Grok 与 GPT 对比：版本对齐了再谈选择

先对齐版本，再分胜负。订阅端现在已经是 Grok 4.7 对 GPT-6；Zapier 2026 年 4 月更新的对比文章比的是 Grok 4.5 对 GPT-5.6；2025 年那批 Grok 4 对 GPT 5 的 Python 测试，只回答编码上的差异；再往前的 Grok 3 对 GPT-4o 讲的是 API 场景。版本拿错，速度、代码质量、上下文长度这些数字搬过来都会错位。对齐之后，通用写作、代码、长文档、联网任务分开各看一遍，再复测一次。

Grok 和 GPT 现在各自是哪个版本？

答案取决于您走的是哪条产品线。现在能搜到的对比至少有三批，版本号各不相同；先把一批对比对应哪个日期弄清楚，速度、代码质量、上下文长度这些说法才站得住。

三批常见的对比

第一行看的是聊天产品背后跑哪一代模型：Grok 4.5 对 GPT-5.6，出自 Zapier 2026 年 4 月更新的对比文章，而两家方案页现在挂的已经是 Grok 4.7 和 GPT-6。第二行是 2025 年那批 Python 测试，题目一致、版本也写在标题里，那批结果只在批内可比，换到别的版本就不成立。第三行时间最早，讲的是 API 场景下的上下文窗口和订阅门槛，跟今天的订阅端产品是两回事。

代码走 API 的话，判据是账号里能选到的模型 ID。别人文章写的版本号，替代不了您自己环境里的那一行。

日常问答、写邮件这类任务，该选哪一个？

两边在这类任务上差距很小，挑一个界面顺手的就行。取舍真正跟着变的是任务的形状：同样一句提问，换成调试并发下载的脚本，答案就不一样。

Zapier 2026 年更新的文章里有一句很直接的话：ChatGPT 仍然是几乎所有人更好的选择。这是编辑判断，不是独立跑分。

回一封婉拒供应商的邮件、把一段四十分钟的录音整理成待办清单，这类事上换模型的收益都很有限，因为读文档、联网、记住之前聊过什么，两边都做得到。差距一般不在聊天框的第一句话，而是在具体工作流里，通用能力本身重叠得厉害。长文档也一样，2026 年 4 月的资料说两边处理文档都同样顺手；Grok 3 与 GPT-4o 那批旧差异套不上。

写 Python 脚本时，两边的差别能复现吗？

差别有，但不固定。同一位作者把 10 道 Python 题分别交给 GPT 5 和 Grok 4，记下来的是：GPT 5 更快，入口点和注释补得更完整；Grok 4 的代码更简短，响应更慢，有时整段没有注释。这些都是单次运行的结果，题目一换就可能变；它说明差别长什么样，不能说明哪一边固定更强。

10 项测试里看到的差别

这 10 道题覆盖得很实用：偶数求和、CSV 汇总、第一个非重复字符、比特币价格接口、Hacker News 标题抓取、txt 文件压缩、JPEG 缩放、多线程下载、SQLite 读写，还有给素数函数写单元测试。

速度那一栏，GPT 5 多次被记为几乎即时，Grok 4 的思考时间从约 2 秒到 23 秒不等；下载那一题连 GPT 5 也被记为较慢，约 10 秒。结构上的差别更稳定：入口点、超时设置和 try/except，GPT 5 更常补上；Grok 4 更常给出没有入口点的单文件脚本，需要 pandas 或 urllib 时就直接依赖它们。

两处真实出现的错误

第一个非重复字符那道题，GPT 5 引用了一个未定义的变量，那行判断在运行时会直接抛错；Grok 4 的 Hacker News 抓取示例则出现语法错误。两个错都不算严重，却正好说明代码为什么要跑一遍再收下：读起来像对的代码，和不报错的代码是两件事。

长文档、图像和联网这些能力怎么比才不吃亏？

能力类的描述跟着版本走，能用的只有日期较晚、产品线对得上的那一份。100 万 token 对 12.8 万 token 差了近 8 倍，那是 Grok 3 对 GPT-4o 时期的数字，套到今天在用的版本上并不成立。

旧数字为什么不能直接搬

近 8 倍这个差距出自 API 模型的旧对比：一边是 128K 上下文，另一边是 100 万 token，指的是当时那两个模型。今天订阅端跑的是另外的版本，拿这个倍数去判断谁能吞下更长的合同，结论会偏。

图像和联网同理。Zapier 那篇对比 2025 年 3 月首发、2026 年 4 月更新，更新后的版本说两边都能读图、都能生成图像、也都能联网搜索，Grok 还能把 X 上的帖子拉进回答。两份资料说法冲突时，先比日期，再看它们讲的是不是同一层产品，订阅端和 API 端的版本本来就不是一回事。

