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chatgpt 6 astra剛出來，請客觀蒐集分析近期國際主流AI目前最新模型現狀&比較&在那些應用面向的優勢與最高CP性價比

運作了28s

以下是截至 2026 年 9 月 6 日 的客觀盤點。GPT-6 Astra 確實剛在 9 月 3–4 日開始分階段上線，但「最新最強＝全面最好、也最划算」並不成立：獨立評測與廠商自報成績常不一致，真正該比的是 任務類型 × 單次完成成本 × 生態鎖定。9to5Mac

一週內發生了什麼

9 月初幾乎同時出貨四個重量級更新：

模型

廠商

公開時點

定位

GPT-6 Astra

OpenAI

9/3 起分階段

新一代旗艦，主打「會用電腦」的代理工作

Claude Fable 5.1

Anthropic

9/1

獨立綜合智力榜目前最高檔

Gemini 3.8 Flash

Google

9/2

接近前緣能力、價格低一個數量級的工作馬

Grok 4.6

xAI

8/12（本輪對照組）

即時資訊 + 相對便宜的前緣能力

OpenAI 把 Astra 說成「AGI 時代起點」、強調 computer use / 瀏覽器操作 / 軟體工程 / 數學與資安。這是廠商敘事，不是獨立共識。獨立彙整榜（Artificial Analysis、BenchLM 等）目前仍常把 Claude Fable 5.1 放在綜合智力第一，Astra 則在「電腦操作、代理流程、部分科學/資安題」上拉開差距。OpenAI

Astra 規格重點：約 105 萬 token 上下文、最多 12.8 萬輸出、知識截止約 2026-04-30；API 標價 $10 / $50（每百萬 input/output tokens），快取讀取 $1、長上下文另有加價。ChatGPT Plus / Pro / Business / Enterprise 這幾天陸續開，API、Azure、AWS 同步上。一般用戶版會擋「進階攻擊性資安任務」。Community.openai

主流陣營現況（不是只有聊天機器人）

OpenAI（ChatGPT / GPT-6 Astra）

產品線已變成「世代號 + 能力層級」：先前 GPT-5.6 的 Sol（旗艦）/ Terra（均衡）/ Luna（便宜快）。Astra 是跨世代旗艦，不是 5.6 的小改版。優勢在生態最大、工具鏈最完整（桌面 App、Codex、Sites 建站、文件/試算表/簡報產出）、以及 GUI 電腦操作。短板是旗艦 token 貴、長上下文加價、部分獨立綜合分沒有碾壓 Claude。WIRED

Anthropic（Claude）

Fable 5.1 是 Mythos 級、目前「買得到的最高綜合智力」之一；下面還有 Opus 5（$5/$25，性價比常比 Fable 更好）與 Sonnet 5（日常主力）。開發者圈（Cursor 等）長期偏好 Claude 的程式風格與長程代理穩定性。快取讀取 $0.25，比 Astra 的 $1 便宜很多，重複前綴的代理迴圈差很大。Humanity’s Last Exam 等知識題上 Claude 常贏。Datacamp

Google（Gemini）

3.8 Flash 不是「最貴旗艦」，而是把 Flash 線拉到接近前緣：1M context、文/圖/音/影輸入、年底前導入價 $0.75 / $3.75。編碼與長程代理進步明顯，DeepSWE 等題已能貼近貴很多的模型。Google 搜尋、Workspace、雲端接地是獨有優勢。注意：高 thinking 會多吐 token，標價便宜但單任務帳單不一定等比下降。Artificialanalysis

xAI（Grok 4.6）

API $2 / $6（prompt ≥20 萬 token 會翻倍）、50 萬 context、原生網頁 + X 即時資料。獨立指數大致與 GPT-5.6 Sol 同帶、SWE-bench Verified 有報告到約 95% 級。適合要「現在發生什麼」與不想付 $10/$50 的人。工具呼叫另計（搜尋等有 per-call 費），這點編預算時容易漏。消費者端還有 SuperGrok 訂閱。

