GPT-5.6 与 Claude Sonnet 5 写中文项目代码:该怎么选?

「写代码到底用 GPT 还是 Claude?」这是我们被问得最多的问题。作为一个同时转发两家模型的网关,我们能看到大量真实开发流量的行为差异。这篇文章不搞跑分表演,只讲对选型真正有用的观察。

两个模型的性格

Claude Sonnet 5 的强项是长上下文里的工程一致性:改一个大仓库里的功能,它更愿意先读懂周边代码,改动风格贴近原仓库,很少「自作主张重构」。配合 Claude Code 的 agent 模式,多文件任务的完成度明显更稳。

GPT-5.6 的强项是单点爆发:算法题、独立小工具、从零起步的脚本,它给得又快又准,对含糊需求的「猜意图」能力很强。配合 Codex CLI 使用体验最佳。

中文语境的差别

两者的中文理解都已经过关,差别在输出习惯:Claude 更倾向按你的中文注释风格续写注释;GPT 在中文需求描述转英文标识符命名时更大胆。如果团队要求注释、提交信息全中文,Claude 的「服从性」会省一些后期修改。

token 消耗与成本

• 同样的多轮编码会话,Claude 系工具会积累很长的上下文,但缓存命中后输入成本大幅下降——看账单要看缓存后的实际支出,不要只看牌价。
• GPT 系在同等任务下上下文通常更短,单轮更便宜,但 agent 式多轮迭代次数可能更多。
• 批量、离线任务对延迟不敏感,选经济档位的差价比换模型更显著。

我们的建议

1. 大仓库日常迭代、重工程规范:Claude Sonnet 5 + Claude Code。
2. 独立脚本、算法、快速原型:GPT-5.6 + Codex。
3. 拿不准就都试:同一个 API Key 在网关里两家都能调,把同一个任务发给两边跑一遍,你的仓库就是最好的评测集。

别人的跑分代替不了你的仓库。一个 Key 全通的意义,就是让「亲自对比」这件事没有任何成本。