把大模型接进生产系统，和在聊天框里和它对话，是两件事。前者你面对的是 API：参数怎么传、上下文怎么管、工具怎么调、成本怎么控、出错怎么兜底。这篇文章站在开发者视角，谈 ChatGPT（GPT API）与 Claude 在 API 层面的差异。需要先说清楚：OpenAI 侧已核实的硬指标（上下文、输出、定价档、发布时间）会据官方信息写明；尚未公开的参数量、训练细节与具体跑分仍以官方为准，本文不编造。Claude 侧的事实相对明确，会写得具体一些。
调用形态：两种心智模型
OpenAI 提供 GPT API 与配套的工具调用、多模态能力，开发者生态成熟、第三方库丰富、采用面广。最新的 GPT-5.5 于 2026-04-24 进入 API，分 gpt-5.5 与 gpt-5.5-pro 两档，官方主打 agentic coding、computer use、知识工作与联网研究。具体的端点形态与参数命名仍请查官方文档。
Claude 的核心是一个统一的 POST /v1/messages 端点——工具、结构化输出都是这个端点上的特性，而非独立 API。这种"一切走 messages"的设计让心智负担更小：你不需要为"加个工具"去换接口，只是在同一个请求里多传字段。
推理控制：effort 与自适应思考
这是 Claude 比较有辨识度的一块。在 Fable 5、Opus 4.8/4.7 等模型上，思考是自适应的：你用 thinking: {type: "adaptive"} 打开，模型自己决定何时、想多深；想要控制深度和总体 token 花销，用 output_config.effort，取值从 low 到 max（部分模型还有 xhigh）。
值得注意的几个坑：
- Fable 5 上思考始终开启，显式传
thinking: {type: "disabled"}会直接 400，正确做法是干脆不传thinking字段。 - 旧的固定思考预算
budget_tokens在新模型上已被移除，传了会报错——用effort替代。 temperature/top_p/top_k这类采样参数在 Fable 5 / Opus 4.8 / 4.7 上也被移除，传了会 400；要引导行为，靠提示词而非采样参数。
OpenAI 侧是否有对应的推理深度控制、参数如何命名，以官方为准。这里的要点是：Claude 把"想多深"做成了一个显式、可调的旋钮，对需要平衡成本与质量的工程化场景很友好。
上下文与输出长度
Claude Fable 5 提供 1M（一百万 token）上下文窗口，最高 128K 输出。对于大输出（超过约 16K），SDK 要求用流式（streaming）来避免 HTTP 超时——用 .stream() 配合 .get_final_message() 拿完整结果即可。
另外 Fable 5 换了新分词器：同样的内容，token 数大约比 Opus 一代多 30%。这意味着你在别的模型上测出来的 token 数、上下文预算、max_tokens 设置都不能直接搬过来，要用 count_tokens 重新基线化。
OpenAI 侧，GPT-5.5 的上下文约 1,050,000 token、最高 128K 输出，量级与 Fable 5 接近。但两家在"超长上下文"上的计费策略不同，值得单独留意：
- GPT-5.5：当单次会话的输入超过 272K token 时，按官方说法该会话的输入按 2x、输出按 1.5x计费——长上下文有明确的价格阶梯。
- Fable 5：没有按长度的价格阶梯，但因为换了新分词器，同样内容token 数本身就多约 30%，相当于在"每 token 单价"之外又叠了一层用量上浮。
也就是说，两边都有"长上下文更贵"的效果，只是机制不同：一个体现在计费倍率上，一个体现在token 计数上。做成本测算时不能只比单价，要把这两层一起算进去。
定价档位（每百万 token，输入 / 输出）也直接放在这里对照：
- Claude Fable 5：$10 / $50。
- GPT-5.5：
gpt-5.5为 $5 / $30，gpt-5.5-pro为 $30 / $180。
单看基础档，gpt-5.5（$5/$30）低于 Fable 5（$10/$50），而 gpt-5.5-pro 则更高。但前面说的两层叠加——GPT-5.5 >272K 的 2x/1.5x 阶梯、Fable 5 多约 30% 的 token——会随工作负载形态改变实际账单，单价只是起点。
工具调用与 Agent 能力
两家都支持工具调用（function calling），这是构建 Agent 的基础。差异在于"内置到什么程度"。
Claude 区分客户端工具（你定义、你执行，SDK 的 tool runner 自动跑循环）和server 端工具（Anthropic 基础设施上直接跑，无需你执行）。server 端工具包括代码执行、web 搜索、计算机使用等——声明在 tools 里，模型自己调用。再往上还有 MCP（标准化第三方能力接入）、prompt caching（前缀缓存，复用稳定前缀大幅降本）、结构化输出（output_config.format 约束 JSON 形状）、以及 Managed Agents（Anthropic 托管 Agent 循环并提供每会话的沙箱容器）。
OpenAI 也有成熟的工具调用与多模态生态、自定义 GPTs、插件体系，开发者采用广泛；具体的 server 端工具种类、托管 Agent 形态与命名以官方为准。
错误处理与安全：refusal 是个新变量
Claude Fable 5 引入了一个工程上必须处理的状态：refusal。安全分类器可能拒绝某些请求，返回的是 HTTP 200，但 stop_reason 为 "refusal"——所以读 content 之前必须先判断 stop_reason，否则在被拒请求上会数组越界。拒绝可能发生在输出前（content 为空，不计费）或输出中途（已流出的部分计费，应丢弃）。重试到别的模型有官方的 fallback 机制（server 端 fallbacks 参数 / SDK 中间件）。
这套设计的代价是多一层判断，好处是行为可预期、对合规友好。OpenAI 的错误码体系与安全拒绝行为以官方为准——但"先查状态再读内容"这个工程习惯，对接任何一家都适用。
维度速览（定性）
| 维度 | GPT API / OpenAI | Claude API / Anthropic |
|---|---|---|
| 上下文 / 输出 | GPT-5.5 约 1,050,000 token / 128K | Fable 5 1M / 128K |
| 定价（每百万 token，输入/输出） | gpt-5.5 $5/$30、gpt-5.5-pro $30/$180 |
Fable 5 $10/$50 |
| 超长上下文计费 | >272K 输入：输入 2x、输出 1.5x | 无长度阶梯，但新分词器 token 多约 30% |
| 端点形态 | 以官方为准 | 统一 /v1/messages，工具/结构化输出皆为其特性 |
| 推理深度控制 | 以官方为准 | effort（low→max）+ 自适应思考 |
| 采样参数 | 以官方为准 | 新模型移除 temperature/top_p/top_k |
| server 端工具 | 以官方为准 | 代码执行 / web 搜索 / 计算机使用等 |
| 托管 Agent | 以官方为准 | Managed Agents（托管循环 + 沙箱） |
| 降本机制 | 以官方为准 | prompt caching（前缀缓存） |
| 异常状态 | 以官方为准 | refusal（需先判 stop_reason） |
| 生态/采用 | 成熟、广泛；GPT-5.5 强于 agentic coding、computer use、联网研究 | 围绕编码与 Agent 设计，体系完整 |
结尾
API 层面的选择，不该用"谁的分高"来决定，而该用"我的系统需要哪种控制面"来决定——要广生态、既有集成与 GPT-5.5 的 agentic coding / computer use / 联网研究就看 OpenAI，要精细的推理控制、server 端工具与托管 Agent 就看 Claude。两边的上下文、输出与基础定价档都已可对照，但超长上下文的计费机制不同（GPT-5.5 的 2x/1.5x 阶梯 vs Fable 5 的分词器上浮），真实账单要按自己的负载形态测算；尚未公开的参数与跑分，仍以官方文档为准。