GPT vs. Claude vs. Gemini：哪個 AI 模型最適合你的聊天機器人？

聊天機器人使用的模型，會影響它遵循指示、運用檢索內容與組織回答的方式。不過，再好的模型也無法補救品質不佳的來源或含糊的指示。真正值得問的不是哪一家供應商全面勝出，而是哪個現行模型最適合你的內容、訪客與回答規則。

Agentkit 目前提供來自 OpenAI、Anthropic 與 Google 的八個模型。本指南以這份現行目錄為準，不再比較已從模型選單移除的舊模型。

目前的模型目錄

新聊天機器人預設使用 GPT-5.6 Terra。這是方便比較的起點，不代表 Terra 一定適合所有情境。你可以切換模型，不必重新建立來源或重新訓練聊天機器人。

應該比較哪些項目

公開基準測試很少能準確代表網站聊天機器人的實際工作。有效的評估應該量測訪客真正會遇到的行為。

檢索設定、來源品質與指示都會影響結果。比較模型時，請讓這些條件保持一致。

GPT-5.6 模型

目前的 OpenAI 選項是 GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra 與 GPT-5.6 Luna。把它們視為同一家族的三個候選模型，再由測試集判斷切換層級是否帶來實質改善。

先用目前的預設模型 Terra。最難的政策、疑難排解或比較題，可以加入 Sol 測試。若有大量簡短且重複的問題，也可加入 Luna 作為另一個 GPT-5.6 候選模型。這些只是測試安排，不是能力保證。

Claude 模型

目前的 Anthropic 選項是 Claude Opus 5、Claude Sonnet 5 與 Claude Haiku 4.5。三者都應使用相同的來源與指示。特別檢查沒有來源支持的細節、拒絕回答的情況、回答長度，以及長對話中的語氣是否一致。

複雜範例可先比較 Opus 5 與 Sonnet 5。較簡單的對話則可加入 Haiku 4.5，形成第三個 Anthropic 比較點。最後仍應由你自己的聊天記錄決定。

Gemini 模型

Agentkit 提供 Gemini 3.7 Flash 與 Gemini 3.1 Pro。舊指南可能仍提到先前的 Flash 版本，因此請以目前的模型選單為準。

如果你的聊天機器人需要處理長篇來源、多語問題或連續追問，請用這些案例比較兩個 Gemini 模型。名稱中的「Pro」或「Flash」不能取代 Agentkit 檢索流程開啟後的實際量測。

建立公平的模型測試

一組小而固定的測試題，就能快速得到可用結果。

1. 收集 20 到 30 個真實客戶問題。加入簡單問題、模糊說法、來源沒有答案的案例，以及應觸發動作或轉接的要求。
2. 每個模型都使用相同的來源、指示與動作設定。
3. 從 GPT-5.6 Terra 開始，再從其他供應商家族各選至少一個模型。
4. 評分正確性、來源忠實度、完整性、語氣與回應時間。
5. 只要回答捏造產品細節，即使其他部分寫得流暢，也應淘汰。
6. 來源或指示有重大變更後，重新執行相同測試。

實用的候選清單

如果目前還沒有足夠流量建立大型測試集，可以按照以下順序：

1. 保留 GPT-5.6 Terra 作為比較基準。
2. 用相同問題比較 Claude Sonnet 5 與 Gemini 3.7 Flash。
3. 對最難的範例加入 GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 或 Gemini 3.1 Pro。
4. 若有許多簡短的例行問題，加入 GPT-5.6 Luna 或 Claude Haiku 4.5。

這樣得到的是你的聊天機器人證據，而不是泛用的供應商排名。

成本與方案

Agentkit 方案採用訊息額度，不會依每個模型另外顯示 token 帳單。付費方案包含 8 個核心模型，Pro 另加入 GPT-6 Astra 與 Claude Fable 5.1，免費方案則使用較小的模型選擇。最新限制請參閱定價指南。

切換模型會套用到後續對話。網站來源、文件、問答配對與文字片段都不會改變。

結論

GPT、Claude 與 Gemini 之間，沒有一個永遠適合所有聊天機器人的贏家。Agentkit 目前的選單提供八個明確選項。先用 GPT-5.6 Terra，再用真實問題測試橫跨不同供應商的候選清單，最後選擇重大錯誤最少的模型。

上線後繼續檢查對話。模型目錄、內容或客戶問題改變時，請重新執行相同評估，不要依賴舊建議。

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