開源 / 中國系（DeepSeek V4、GLM-5.3、Qwen 3.8 Max、Kimi K3 等）

編碼與推理已能貼近封閉前緣，價格常常是十分之一到幾十分之一，或可自架。適合量大、可接受資料出境/授權條款、或要私有化的團隊。合規、多語體驗、工具生態與「會不會突然被出口管制」是額外風險。

能力對照（用「面向」而不是單一冠軍）

廠商自報數字要打折看：Astra 在 ARC-AGI-3 用「加強 harness」可到 99.9%，標準 harness 約 60% 出頭；這類差距很常見。以下是綜合多方來源後較穩的分工。Tech.yahoo

1. 會用電腦 / 瀏覽器 / 多步辦公室流程

領先：GPT-6 Astra

OSWorld、AutomationBench、ScreenSpot、訂行程、填表、跨 App 作業，OpenAI 這次押最大。Claude、Gemini 也有 computer use，但目前敘事與公開數字以 Astra 最進取。這也是 Astra 相對前代 Sol「體感差最大」的地方。

2. 軟體工程與編碼代理

沒有單一贏家。

最難重構、風格與長程一致性：常是 Claude Fable / Opus 5

終端機/科學工作流、部分 agent coding：Astra 自報 Terminal-Bench 4.0、Terminal-Bench Science、DeepSWE 領先或並列

接近前緣但便宜：Gemini 3.8 Flash、Grok 4.6、DeepSeek V4 / GLM-5.3
實務建議：用你自己的 repo 跑一遍，榜單換手太快。

3. 數學、科學、專業知識工作

Astra 在 FrontierMath Tier 4（自報 ~98%）、部分科學終端題、HealthBench 很強，並宣稱協助解決過未解數學題。獨立綜合智力與 HLE（Humanity’s Last Exam）則常是 Claude Fable 5.1 較高。需要「最難推理」時兩家都該測；需要「大量文獻 + 多模態」時 Gemini 仍很有競爭力。

4. 寫作、長文、對齊與「聽懂你要什麼」

多數評測與開發者口碑仍偏 Claude。Astra 強調 alignment 與意圖理解有進步，但「出版級長文」目前還不是它主打的差異化。

5. 多模態（圖／影／音）與超長文件

Gemini 仍最完整（輸入含影片音訊、1M、Google 生態）。Astra / Claude 強在文件與畫面判斷，但「什麼都能丟進去」仍是 Google 的產品形狀。

6. 即時資訊與社群脈絡

Grok（X + 網搜一等公民）。其他都要靠工具搜尋，延遲與計費結構不同。

7. 資安

Astra 自報 ExploitBench 100%，並被標到 OpenAI 準備框架的較高等級，因此對一般用戶關掉進階攻擊能力。這是能力，也是合規與濫用風險。防禦方（企業資安、政府計畫）才是這條線的目標客群，不是一般生產力用戶。

價格與「最高 CP」——先分清三層帳單

只看「每百萬 token 標價」會誤判。真正成本 = 標價 × 實際吐出 token 數 × 回合數 × 快取命中 × 長上下文加價。

API 標價速查（每百萬 tokens，標準檔）

模型

Input

Output

快取讀取

Context

GPT-6 Astra

$10

$50

$1

1.05M（長文加價）

Claude Fable 5.1

$10

$50

$0.25

1M

Claude Opus 5

$5

$25

較優

1M

GPT-5.6 Sol（仍常被當對照）

約 $4–5

約 $20–30

便宜

~1M

Grok 4.6

$2

$6

$0.50

500K（≥200K 翻倍）

Gemini 3.8 Flash（導入價至 2026-12-31）

$0.75

$3.75

約 9 折

1M

DeepSeek V4 / GLM-5.3 等

約 $0.4–1.4

約 $0.9–4.4

視供應商

常 1M

獨立「每完成一題」成本常出現這種排序：Fable/Astra 最貴 → Opus / Sol 中間 → Grok / Gemini Flash / 開源最便宜。Fable 與 Astra 標價相同，但 Fable 快取更便宜、Astra 在部分代理題可能用較少回合——誰便宜取決於你的 workload 是「重複系統提示」還是「每次全新長推理」。Datacamp

