布了开源权重模型（gpt-oss-120b 与 gpt-oss-20b，采用 Apache 2.0 许可证），相较其以往封闭策略是一个显著变化。

什么是 Anthropic？

Anthropic 是 Claude 模型家族背后的公司。其于 2021 年由 Dario Amodei（CEO）、Daniela Amodei（总裁）及约十名前 OpenAI 研究人员创立，缘于在安全与商业化优先级上的分歧。

该公司的技术身份核心在于 宪章式 AI（Constitutional AI）：一种训练方法，让模型依据一套书面伦理原则对自身输出进行自我批判，而非仅依赖人工反馈。Anthropic 于 2026 年 1 月发布了Claude 宪章的修订版，从基于规则转向基于理由的对齐：不再只告诉模型“遵循什么”，而是解释“为何存在这些规则”，以期在新情境下做出更细腻的判断。

Anthropic 的主要云与训练合作伙伴为 Amazon Web Services（AWS），亚马逊总计投资 80 亿美元。Claude 模型同样可在 Google Cloud Vertex AI（谷歌持有 Anthropic 约 14% 股份）上使用，并自 2026 年 3 月起登陆 Microsoft Foundry。

当前一代为 Claude 4 家族。命名沿用三档：Opus（旗舰、最强）、Sonnet（平衡）、Haiku（快速且高性价比）。最新模型包括：

• Claude Opus 4.6（2026 年 2 月发布，顶级推理模型，具备 100 万 token 上下文窗口与 128K 最大输出）
• Claude Sonnet 4.6（同为 2026 年 2 月，免费与付费用户的默认模型，具备 100 万窗口），以及
• Claude Haiku 4.5（2025 年 10 月发布，经济型选择）。

除核心模型外，Anthropic 还发布了 Claude Code（基于终端的编码代理）、面向非技术知识工作的桌面型代理，以及用于构建自定义代理工作流的 Python 与 TypeScript 版代理 SDK。

Anthropic vs. OpenAI：模型能力对比

两大平台在广泛任务上都具备能力，但侧重点不同。不存在“一刀切”的最优模型。下面按类别拆解。

四项关键测试的基准得分。图片来源：作者。

推理与问题求解

两家公司如今都提供混合推理：单个模型可在快速响应与扩展思维链之间切换。Claude 首次在 2025 年 2 月以 Claude 3.7 Sonnet 引入此能力；OpenAI 则在 2025 年 8 月通过 GPT-5 的统一路由器实现。

在基准测试上，结果各有千秋：

• AIME 2025（数学竞赛）：GPT-5.2 领先，部分配置下达到满分。
• GPQA Diamond （研究生水平科学）：GPT-5.2 以微弱优势领先 Claude。
• ARC-AGI-2 （新颖视觉逻辑，难以从训练数据记忆）：独立分析显示 Claude Opus 4.6 约为 68–69%，GPT-5.2 约为 52–54%。
• Humanity's Last Exam（专家级综合）：基于可用对比，Claude 领先。

从基准来看，OpenAI 在确定性逻辑与事实检索上更占优；Anthropic 则在情境综合与定性分析上更强。两种路径并无绝对优劣，关键在于您需要模型完成什么。

若想更具体了解 GPT-5.4 与 Claude Opus 4.6 在这些基准上的对比，请参阅我们的GPT-5.4 vs. Claude Opus 4.6 解析。

编程与开发者使用

两家公司都已远超“生成代码”的早期阶段，转向具备代理能力的编码工具，但路径差异明显。

Claude Code 在本地运行，会索引您的代码库，并在修改文件前请求确认。Claude Opus 4.5 在 SWE-bench Verified 上得分 80.9%，在多数独立分析中领先于 GPT-5 系列模型。

OpenAI Codex 在云端运行，会将您的代码库克隆至沙箱并自主工作。其在 Terminal-Bench 2.0 的得分为 77.3%，而 Claude 为 65.4%；且据 OpenAI 称，在可比任务中其使用的 token 显著更少。

