概要

GPT-4 是 OpenAI 于 2023 年 3 月发布的旗舰模型，上下文窗口 8K tokens，知识截止日期 2021 年 9 月，定价输入每百万 Token 30 美元、输出 60 美元。Gemini 3.1 Pro 是 Google DeepMind 于 2026 年 2 月发布的模型，采用 MoE（混合专家）架构，原生多模态设计，上下文窗口 100 万 token，定价输入 1.25 美元/百万 Token、输出 10 美元/百万 Token。

两个模型发布间隔近三年，技术代差明显。但在实际项目中，仍有大量存量系统跑在 GPT-4 接口上，迁移成本和风险是技术决策者必须评估的问题。本文将从接口兼容性、调用参数、响应质量、多模态支持、定价结构五个维度做实测对比，给出迁移建议。

 KULAAI（c.877ai.cn）作为 AI 模型聚合平台，支持接口调用 Gemini 3.1 Pro、GPT-4、GPT-4o、Claude 等多个主流大模型，本次对比测试通过该平台完成。

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整体架构流程

两个模型的 API 调用流程对比：

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┌──────────────────────────────────────────────┐ │ GPT-4 调用链路 │ │ │ │ Client → OpenAI API │ │ ├── POST /v1/chat/completions │ │ ├── model: "gpt-4" │ │ ├── messages: [{role, content}] │ │ ├── max_tokens: 8192 │ │ ├── temperature: 0.7 │ │ └── 返回: choices[0].message.content │ │ │ │ 特点: 纯文本交互，8K 上下文窗口 │ │ 输入 $30/1M，输出 $60/1M(citation:1) │ └──────────────────────────────────────────────┘  ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ Gemini 3.1 Pro 调用链路 │ │ │ │ Client → Google AI API / 聚合平台 │ │ ├── POST /v1/chat/completions │ │ ├── model: "gemini-3.1-pro" │ │ ├── messages: [{role, content}] │ │ ├── max_tokens: 8192 │ │ ├── temperature: 0.7 │ │ ├── thinking_level: "low" / "medium" / "high│ │ └── 返回: choices[0].message.content │ │ │ │ 特点: 原生多模态，1M 上下文窗口 │ │ 输入 $1.25/1M，输出 $10/1M(citation:4) │ └──────────────────────────────────────────────┘ 

迁移架构：

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现有 GPT-4 调用代码  ↓  修改 model 参数名  ↓  可选：新增 thinking_level 参数  ↓  可选：启用多模态输入（图片/PDF/视频）  ↓  Gemini 3.1 Pro 调用完成 

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技术名词解释

GPT-4 OpenAI 于 2023 年 3 月发布的大型语言模型。Dense 架构，8K token 上下文窗口，知识截止 2021 年 9 月。在 Artificial Analysis Intelligence Index 中得分 13，处于同级别模型的较低水平。不支持推理模式。

GPT-4o OpenAI 于 2024 年发布的多模态模型。GPT-4o 的价格是 GPT-4 Turbo 的一半——输入每百万字符 5 美元，输出每百万字符 15 美元。上下文窗口 128K tokens，速度是 GPT-4 Turbo 的两倍。

Gemini 3.1 Pro Google DeepMind 于 2026 年 2 月发布的旗舰模型。基于稀疏混合专家模型架构，原生多模态统一表示——文本、图像、音频、视频在模型内部被转化为同质的 Token 序列处理。支持三级动态计算模式（low/medium/high）。

MoE（混合专家架构） Gemini 3.1 Pro 的底层架构。模型内部包含多个专家子网络，推理时门控网络根据输入语义将 token 路由到最合适的专家。只激活部分专家，用更少的计算量达到同等效果。

Dense 架构 GPT-4 采用的架构。所有参数每次推理都激活。输出更稳定可预测，但计算成本更高。

Context Window（上下文窗口） 模型单次推理能处理的最大 token 数量。GPT-4 为 8K，GPT-4o 为 128K，Gemini 3.1 Pro 为 100 万。