個人訂閱（體感 CP，不是 API）

多數人先用免費檔就夠：Gemini 免費額度通常最寬。

$20 左右：ChatGPT Plus（這週開始吃到 Astra）生態最全。

$30 左右：SuperGrok，即時資訊與額度划算。

$100–200：ChatGPT Pro / 高階企業檔，才比較能把 Astra 的電腦代理用滿。
Plus $20 能用上 Astra，對「偶爾要它幫你操電腦」的個人用戶，短期 CP 其實比直接打 $10/$50 API 好。

依應用選最高 CP（實用結論）

追求天花板、錢不是第一考量

最難推理 / 寫作 / 長程 coding：先 Claude Fable 5.1，預算緊就降到 Opus 5。

要它「真的去開瀏覽器、填表、跨軟體做完一件事」：先 GPT-6 Astra。
兩家標價同級，選任務適配，不要只看新聞標題。

團隊生產力、代理自動化（最高 CP 甜蜜點）

預設工作馬：Gemini 3.8 Flash（年底前導入價極強）或 Claude Sonnet 5 / Opus 5。

要即時新聞、社群、相對便宜前緣：Grok 4.6。

大量編碼且可接受中系 API / 自架：DeepSeek V4、GLM-5.3、Qwen 3.8。

高流量分類、摘要、客服、批次

不要用 Astra/Fable。用 Flash-Lite、Luna 級、Haiku、DeepSeek Flash。這裡省下的錢可以拿去買「真的難」的那 5% 請求打旗艦。

科學研究 / 數學 / 專業文件

難題用 Astra 或 Fable；大量論文、圖表、影片簡報用 Gemini。混合路由通常比死守一家便宜又準。

企業落地

除了分數，還要看：資料區（Azure / Bedrock / Vertex）、預設關閉的高風險能力、管理員開關、出口管制紀錄（今年夏天 Anthropic 就經歷過管制再放開）。Astra 走白宮自願審查後放行，對美系政企採購是加分，不是能力證明。

客觀保留

「AGI 時代」是 OpenAI 自己的定義與公關時點，不是學界或獨立評測的共同宣布。

榜單每週換手；9 月初這波還沒被第三方完整複測，Astra 在 BenchLM 等處仍有「Estimated」標籤。

自報 99.9% / 100% 幾乎都綁特定 harness、工具與嘗試次數。換成標準條件分數會掉一截。

最貴模型經常不是完成工作最便宜的模型：多想一步、多叫一次工具，帳單可能反超「稍弱但一次做對」的中階模型。

對台灣用戶：延遲、付款、個資出境、中系模型條款、以及美方管制是否波及 API，都比「差 3 分智力指數」更影響能不能長期用。

一句話選型：日常與量大用 Gemini Flash 或開源中階；寫程式與長文用 Claude（Fable 只留給最難的）；要「代操電腦、把一件專業工作做完」再上 GPT-6 Astra；要便宜又要跟時事，Grok 4.6 很有競爭力。沒有一個模型在所有面向同時又最強又最便宜。

80 sources

台灣情境下的AI新創公司，服務OPC與中小企業的，會怎麼推薦搭配選用

運作了1m 35s

台灣 OPC／中小企業不是「缺模型」，是缺人、缺流程、缺能開發票的落地。新創不該把 GPT-6 Astra 當預設方案，而該做成 路由式產品：日常走便宜模型，難題才升旗艦，並先接 LINE、發票、個資。Yotron-ai

先認清客戶真實條件

台灣中小企業數位基礎已普及，但多數對 AI 仍停在「知道、不會用」。導入失敗通常不是模型不夠強，而是：沒有明確場景、現場沒人負責、沒有資料與個資規則。經濟部調查也反覆出現「尚無明確應用需求」。Ctee