订阅和企业采购的价格差在哪里？

一笔是月费，买的是聊天产品里的使用额度；一笔是 API，按 token 计费。两笔账不能直接相减。Zapier 2026 年更新的文章列出的 ChatGPT 订阅价格是：有免费方案，Go 每月 8 美元，Plus 每月 20 美元。Grok 的订阅价格以 xAI 2026 年 10 月 12 日的公告为准：有免费方案，Plus 每月 8 美元，Premium 每月 30 美元（含 SuperGrok 的权益），Super 每月 100 美元，Ultra 每月 200 美元。

月费和 API 用量是两笔账

订阅换来的是一整段时间里的使用额度、客户端覆盖和一些协作功能。API 把输入和输出 token 分开计价，一条很长的系统提示，每次请求都得重新算一遍成本。额度上限和重置周期由各个产品自己定；API 用多少算多少，两边的节奏不一样。

ChatGPT 这几档的价格出自 Zapier 那篇文章，不是 OpenAI 的官方定价页；Grok 的价格出自 xAI 的官方公告。更早的 Grok 3 时期资料记录的订阅价格是通过 X Premium+ 每月 40 美元，或者 SuperGrok 每月 30 美元，并称当时没有官方独立 API 渠道。那批价格和现在的订阅价格不是同一批，硬塞进一张表里比，很容易得出相反的结论。

MixRoute 的四语页面一律用美元标示，页面不加汇率，也不做地方税计算。要按人民币心算，汇率来源得自己带，别把美元单价直接当成人民币预算。

预算想按 token 算，可以先查看当前的方案、充值档位和企业采购门槛，再看哪一边进预算。

怎么用自己手上的任务跑一次能复现的对比？

不用添新工具。把日期和版本名固定住，同一套提示词两边各跑一遍，然后记下这几样：能不能直接运行、错在哪一行、各自耗时多少、要不要补注释。跑完再回头核对单价，结论才算落到成本上。

自测要记录的四件事

• 日期和版本名，两边都写明，以后回头才对得上比的是哪一版。
• 代码能不能直接运行；跑不起来，缺的是依赖还是入口点。
• 出错的位置，行号和报错文本一起记。
• 从提交到第一个可用输出用了多久，两边用同一种计时口径。

模型是加速器，不是替代品：生成的代码照样要过测试、静态检查和安全审查这三关，流程留在自己手上，对比的结论才有用。提示词同样写死，把输入格式、允许用的库和边界情况交代清楚，例如要求请求带超时、JSON 解析失败时打印错误，两边面对的条件才一致。

先把任务分成四类：通用写作、代码执行、长文档抽取、联网查证。一条聊天问题代表不了全部工作。每类留一份相同的输入和一张评分表，表里写清正确性、完整性、修改次数、耗时和费用。

代码题还要连运行环境和依赖版本一起记，把生成、修复和最后一次通过测试分开计时，人工修改的时间才不会藏进模型的响应速度里。

长文档的取样位置要固定：拿一份带页码的合同或规格书，让两边引用同一组条款，再逐条核对限制条件有没有漏。联网任务记下查询日期、来源链接和回答里的引用；把同一批来源再交给两边问一次，联网覆盖和纯文本推理就能拆开比较。

算费用时把输入和输出拆开。长系统提示在每次 API 请求里都会重复计费，缓存机制能压低反复查询的成本。先拿一周的真实请求估出 token 量，再按目标模型的当前单价换算，比用月费相减可靠。

对比跑起来以后，同一批输入不要中途改。

最后留一份能回放的记录：日期、模型 ID、提示词版本、输入文件摘要、响应耗时、错误信息和人工修改。过一段时间重跑时只动一个变量，新旧结果并排看；即使 Grok 或 GPT 更新了版本，也能知道变化出在模型、提示词还是数据上。

结果要交给团队用，评分表上得写明哪些错误可以接受、哪些必须淘汰：邮件语气可以让人改写，代码启动不了、合同漏掉付款条件，就直接记为失败。判定线先定下来，再去看模型名称和价格，结论更好解释。

MixRoute 把这件事收在同一个 API 端点里：同一把 key 换一个模型名，就能分别调用 Grok 与 GPT 系模型，同一套提示词跑完两边，再回来比单价。一个端点接 250+ 个模型，平台不对模型加价；模型目录里每个模型有自己的页面，列出每百万 token 的价格，可以直接和供应商自己的定价页对照。

换一组模型，这套方法照搬，差别只在版本名。另一组已经写好的例子可以看GPT-5.6 Sol 与 Claude Fable 5 的对比。