Chat Completions API OpenAI 定义的对话接口标准。请求体包含 model、messages、temperature 等参数。目前已成为行业事实标准，Google、Anthropic 等厂商的 API 均兼容此格式。

thinking_level（思维层级） Gemini 3.1 Pro 独有的推理分层参数。low 模式约 1 秒响应，适合简单任务。medium 约 3 秒，适合常规任务。high 约 5 秒，适合复杂推理。同一任务 low 和 high 的准确率差距可达 21 个百分点。

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技术细节

一、接口兼容性：迁移成本比想象中低

GPT-4 和 Gemini 3.1 Pro 都兼容 Chat Completions API 格式。请求体结构一致——model、messages、temperature、max_tokens 等参数名称相同。这意味着从 GPT-4 迁移到 Gemini 3.1 Pro，核心代码改动量很小。

实测中的差异有三个。第一是 model 参数值不同——"gpt-4"改为"gemini-3.1-pro"。第二是 Gemini 多了 thinking_level 参数，可选 low/medium/high。第三是 Gemini 支持多模态输入——messages 中的 content 可以传入图片、PDF、视频的 base64 编码或 URL。

GPT-4 的 API 调用示例：

python

python

import openai  openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'  response = openai.ChatCompletion.create(  model="gpt-4",  messages=[{"role": "user", "content": "解释快速排序的原理"}],  max_tokens=500,  temperature=0.7 )  print(response.choices[0].message.content) 

Gemini 3.1 Pro 的 API 调用示例（通过聚合平台）：

python

python

import requests  response = requests.post(  "https://api.c.877ai.cn/v1/chat/completions",  headers={"Authorization": "Bearer YOUR_KEY"},  json={  "model": "gemini-3.1-pro",  "messages": [{"role": "user", "content": "解释快速排序的原理"}],  "max_tokens": 500,  "temperature": 0.7  } )  print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"]) 

代码结构几乎一致，迁移成本很低。

二、上下文窗口：从 8K 到 1M 的代际跨越

GPT-4 的上下文窗口只有 8K tokens，约等于 12 页 A4 纸（12号 Arial 字体）。这个限制在 2023 年发布时就不算充裕，到 2026 年更是严重不足。一次中等长度的对话（约 10 轮）就会接近上限。

GPT-4o 把上下文扩展到了 128K tokens，但和 Gemini 3.1 Pro 的 100 万 tokens 相比仍有数量级的差距。

100 万 token 约等于 70 到 80 万字中文内容。直观对比：平均长度的小说约 100K tokens，大型代码库约 500K tokens，20 篇研究论文约 400K tokens。Gemini 3.1 Pro 能同时处理这些内容。

对实际项目的影响：GPT-4 处理长文档需要切片分段，每次只处理一小部分，丢失了跨段落的关联信息。Gemini 3.1 Pro 可以一次性加载整个文档甚至整个代码库，模型能理解全局的依赖关系和信息关联。

但需要注意"中间信息衰减"——模型对放在输入中间位置的信息关注度低于开头和结尾。100 万 token 的超长上下文中这个问题更明显。重要信息建议放在输入的开头或结尾位置。

三、定价对比：成本差距接近 24 倍

指标	GPT-4	GPT-4o	Gemini 3.1 Pro
输入价格（每百万Token）	$30.00	$5.00	$1.25
输出价格（每百万Token）	$60.00	$15.00	$10.00
上下文窗口	8K	128K	1M
混合单价（3:1输入输出比）	$37.50	$7.50	$3.44

GPT-4 的混合单价是 Gemini 3.1 Pro 的约 11 倍。日均 1000 次中等复杂度查询（每次约 2000 输入 + 500 输出 token），GPT-4 月成本约 1125 美元，Gemini 3.1 Pro 约 103 美元。差距超过 10 倍。

Gemini 3.1 Pro 的三层思维模式进一步优化了成本。70% 的简单查询用 low 模式，20% 用 medium，10% 用 high。总体成本比全部用 high 模式降低 60% 以上。GPT-4 没有类似的分层机制。