他們的工作現場幾乎長這樣：

對外溝通在 LINE 官方帳號／個人 LINE，不是 Slack

內部資料在 Excel、Google 雲端硬碟、LINE 相簿、紙本發票

老闆一人兼客服、報價、請款、發文

月預算心理防線多半是 NT$1,000–10,000，超過就要看到工時省下來

在意：繁中用語、統編發票、個資外洩、會不會被會計師／客戶問「資料去哪」

所以選型原則只有四句：

預設用中階便宜模型，旗艦當「升級鍵」

資料分級：可公開行銷文 vs 客戶名單／病歷／薪資，絕不能同一條管線

先接既有工具（LINE、Sheets、發票），不要先換 ERP

產品幫客戶開發票、設用量上限、寫使用規範，比多 3 分智力指數重要

建議產品架構：三層路由，不要單模型綁死

層級

用途

建議模型（2026/9）

為什麼適合台灣 SME

L0 量大低風險

FAQ、分類、摘要、標籤、翻譯草稿、結構化抽欄位

Gemini 3.8 Flash／Flash-Lite、GPT 便宜檔（Luna 級）、Claude Haiku

單則成本極低；Gemini 繁中與多模態（傳截圖、菜單、出貨單）強

L1 日常主力

報價信、合約初稿、社群文案、SOP、會議紀錄、內部知識問答

Claude Sonnet 5 或 Gemini 3.8 Flash

繁中長文穩、指令遵循好；已用 Google Workspace 就鎖 Gemini

L2 高價值少數請求

複雜報價邏輯、長約審閱、跨系統排查、真的要「代操電腦」

Claude Opus 5 或 GPT-6 Astra

只給 5–15% 請求；Astra 適合代填後台、對帳、跨分頁操作

不要當預設的：

GPT-6 Astra／Claude Fable 5.1：$10/$50，OPC 一天問 80 次客服會燒穿預算

中系 API 當客服主幹（DeepSeek、Qwen、Kimi）：便宜、中文強，但客戶名單／訂單若出境到中國伺服器，多數台企與政企供應鏈無法接受；可用在「不含個資的文案 ideate」沙盒，不要當正式管線

自架開源當第一年主力：20 人以下沒人維運 GPU，總成本通常比訂閱貴且不穩

Grok 4.6 可當「查時事、競品、社群聲量」的選配，不適合作 LINE 客服主模型（工具呼叫另計費、繁中商務語氣不一定最穩）。

依公司形態怎麼配

A. OPC／工作室／團購主（1–3 人）

目標月費：NT$0–2,500（不含 LINE OA 本身）

推薦組合：

老闆自己：ChatGPT Plus 或 Gemini 付費檔擇一（已吃到 Astra／3.8 的個人額度就夠用，先別開 API）

對外：LINE OA 自動回 + 你們的 bot（L0 用 Gemini Flash）

內部：Google 文件／試算表 + Gemini；發票用既有工具（財報雲、報稅小幫手等），AI 只做「照片轉科目草稿」，最終仍由人送出

產品話術：不要賣 AGI，賣「晚上 10 點顧客問有沒有現貨，30 秒內回得到」。

B. 店家／餐飲／美容／教室／零售（3–20 人）

最高 CP 場景幾乎都是同一條：LINE 客服 + 預約／訂單狀態 + 負評告警 + 週期文案。

建議堆疊：

LINE OA（這是通道，不是模型）

RAG：把菜單、價目、到店須知、退換貨政策做成知識庫

L0 Gemini Flash：8 成制式問答

轉真人門檻：退款、客訴、醫療／過敏、報價客製

每夜批次：Google 評論／FB 留言用便宜模型做情緒分類，負評推 LINE 群

月費合理帶：SaaS NT$2,000–8,000 + token（通常再 NT$300–2,000）。這比請一個兼職客服划算，也比硬上 Astra 合理。Yotron-ai