实践中，Claude Code 常被偏好用于复杂重构与生产级输出；Codex 则更适合快速原型与后台委托任务。GPT-5.4 mini 与 nano 进一步扩展此模式，作为处理更窄任务的子代理，而由更大型模型负责规划与审核。

在微调方面，OpenAI 为 GPT-4.1 家族支持多种方法（SFT、DPO、RFT）。Anthropic 的微调仅限于 Bedrock 上的 Claude 3 Haiku，截止 2026 年初尚无针对 Claude 4.x 的微调能力。

长上下文处理

两大平台均已支持约 100 万 token 量级的上下文窗口，约等于 75 万词或 15 万行代码。

Claude Opus 4.6 与 Sonnet 4.6 提供 100 万 token 上下文且为统一定价，即使用满窗口无附加费。GPT-5.4 支持 105 万 token 窗口，但对超过 27.2 万 token 的提示词加收附加费（输入 2 倍、输出 1.5 倍）。旧款 GPT-5.2 的窗口更小，为 40 万 token。

在长上下文质量上，Claude Opus 4.6 在 MRCR v2（100 万 token 的多针检索基准）上得分 78.3%，位列该基准测试的领先水平。对于涉及海量文档、完整代码库或多文档法务/研究审阅的流程，窗口大小与检索准确率同样关键，而 Anthropic 当前在此方面更有优势。

一百万个 token 是什么量级。图片来源：作者。

多模态能力

这也是两大平台差异最明显之处。OpenAI 在其模型家族中原生支持文本、图像、音频与视频。其生态包括图像生成（GPT Image 1）、视频生成（Sora 2）、实时语音 API，以及用于会话音频的高级语音模式。GPT-5.4 还通过预览功能提供计算机操作能力。

Claude 支持文本与图像输入，并能较好覆盖文档分析（PDF、图表、表格）。其也通过基于视觉的方法（截图后执行动作）支持计算机操作，Opus 4.6 与 Sonnet 4.6 均已支持。Claude 不提供图像、音频或视频生成。

需要注意的是：截至 2026 年 3 月 12 日，Claude 可在聊天中内联创建交互式图表、示意图与可视化。这些并非静态图像，而是会随对话更新的动态可视化。所有套餐（含免费）均可使用。此功能不同于图像生成，不能弥合与 OpenAI 在该方面的差距，但对数据与分析流程是实质补充。

若您的工作需要图像、音频或视频生成，目前仍只能选择 OpenAI。若主要需求是文本、文档与数据分析，Claude 现已覆盖更广。

Anthropic vs. OpenAI：安全与对齐理念

安全是两家公司最显著的差异之一，值得关注它们“实际做了什么”，而不仅是“宣称做什么”。

两种 AI 安全对齐路径。图片来源：作者。

各家公司如何推进安全

Anthropic 的核心方法是宪章式 AI 与来自 AI 反馈的强化学习（RLAIF）：模型依据书面原则（来源包括《联合国人权宣言》与学术安全研究）对自身输出进行自我批判。2026 年 1 月的修订引入四级优先层级（依次为：广义安全、广义伦理、符合 Anthropic 指南、然后才是真正有帮助），并正式承认 AI 意识的可能性，这在当时颇为引人注目。

OpenAI 采用来自人类反馈的强化学习（RLHF），并辅以一份名为 Model Spec 的治理文件（最近更新于 2025 年 12 月）。该文件建立自 OpenAI 根规则到用户偏好的权威链。GPT-5 引入了“安全补全”，即对敏感查询给出高层级回答而非直接拒绝，并训练模型降低“迎合性”，更愿意提出异议。

两者最清晰的差异在透明度。OpenAI 隐藏模型的内部思维链，理由是公开可能被滥用。Anthropic 则发布可解释性研究与内部推理的归因图。在实践层面，Anthropic 的宪章式分类器经受了超过 3000 小时的红队测试而未出现通用越狱。独立测试显示，Claude Opus 4.5 的提示注入成功率约为 4.7%，低于其他平台披露的水平。