GPT-4o 在定价上比 GPT-4 便宜一半，但和 Gemini 3.1 Pro 相比仍有明显差距。从成本角度考虑，Gemini 3.1 Pro 是目前性价比更高的选择。

四、多模态能力：GPT-4 的短板

GPT-4 发布时支持文本和图片输入，但不支持视频和音频。在 2023 年这已经算不错的多模态能力，但到 2026 年远远不够。

Gemini 3.1 Pro 支持文本、图片、PDF、视频、音频全格式输入。原生多模态设计——文本、图像、音频、视频在模型内部被转化为同质的 Token 序列处理。这不是后期拼接的方案，而是从底层就让模型学会"看"和"读"是同一件事。

在图文报告分析场景中，Gemini 3.1 Pro 能精准关联图表数据与文本描述，分析深度优于纯文本模型。传入一段产品演示视频能准确描述每个操作步骤。传入一份 PDF 合同能精确标注关键条款的来源位置。

GPT-4 在这些场景下需要额外的预处理——PDF 需要先转成文本，视频需要先提取关键帧。预处理过程会丢失视觉布局信息和时序信息。

GPT-4o 在视觉能力上比 GPT-4 有提升，但仍然不支持视频输入。在多模态完整性上，Gemini 3.1 Pro 目前没有对手。

五、响应质量对比

GPT-4 在 Artificial Analysis Intelligence Index 中得分 13，在同级别模型中处于较低水平。这不意外——2023 年的模型到 2026 年确实已经落后了。GPT-4 的知识截止日期是 2021 年 9 月，对 2022 年以后的事件完全不了解。

Gemini 3.1 Pro 在复杂逻辑推理中，思维链清晰，High 模式下解决国际奥数题正确率 80%。在代码生成场景中代码评分 4.2/5。在长文本处理中，1M 超长窗口让全量文档分析成为可能。

但 GPT-4 的 Dense 架构在输出稳定性上有优势——同一个问题问两遍，回答风格基本一致。Gemini 3.1 Pro 的 MoE 架构存在输出波动性——门控路由可能因 Prompt 微小差异激活不同专家，导致风格略有不同。实测结构化模板的采纳率 82%，自由格式仅 48%。

对于需要高度稳定输出的场景（如面向 C 端用户的产品），GPT-4 的 Dense 架构更可靠。但 GPT-4 的性能天花板太低——8K 上下文、2021 年的知识截止、不支持推理分层。在大多数实际场景中，Gemini 3.1 Pro 的综合表现更好。

六、迁移建议

从 GPT-4 迁移到 Gemini 3.1 Pro 的建议分三步走。

第一步：验证兼容性。在聚合平台上用现有 Prompt 分别测试两个模型。对比输出质量和格式一致性。大多数情况下接口兼容，代码改动量很小。

第二步：灰度切换。先在 10% 的流量上切换到 Gemini 3.1 Pro，观察输出质量和错误率。没问题后逐步扩大比例。

第三步：优化适配。针对 Gemini 3.1 Pro 的特性做优化——利用 thinking_level 分层控制成本、启用多模态输入扩展功能、利用 1M 上下文窗口简化 RAG 流程。

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小结

Gemini 3.1 Pro 和 GPT-4 的对比本质上是 2026 年技术和 2023 年技术的对比。上下文窗口从 8K 到 1M，定价从 30/30/60 到 1.25/1.25/10，多模态从文本加图片到文本加图片加 PDF 加视频加音频。每个维度都有数量级的差距。

GPT-4 在 2023 年发布时是里程碑式的产品，但技术迭代的速度很快。GPT-4o 已经把价格降到了 GPT-4 的一半，Gemini 3.1 Pro 在此基础上进一步降低了成本并扩展了能力边界。

对于仍在使用 GPT-4 API 的存量系统，迁移到 Gemini 3.1 Pro 的接口兼容性好、成本降幅大、能力提升明显。建议在聚合平台上先做对比测试，用实际数据验证迁移的可行性和收益。