C. B2B 貿易、傳產、經銷（10–80 人）

痛點是報價、規格書、出貨追蹤、業務外出查庫存，不是聊天。

建議：

知識庫：型錄 PDF、歷史報價 Excel → Gemini／Claude Sonnet

業務 LINE 助手：查交期、安全庫存（接他們現有 Excel／進銷存，不要第一年換鼎新）

合約／英文信：Claude Sonnet，難題升 Opus

「對帳、跨網頁抓訂單」這種代操：少數席次開 Astra，綁帳號、開操作紀錄、禁止碰網銀

這裡的產品差異化是 接單系統與權限，不是模型名稱。

D. 診所、補習班、會計／法律／保險（高個資）

預設：企業約 + 不訓練條款 + 去識別化。

可用雲端：Azure OpenAI（選日本／新加坡區）、Google Vertex、Claude for Work

病歷、身分證、薪資、委託人資料：禁止進個人 Plus 帳號

對外 FAQ 可以 Gemini Flash；對內個案建議 Claude 企業檔或地端小模型只做遮罩後摘要

金融、重大個資系統另走金管會／目的事業主管機關規則，不要用消費級 API 硬上

台灣個資法把「貼進境外 AI」視為處理／利用與跨境傳輸；出事究責的是這家公司，不是 OpenAI。免費 ChatGPT 預設可能用於訓練，SME 產品一定要擋這條。Masonailab

台灣合規與商務，產品一定要內建

個資分級開關：對話預設遮罩電話、身分證、卡號；高敏感工作區需管理員開啟。

告知與契約：隱私權政策寫清「模型商、資料地、是否訓練、保存多久」；對客戶用企業版 API，不用員工私人帳號。

資料地偏好：美系雲可接受，優先亞太區；中系模型不當正式個資管線。台灣目前不是全面禁止跨境，但第 21 條主管機關可限制，且對中傳輸在電信／金融等更敏感。Headinglawyer

發票與報價：月租 + 用量上限；給統編、可折讓。OPC 最討厭「美元信用卡、月底才知噴了 USD 400」。

繁中與在地用語：用台灣語料微調 system prompt（「超商、統編、電子發票、應稅、免稅、外島運費」），不要讓模型寫出簡體用詞或中國法規。

政府補助當成交催化：雲市集、中小微企業 AI 輔導、製造端 AI 工具抵用等，產品若能上架或協助申請，成交率會高很多。補助是敲門磚，不要讓客戶以為補助＝模型本身。Sme

新創對外怎麼「推薦搭配」（可直接當銷售腳本）

標準包（80% 客戶）

Gemini 3.8 Flash 當引擎 + LINE + 自家知識庫 + 用量上限。

一句話：接近前緣的繁中與看圖能力，價格是 Astra 的零頭。

專業包（文案／合約／顧問業）

Claude Sonnet 5 主力，Opus 5 當「審約／長報告」按鈕。

一句話：寫得像人、長文不易跑掉。

自動化包（真的有後台要點）

日常仍 Flash／Sonnet；另開 1–3 席 GPT-6 Astra，只跑「對帳、抓訂單、填表」。

一句話：旗艦當員工，不當全部員工。

明確拒絕賣的

全公司每人一個 Fable／Astra API、把客戶 Excel 整本丟進免費 ChatGPT、用中系模型接會員個資。

預算怎麼跟老闆談（比拼參數有效）

用「省下的工時」而不是「AGI」：

LINE 重複問答自動處理 50–70%，客服不用輪班

文案／報價草稿從 40 分鐘變 8 分鐘，人只負責改數字與蓋章

負評當天處理，比模型多 2 分智力有用

內部成本控管建議寫進產品：

每人／每 bot 日額度

L2 旗艦需點「進階思考」才呼叫

快取系統提示（價目表、品牌語氣），Claude 快取特別划算

週報：花了多少 token、擋了多少個資、自動結案率

20 人以下第一年 不要自架模型。把工程時間拿去接 LINE Messaging API、電子發票、庫存表，ROI 比較高。

一句總結給你們內部

台灣 OPC／SME 的正確組合是：通道用 LINE，大腦用 Gemini Flash 或 Claude Sonnet，難題才升 Opus／Astra，個資與發票當產品功能，中系模型只做無個資沙盒。