两家公司也在 2025 与 2026 年修订了安全承诺，批评者认为这些变化削弱了先前承诺。Anthropic 的《负责任扩展政策》v3.0 用公开分级的目标替代了“硬暂停”承诺。对 OpenAI《准备度框架》v2.0 的分析认为，部分风险类别在部署前的明确关注较以往减少。两者的安全定位仍在演变，建议以最新政策文件为准，而非仅凭声誉。

值得关注的安全政策变化

两家公司在 2025 与 2026 年都调整了安全承诺。批评者认为这些修订削弱了早期承诺。Anthropic 的《负责任扩展政策》v3.0（2026 年 2 月）以公开分级目标取代“硬暂停”，不再坚持先前版本的不附条件的部署保障。对 OpenAI《准备度框架》v2.0（2025 年 4 月）的分析认为，一些风险类别，如群体操纵与虚假信息，在部署前的明确关注度低于以往。

这些变化引发 AI 安全社区的批评。两家公司都将竞争压力列为因素。安全定位仍在演变，建议关注其最新政策文件，而非仅凭既有名声。

API 生态与开发者体验

Anthropic 通过 Messages API 提供聚焦的 API 表面。官方 SDK 覆盖七种语言（Python、TypeScript、Java、Go、Ruby、C# 与 PHP）。API 支持工具与函数调用、结构化 JSON 输出、视觉输入、可配置 token 预算的扩展思考与流式传输。Anthropic 还发起了 模型上下文协议（MCP），这是一种将 AI 代理连接到外部工具与数据源的开放标准，已被越来越多的工具与平台采用。

OpenAI 的 API 更为广泛，包含 Responses API（取代 Assistants API）、Chat Completions API、用于音频与语音的 Realtime API，以及 Python、TypeScript、Go、Java 的 SDK。除标准功能（函数调用、结构化输出、流式、批量模式）外，OpenAI 还提供图像生成 API、文本转语音、转录与嵌入等。

正如我在编程部分所提到的，微调差距值得注意。OpenAI 通过自有 API 与 Azure，在多个模型层级支持多种微调方法。Anthropic 的微调仅限于单一云平台上的单一模型。

企业采纳与合作伙伴关系

API 规格是一方面，企业真实的用法是另一方面。

OpenAI 与微软

根据行业调研，OpenAI 的企业覆盖更广，约有 78% 的生产渗透率，企业 LLM 总支出的约 56% 归其所有。

与微软的整合非常深入。Azure OpenAI Service 提供对所有 GPT-5.x 模型的直接访问。Microsoft 365 Copilot（由 OpenAI 模型驱动）在受访组织的付费企业许可证中被大多数采用，而 GitHub Copilot 在企业编码工具中约占 70% 市场份额。

OpenAI 在聊天机器人部署、企业知识管理与客服场景中领先。

Anthropic 与亚马逊

Anthropic 的企业渗透率为 44%，较 2025 年 5 月上升 25 个百分点，据调研为同期增幅最大的 AI 供应商。公司约 80% 的收入来自企业客户，并将《财富》10 强中的 8 家列为 Claude 客户。典型部署包括德勤（47 万员工）与高知特（35 万员工）。

与 AWS 的合作让 Anthropic 可使用定制的 Amazon Trainium 与 Inferentia 芯片进行训练与推理，从硬件层获得成本优势。Claude 也可在 Google Cloud Vertex AI 使用，并自 2026 年 3 月起登陆 Microsoft Foundry。

Anthropic 在软件开发与数据分析的企业用例中领先。对企业 CIO 的调研显示，多数公司现已采用三种或更多模型家族，多模型部署正日益成为常态。

定价与可及性

消费者聊天产品与 API 的定价结构不同。下面分别说明，但由于价格常变，将侧重结构而非具体数字。请查看 Anthropic 定价页与OpenAI 定价页以获悉最新数字。

