GPT-5.5 和 Gemini 3.5 Flash 最近都在密集更新，光看官方跑分很难判断谁更适合自己的场景。手动为每个模型单独注册、写鉴权逻辑，效率太低。最近在库拉（leadhi.cn）这个 AI 模型聚合平台上一个入口同时调用了两家模型做对比测试，这篇文章聊聊实测发现。
聚合平台解决的核心问题
直接对接 OpenAI 和 Google 的 API，国内环境下会遇到网络受限、支付门槛高、SDK 不统一等问题。每个模型的注册流程、计费方式、适配要求都不同。聚合平台的价值就是：统一入口、稳定可控、成本可视化、灵活切换。
代码生成：GPT-5.5 断层领先
同一个 Express API 端点需求，GPT-5.5 评分 93/100，Gemini 评分 80/100。Gemini 漏掉了权限校验逻辑，部分字段用了 any。DeepSWE 基准也印证了这个差距——GPT-5.5 通过率 70%，Gemini 只有 28%。
但 Gemini 在 MCP Atlas（Agent 工具调用）拿到 83.6%，碾压 GPT-5.5 的 75.3%。速度上 Gemini 289 tok/s，是 GPT 的 4 倍。
多模态理解：两家强项几乎相反
同一张财报截图，GPT-5.5 字段识别率 92%，Gemini 只有 67%。但 Gemini 的 MMMU-Pro 拿到 83.6%，GPT 是 81.2%。视频理解更是 Gemini 的主场——支持 6 小时一次处理，GPT 需要分段。
多模态不是一个单一能力，而是一组能力。静态精度选 GPT，视频音频选 Gemini。
Agent 任务：步数越多差距越大
3 步简单任务两者都是 100% 完成率。8 步以上差距放大到 33 个百分点——GPT 78%，Gemini 45%。Gemini 的失败是"方向偏了"，几乎不可逆；GPT 的失败是"细节不够"，追加指令还能救。
核心数据对比
Gemini 标价只有 GPT 的三分之一，但复杂任务中 Token 消耗量是 3.3 倍，总成本反而高了 27%。便宜的模型用起来不一定便宜。
我的选型策略
日常框架搭建用 Gemini——速度快、成本低，90% 的常规任务够用。安全敏感的核心模块用 GPT——幻觉率更低，权限校验更严谨。深度重构用 Claude——SWE-Bench 87.6%，编程天花板。80% 日常任务走便宜模型，20% 核心任务上旗舰。
趋势判断
2026 年的 AI 竞争已经从"谁的模型最强"变成了"谁能更好地调度多模型"。82% 的组织计划集成 AI Agent，但 93% 的项目卡在从试点到生产的跨越。差距不在模型本身，在于能否快速找到适合自己的组合。
拿自己的真实任务跑一轮对比，比看任何排行榜都靠谱。