誰能把「老闆用手機、三天看得到少回十則訊息」做穩，誰就贏過只會講 GPT-6 Astra 剛出的對手。

34 sources

台灣情境下的AI新創公司，服務OPC與中小企業的，會怎麼推薦搭配選用

運作了13s

同一題我用「可直接拿去跟客戶講、跟工程排」的版本重寫一版。核心不變：台灣 OPC／中小企業買的是省工時與少出事，不是買 GPT-6 Astra。

選型原則（先講死）

預設中階，旗艦當按鈕 — 80–90% 請求走便宜模型

通道先接 LINE，不是先接 ChatGPT 網頁

資料分級 — 文案可以上雲；客戶名單、病歷、薪資不行進個人帳號

月費要能開發票、能設上限 — OPC 最怕美元卡月底爆掉

第一年不自架、不把中系 API 當正式個資管線

給客戶的標準三層搭配

層

做什麼

選誰

何時用

日常（主力）

FAQ、分類、摘要、看圖（菜單／出貨單）、社群草稿

Gemini 3.8 Flash（已用 Google 就鎖它）

預設

專業文書

合約初稿、報價信、SOP、長文、審稿

Claude Sonnet 5，卡住再升 Opus 5

約 10–15%

代操電腦

對帳、跨後台填表、抓訂單、整理試算表

GPT-6 Astra（1–3 席就好）

約 5%

不要當預設：Fable 5.1、Astra 全公司開放、免費 ChatGPT 貼客戶 Excel、DeepSeek／Qwen 接會員資料。

中系模型只放「無個資文案發想」沙盒。Grok 當選配查時事／競品，不當 LINE 客服主腦。

依客戶規模怎麼開單

OPC／工作室（1–3 人）｜目標 NT$0–2,500／月

老闆本人：ChatGPT Plus 或 Gemini 付費，二選一

對外：LINE OA + 你們 bot（Flash）

發票／記帳：既有工具（財報雲等），AI 只出「科目草稿」

不開旗艦 API

店家／餐飲／美容／教室（3–20 人）｜NT$2,000–8,000 + token

最高 CP 一條龍：LINE 客服 → 知識庫（價目、預約、退換貨）→ Flash 回 8 成 → 退款／客訴轉人 → 負評夜間推播。

這比上 Astra 更能成交。

B2B／傳產／經銷（10–80 人）

型錄 PDF + 歷史報價 Excel → Sonnet／Flash

業務外出查交期、庫存 → 接他們現有表，第一年別換 ERP

英文信、長約 → Claude

對帳／跨網頁作業 → 少數席次 Astra，要操作紀錄、禁止碰網銀

診所、補教、會計、法律、保險

企業約＋不訓練＋遮罩個資。優先 Azure OpenAI（日／新）或 Claude for Work。個案資料禁止進 Plus。

產品一定要內建的「台灣功能」

遮罩電話、身分證、卡號；高敏感區要管理員開

寫清：哪家模型、資料是否出境、是否拿去訓練

統編發票、用量上限、週報（花多少、擋多少個資、自動結案率）

System prompt 用台灣用語：統編、電子發票、應稅、超商取貨

能協助走雲市集／中小企業 AI 輔導，當成交催化，不是拿補助當產品本身

個資法把「貼進境外 AI」當處理與跨境；出事是這家公司負責，不是模型商。

對內銷售腳本（一句話）

標準包：Gemini Flash + LINE + 知識庫 → 「晚上十點問有沒有現貨，三十秒回得到」

專業包：Sonnet，審約按一下 Opus → 「寫得像人、長文不跑掉」

自動化包：日常仍 Flash／Sonnet，1–3 席 Astra 只跑對帳填表 → 「旗艦當員工，不當全部員工」

20 人以下把工程時間拿去接 LINE、電子發票、庫存表，ROI 高過自架模型。

個資法合規與資料出境細節台灣中小企業AI輔導補助申請

專家