数据点: 63
Claude Opus 4.6 和 GPT-3.5 Turbo Instruct 的结论先放在这里，方便先判断是否值得继续看明细。
结论
Claude Opus 4.6
Claude Opus 4.6 当前更占优，可验证指标为 4 对 0。
证据覆盖
63 个数据点
包含 0 个 benchmark、0 个 audit 样本和 8 个 provider 样本。
选择依据
优先看 Claude Opus 4.6
下方图表把 8 组高信号样本拆开，便于核对速度、跑分和安全分。
Model compare Claude Opus 4.6 vs GPT-3.5 Turbo Instructclaude-opus-4-6-vs-gpt-3-5-turbo-instruct | 模型 A Claude Opus 4.6 | 模型 B GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| 综合领先 | 领先 | 对照 |
| 可验证指标胜出 | 4 项 | 0 项 |
| 优势维度 | 最低输入价格、免费服务商、服务商覆盖、近期测试数 | 暂无数据 |
| 模型元信息 | Claude Opus 4.6 的上下文为 1M tokens；主要信号：文本输入, 图像输入, 文件输入, 文本输出。 | GPT-3.5 Turbo Instruct 的上下文为 4.1K tokens；主要信号：文本输入, 文本输出, 结构化输出, JSON 模式。 |
| 开发者 | Anthropic | OpenAI |
| 上下文窗口 | 1M tokens | 4.1K tokens |
| 最大输出 | 128K tokens | 4.1K tokens |
| 发布日期 | 2026年4月 | 2023年9月 |
| 模态 | 输入 文本图像文件 输出 文本 | 输入 文本 输出 文本 |
| 能力 | 文本输入图像输入文件输入文本输出工具调用结构化输出JSON 模式推理 | 文本输入文本输出结构化输出JSON 模式 |
| 参数量 | 暂无数据 | 暂无数据 |
| Tokenizer | Claude | GPT |
| 知识截止 | 暂无数据 | 2021-09-30 |
| OpenRouter ID | anthropic/claude-opus-4.6-fast | openai/gpt-3.5-turbo-instruct |
| 来源链接 | 暂无数据 | 暂无数据 |
来自 LMSpeed 同步的第三方 benchmark profile；只展示两个模型都有数值的指标。
| 指标 | Claude Opus 4.6 | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| 暂无两个模型都具备数值的 benchmark。 | ||
来自共同 provider 的最近完成 audit，展示四个安全/完整性分组分数和报告入口。
| Provider | Claude Opus 4.6 | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| 暂无共同 provider 的已完成 audit。 | ||
把同一 provider 的测速聚合和 input/output 价格放进同一行，便于判断实际 API 表现和迁移成本。
| Provider | Claude Opus 4.6 | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
Cuz AI5 次测试 | Claude Opus 4.6 speed / latency 43 tok/s / 2285ms input / output 暂无数据 | GPT-3.5 Turbo Instruct speed / latency N/A / N/A input / output 暂无数据 |
42公益站0 次测试 | Claude Opus 4.6 speed / latency N/A / N/A input / output 暂无数据 | GPT-3.5 Turbo Instruct speed / latency N/A / N/A input / output 暂无数据 |
AAAI0 次测试 | Claude Opus 4.6 speed / latency N/A / N/A input / output 暂无数据 | GPT-3.5 Turbo Instruct speed / latency N/A / N/A input / output 暂无数据 |
AI API0 次测试 | Claude Opus 4.6 speed / latency N/A / N/A input / output 暂无数据 | GPT-3.5 Turbo Instruct speed / latency N/A / N/A input / output 暂无数据 |
AIGCBAR0 次测试 | Claude Opus 4.6 speed / latency N/A / N/A input / output 暂无数据 | GPT-3.5 Turbo Instruct speed / latency N/A / N/A input / output 暂无数据 |
Claude Opus 4.6 claude-opus-4.6 speed / latency 暂无数据 input / output $0/M / $0/M | GPT-3.5 Turbo Instruct gpt-3.5-turbo-instruct speed / latency 暂无数据 input / output $1.50/M / $2.00/M | |
Claude Opus 4.6 claude-opus-4-6-thinking speed / latency 暂无数据 input / output $9.25/M / $46.23/M | GPT-3.5 Turbo Instruct gpt-3.5-turbo-instruct speed / latency 暂无数据 input / output $0.185/M / $0.370/M | |
Claude Opus 4.6 claude-opus-4-6-20260508 speed / latency 暂无数据 input / output $10.27/M / $51.37/M | GPT-3.5 Turbo Instruct gpt-3.5-turbo-instruct speed / latency 暂无数据 input / output $0.205/M / $0.411/M |
这份报告只使用 LMSpeed 已有数据：Claude Opus 4.6 和 GPT-3.5 Turbo Instruct 的价格、测速聚合、第三方跑分与共同服务商样本。
| 建议 | Claude Opus 4.6 | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| 什么时候选哪个模型 | Claude Opus 4.6 Claude Opus 4.6 更适合优先看 最低输入价格、免费服务商、服务商覆盖、近期测试数 的场景。 | GPT-3.5 Turbo Instruct GPT-3.5 Turbo Instruct 没有在当前可验证指标中明显胜出，建议结合具体服务商价格再看。 |
TL;DR：Claude Opus 4.6 在本页 63 个可验证数据点中更占优，包含价格、速度、延迟、跑分和服务商样本。
从 Claude Opus 4.6 vs GPT-3.5 Turbo Instruct 继续查看附近模型的横向对比，这些页面都有足够的 LMSpeed 可验证数据。
排名基于社区提交的测试数据与定期健康探测，仅供参考，非官方数据。