面向消费者的套餐

两家公司都提供受限的免费层。ChatGPT 免费层可访问 GPT 模型，但采用滚动限额——大约每 5 小时 10 条消息，超出后回落到较低质量模型。Claude 免费层可使用 Sonnet 4.6，具备每日消息限额，但不含扩展思考。

OpenAI 于 2026 年 1 月推出新入门层：ChatGPT Go，每月 8 美元，介于免费与 Plus（每月 20 美元）之间。值得注意的是，Go 计划由广告支持，使 OpenAI 成为首批在其消费者产品中引入广告的大型 AI 实验室之一。Claude Pro 每月 20 美元，包含所有模型、Claude Code 与扩展思考。

高阶方面，OpenAI 的 Pro 计划为每月 200 美元，几乎不限量访问。Anthropic 的 Max 计划在每月 100–200 美元，使用量为 Pro 的 5–20 倍。

API 定价结构

在预算端，OpenAI 具明显价格优势。GPT-4.1 nano 的输入价格从每百万 token 0.10 美元起，而 Claude Haiku 4.5 为 1.00 美元。即便 GPT-4.1 mini 的 0.40 美元也明显低于 Haiku。

在旗舰档，差距缩小。Claude Sonnet 4.6 定价为 3/15 美元（每百万 token 的输入/输出），而 GPT-5.2 为 1.75/14 美元。Claude Opus 4.6 为 5/25 美元，对应 GPT-5.4 的 2.50/15 美元。总体上，OpenAI 在各可比层级的单 token 价格仍更低，但 Anthropic 通过取消最新模型的长上下文附加费来抵消重度上下文用户的成本；相比之下，GPT-5.4 对超过 27.2 万 token 的提示收取溢价。

两家均提供批量 API 折扣与提示缓存，以降低生产工作负载的成本。

Anthropic vs. OpenAI：优缺点一览

以下是两大平台在关键因素上的对比。

如何在 Anthropic 与 OpenAI 之间做选择

正确的选择取决于您的具体用例。以下是各自更适配的场景。

简明的选型指南。图片来源：作者。

若选择 OpenAI，通常是因为您需要覆盖文本、图像、音频与视频的多模态支持。若您的组织使用 Microsoft 与 Azure，OpenAI 的集成已相当成熟。对于高体量、对成本敏感的处理，OpenAI 的预算模型远比 Anthropic 的同档便宜。若必须在专有数据上进行微调，OpenAI 也更领先。

若选择 Anthropic，多见于复杂软件开发或数据分析工作。若需处理长文档（如法务审阅、论文或完整代码库审计），Anthropic 的 100 万 token 统一定价窗口更实用。对于安全关键的部署，Anthropic 的宪章式 AI 在公开记录上更为详细。若您构建于 AWS，Claude 可通过 Bedrock 原生集成。

对许多团队而言，答案是“两者皆用”。市场数据显示，多数企业现已采用三种或更多模型家族，且大量付费 OpenAI 用户也同时付费给 Anthropic。根据各自长处将不同任务路由至不同模型，正日益成为常规实践。

结论：2026 年的 Anthropic 与 OpenAI

OpenAI 覆盖更广，多模态更深，预算层更便宜。Anthropic 在长上下文表现更强，安全记录更透明，并围绕复杂编码与分析工作打造工具。

正确选择取决于您要构建什么、以及您所处的生态。鉴于 OpenAI 的快速下线节奏，在做出承诺前查阅双方的定价与模型列表很有必要。

若您关注两家公司编码工具的具体对比，请查看我们的Codex vs. Claude Code 一文以获得更深入的视角。

另外，欢迎查阅我们的推荐资源：

• 我们的 Understanding ChatGPT 课程将带您学习如何编写高效提示词。
• 我们的 ChatGPT Fundamentals 学习路径将 ChatGPT 与 Python、数据分析相结合。
• 我们的 Introduction to Claude Models 课程将教您如何使用 Anthropic API。