تفاوت GPT، Claude، Gemini و DeepSeek؛ کدام را انتخاب کنیم؟
تفاوت GPT و Claude و Gemini و DeepSeek در چیست؟ مقایسهی کاربردی از نظر قیمت، پنجرهی زمینه، کدنویسی، نگارش فارسی و نحوهی انتخاب.
پیکو هوش·انتشار: ·بهروزرسانی: ·۵ دقیقه مطالعه
خلاصه: هیچ مدل برندهی مطلق نیست. بهطور کلی خانوادهی GPT (OpenAI) انتخاب همهکاره، Claude (Anthropic) محبوب کدنویسی و نگارش بلند، Gemini (Google) قوی در زمینهی بسیار بلند و کارهای چندرسانهای و DeepSeek گزینهی اقتصادی است. اینها برداشتهای عمومیاند؛ برای کار خودتان با نمونهی واقعی محک بزنید.
جدول مقایسهی مدلهای کاتالوگ
قیمتها به تومان برای هر یک میلیون توکن (ورودی / خروجی) طبق کاتالوگ هستند:
تقریباً همهی سازندگان یک مدل پرچمدار (قوی و گران)، یک مدل متعادل و یک مدل سبک (سریع و ارزان) دارند. مقایسهی «GPT با Claude» بیمعنی است مگر ردهها را همتراز کنید: Sol با Sonnet، Luna با Haiku و Flash، Astra با Opus.
۲. زمینه (Context window)
پنجرهی زمینه تعیین میکند چقدر متن را همزمان میتوان فرستاد. اگر باید کتاب یا ریپوی بزرگ را تحلیل کنید، Gemini 4 Argon با ۲ میلیون توکن در کاتالوگ بزرگترین است. توضیح اصطلاح: پنجرهی زمینه.
۳. کدنویسی
در توضیحات کاتالوگ، Claude Sonnet 5.5 «انتخاب توسعهدهندگان» معرفی شده است و GPT-6 Sol هم برای کدنویسی پیشرفته مناسب است. مدل استدلالی o3-mini برای الگوریتم و ریاضی طراحی شده است. جزئیات در مدل مناسب برای کدنویسی.
۴. نگارش فارسی
Claude Opus و Sonnet در توضیحات کاتالوگ به درک زبان و نگارش بلند شناخته شدهاند، ولی کیفیت فارسی هر مدل را باید با متن خودتان بسنجید. DeepSeek هم برای کار روزمره با هزینهی کم رایج است.
۵. هزینه
تفاوت قیمت بین ردهها چند برابر است. برای نمونه خروجی deepseek-v4-pro (۷۵٬۰۰۰) در مقایسه با claude-opus-5-5 (۱٬۲۸۰٬۰۰۰) حدود ۱۷ برابر ارزانتر است. این نسبت یعنی بسیاری از کارها نیاز به مدل پرچمدار ندارند.
چطور انتخاب کنیم؟
۱. نوع کار را مشخص کنید: گفتگو، کد، نگارش، تحلیل سند. ۲. با مدل متعادل شروع کنید (Sol یا Sonnet). ۳. اگر هزینه مهم است، مدل سبک را بسنجید. ۴. اگر کیفیت کافی نبود، یک رده بالا بروید. ۵. با چند نمونهی واقعی مقایسه کنید. در استودیو میتوانید یک پرامپت را به مدلهای مختلف بدهید.
یک پرامپت واحد و یک متن ورودی ثابت انتخاب کنید و دما (temperature) را برابر بگذارید. سه خروجی از هر مدل بگیرید، چون مدلها تصادفیاند. معیارها را قبل از دیدن نتیجه بنویسید (دقت، لحن، پیروی از قالب). نمرهدهی کور، یعنی بدون دانستن نام مدل، سوگیری را کم میکند. همچنین هزینه و زمان پاسخ را ثبت کنید؛ گاهی مدل ارزانتر ۹۰٪ کیفیت را با ۱۰٪ هزینه میدهد.
استفاده از چند مدل با یک API
یکی از مزایای درگاه چندمدلی این است که با تغییر فقط مقدار model به مدل دیگر بروید:
for m in ["gpt-6-sol", "claude-sonnet-5-5", "gemini-3.8-flash", "deepseek-v4-pro"]:
r = client.chat.completions.create(model=m, messages=[{"role":"user","content":"یک جمله دربارهی تهران بنویس."}])
print(m, r.choices[0].message.content)
پیکو هوش API سازگار با OpenAI و Anthropic دارد؛ مستندات در docs.
محدودیتهای این مقایسه
توضیحات عملکردی بر اساس معرفیهای عمومی و کاتالوگ است، نه آزمون مستقل ما. مدلها مرتب بهروز میشوند و نتیجهی امروز ممکن است فردا تغییر کند. ما عدد بنچمارک یا آمار ساختگی ارائه نمیکنیم.
چه چیزی در مقایسهها گمراهکننده است؟
بنچمارکهای عمومی معمولاً روی مجموعهسؤالهای ثابت اجرا میشوند و ممکن است با کار واقعی شما همخوان نباشند. مدلها پس از انتشار هم بهروزرسانی میشوند و نتیجهی ماه گذشته لزوماً امروز معتبر نیست. همچنین پرامپتی که برای یک مدل تنظیم شده، در مدل دیگر ممکن است ضعیفتر کار کند و این به معنای ضعف مدل نیست. پس مقایسهی منصفانه یعنی هر مدل را با پرامپتی متناسب خودش تنظیم کنید و دستکم چند نمونهی متنوع بگیرید. در نهایت هزینهی کل را هم ببینید: مدلی که یکبار درست جواب میدهد، ممکن است از مدل ارزانی که سه بار تلاش میخواهد ارزانتر تمام شود.
سوالات متداول
کدام مدل برای فارسی بهتر است؟
بسته به نوع متن فرق میکند. با ۳ تا ۵ نمونهی واقعی خودتان محک بزنید؛ معمولاً مدلهای ردهی متعادل و پرچمدار هر سه خانواده فارسی خوبی دارند.
آیا DeepSeek برای کار جدی کافی است؟
برای بسیاری از کارهای روزمره و حجیم بله و ارزان است؛ اما برای کارهای حساس بهتر است خروجی را بازبینی کنید یا مدل قویتر را بسنجید.
آیا میتوان در یک پروژه چند مدل را ترکیب کرد؟
بله، رایج است: مدل ارزان برای مرحلهی اول و مدل قوی برای مرحلهی نهایی.
کدام مدل ارزانتر است؟
بر اساس کاتالوگ، deepseek-v4-pro و gemini-3.8-flash جزو ارزانترینها هستند؛ قیمتها را در قیمتگذاری و کاتالوگ ببینید.