GPT‑5.2 vs Gemini 3 Pro vs Claude Opus 4.5：企业选型对比（规格 / 成本 / 合规一文看懂）

0）先给结论：该选哪一个？

如果你只想要一个“能落地”的结论，我建议按下面顺序做决策：

对应到三大模型，一个非常实用的经验结论是：

Gemini 3 Pro：当你的核心是 1M 超长输入 + 多模态（PDF/音频/视频） 的企业场景（研究、法务、投研、运营、客服资料沉淀）时更占优。
GPT‑5.2（Thinking）：当你的核心是 软件工程 + 工具链 + Agentic 工作流，并且你希望在同等质量下更“便宜能打”时很合适（400k 上下文、128k 超长输出也很关键）。
Claude Opus 4.5：当你的核心是 高强度推理 + 更长单次输出（64k）+ 更强 extended thinking，且你愿意用 prompt caching / batch 把成本打下来时，属于“高端但能控成本”的路线。

下面我们用 3 张表把它讲清楚。

模型	API 模型 ID（建议生产锁定 snapshot）	上下文/输出上限	模态（输入→输出）	企业常见渠道
GPT‑5.2（Thinking）	`gpt-5.2`（`gpt-5.2-2025-12-11`）	400k context；128k max output	文本/图像 → 文本	OpenAI API；ChatGPT Business/Enterprise；Microsoft Foundry
Gemini 3 Pro	`gemini-3-pro-preview`	1M input；64k output（Gemini API 口径）	多模态 → 文本	Gemini API；Vertex AI
Claude Opus 4.5	`claude-opus-4-5`（`claude-opus-4-5-20251101`）	200k context；64k max output	文本/图像 → 文本	Claude API；Bedrock；Vertex AI；Microsoft Foundry

怎么解读这张表？

你要“吞长材料”：Gemini 3 Pro 的 1M input 是优势；GPT‑5.2 400k 也足以覆盖大量企业文档场景；Opus 4.5 200k 需要更严格的切片/检索策略。
你要“吐长交付物”：GPT‑5.2 的 128k 输出上限在“生成长报告/长代码/长方案”时更舒服；Gemini/Claude 的 64k也很强，但更需要你控制输出结构与分段。

重点提醒：三家对“缓存”的定义不同：OpenAI 是 cached input 单价；Gemini 是 context caching（另含存储费）；Claude 是 cache write/hit（有倍率）。

模型	标准输入/输出（$/1M tokens）	缓存/Batch	长上下文阈值
GPT‑5.2	输入 $1.75；输出$ 14	cached input $0.175（90% 折扣口径）；（Batch 价格以官方模型页为准）	（未按 >200k 单独加价口径显示在其发布页价格表中）
Gemini 3 Pro	输入 $2；输出$ 12（prompts ≤200k）	Batch：输入 $1 / 输出$ 6（≤200k）；Context caching： $0.20/1M +$ 4.50/1M tokens/hour（≤200k）	>200k prompts：输入 $4；输出$ 18
Claude Opus 4.5	输入 $5；输出$ 25	cache hit： $0.50/MTok；Batch：输入$ 2.50 / 输出 $12.50	（Opus 4.5 本身是 200k context；长上下文主要在 Sonnet 线，超出本文范围）

给企业选型的“成本直觉”：

如果你输出不算夸张（比如每次 1k~10k tokens），**GPT‑5.2 往往是三者里最容易做到“性价比/规模化”**的那条路。
如果你确实要跑大量离线任务，Gemini/Claude 的 Batch 50% 折扣会很香（OpenAI 的 Batch 与缓存策略也很关键，但写作时要引用其官方定价页/模型页的准确口径）。
如果你业务经常 >200k tokens 的超长输入，Gemini 3 Pro 会触发更高阶梯价，这对成本模型影响非常大，务必在文章里写清楚“是否超过阈值”。

厂商	业务/付费默认是否用于训练	日志/保留要点（企业常关心）	可选项/注意事项
OpenAI	默认不使用业务数据训练	API 输入/输出可能安全保留最长 30 天用于提供服务与滥用识别（部分端点/功能例外）	可申请 ZDR（符合条件时）；避免把 consumer 口径与 enterprise/API 混写
Google（Gemini API）	Paid：不用于改进产品；Free：用于改进产品（按定价页口径）	logging/datasets 有独立机制；logs 默认 55 天过期；分享 dataset 可能用于训练与人工审核	文档明确提示不要上传敏感/机密信息；发布时建议标注你使用的是 Paid/Enterprise 还是 Free
Anthropic（商用）	商用默认不用于训练（除非显式选择提供数据用于改进）	商用标准 30 天保留；可配置 ZDR（按其文档描述）	consumer 与商用策略不同；显式反馈（如 /bug）可能触发更长保留

你写文章时，建议给读者一个“能复现”的 POC 任务模板：

企业里最容易踩的坑是：只看“模型聪明”，不看“交付效率”。建议用同一套尺子：

不要把不同口径的 SWE-bench 分数混在一起：厂商发布页、第三方榜单、不同 agent harness 的分数不等价。
- 例如 SWE-bench 官方榜单的 Bash Only 属于 minimal agent 口径，应在正文注明（并写明日期）。
Chatbot Arena（Elo）如果没覆盖三模型，就别硬凑“三方对比”：目前第三方聚合页已显示 Gemini 3 Pro 与 Claude Opus 4.5 的 Elo，但不含 GPT‑5.2 条目，你可以改写成“两方对比 + 说明缺口”。