前言
ChatGPT Plus 和 Google AI Pro 同为 20$/月 的主力挡的 AI 会员。经过两年的深度使用分享一下两者的区别。这里主要分析的是产品的使用体验，也会包含模型底层能力的评测。本文
TLDR：两者在不同的场景有差异化的优劣，但如果只能选择一个，闭眼选 Google AI Pro，其包含的内容远超 ChatGPT Plus。
产品对比
产品生态位
在基本的产品生态位里，OpenAI 和 Google 都覆盖了大部分的产品场景。
其中 ChatGPT 除了提供网页版和移动端的聊天功能外，还提供了桌面版的应用程序，可以通过快捷键呼出小窗口，整体十分实用，另一方面 Gemini 则仅提供网页版和移动端。
但是比较搞笑的是 OpenAI 的许多产品都仅支持 Apple 生态，例如 Codex 桌面版和 Atlas 都仅支持 macOS，尽管标注了其他操作系统的版本即将到来，然而几个月过去了仍然没有任何风声。
| OpenAI | ||
|---|---|---|
| 聊天 | ChatGPT | Gemini |
| 视频生成 | Sora | Flow |
| 代码编辑器（APP） | Codex（仅 MacOS） | Antigravity |
| 代码助理（Background Agent） | Codex | Jules |
| 命令行助理 | Codex CLI | Gemini CLI |
| 浏览器 | Atlas（仅 MacOS） | Chrome |
值得注意的是 ChatGPT 在 Android 开启了最高等级的 Play Integrity 检查，如果你的设备 root 过了则需要通过模块解决 Play Integrity 问题才可以正常使用，而 Gemini 则不存在 Play Integrity 问题。
ChatGPT vs Gemini
ChatGPT 和 Gemini 两者均为主力使用的 APP，这一部分有必要在各个领域详细对比。
| ChatGPT | Gemini | |
|---|---|---|
| 最新模型 | GPT 5.2 | Gemini 3 Pro |
| 推理时长 | 长 | 短 |
| 幻觉率 | 极低 | 低 |
| 代码执行能力 | 高 | 一般 |
| 自定义智能体 | GPTs（支持Function Calling） | GEM（仅提供有限自定义项） |
| DeepResearch | 每月 25 次（一半还是 mini research） | 每天 20 次 |
| 额外功能 | 学习模式、Quiz、Canvas、Agent、Shopping Research | 学习模式、Quiz、Canvas |
推理和幻觉率
这一点 ChatGPT 与 Gemini 只能说是各有优劣，ChatGPT 更像是追求极致的准确，Gemini 则尝试在推理和幻觉之间寻找一个平衡点。
ChatGPT 在使用 GPT 5.2 时开启 Extended Thinking 和 Web search 的情况下可以说是目前所有模型下幻觉率最低的存在，而 TTFT(Time to First Token) 和思考速度也是最慢的…，对于稍微复杂一点的任务，基本都是5-10分钟起步，有些时候跑半小时以上也不奇怪。在科研场景下 ChatGPT 是绝对的主要首选。
反观 Gemini，由于谷歌的限制，网页版通常无法发挥 Gemini 3 Pro 的完整思考能力，也没有明确的联网搜索开关。无论询问任何问题， Gemini 通常都可以在短时间（短则30秒，最长也就几分钟）完成回答。但这也限制了 Gemini 的准确性。正是这些重重限制，导致 Gemini 的表现较为不稳定，有时可以变得极其弱智。
如下图，要求编写基于 Unsloth 框架与 NekoQA-10K 数据集微调 Qwen3-0.6B 的 Python 代码，两边都输入了相同的提示词。其中 ChatGPT 顺利地识别出了 Qwen3 模型与 NekoQA-10K 在 HF 上的完整全名，且注意到了 Qwen3 对 transformer 库的版本要求。另一方面 Gemini 则就像是没有联过网一样，不仅没有识别到 Qwen3-0.6B 已经发布，更是认不得 NekoQA-10K 的模型。
我推测这个行为是由于 Gemini 为了极致的成本节约，导致在调度上不积极使用搜索工具与思考。
通用任务完成能力（虚拟机代码执行）
这里评估的主要是文件处理能力，例如压缩包解压缩、Word文档精准编辑等。这一部分长话短说，自 ChatGPT 更新 Skills 后，ChatGPT 直接碾压 Gemini，甚至让我看见了一点 Manus 的影子。
令我最为惊讶的是，ChatGPT 完全可以完成 解压用户上传的压缩包，根据要求编辑压缩包内的文档，重新打包后发送给用户 的全流程。更令我惊讶的是，当我要求 ChatGPT 编辑一个段落且保持字数和格式不变时，它真的可以在不影响样式的情况下精准编辑这段文字，且保证这段文字长度一个字也不变，查看思考过程可以发现它在反复斟酌如何在字数不变的情况下进行修改，就像我自己在编辑一样。当然在格式和样式极为复杂的情况下，仍会出现错误编辑的情况，这一部分就没办法了。
另一方面 Gemini 同样拥有代码执行能力，但在使用过程中，我发现 Gemini 并不是十分乐意调用这项能力，且在明确要求的情况下，也无法完成压缩包解压、文档编辑等任务。根据 Gemini 对自身的定位，Gemini 网页版并不具备通用的工作处理能力，Gemini 的代码执行只能调用简单的 Python 代码进行数据分析。
Deep Research
仅仅从性价比来看，这一方面则毫无疑问是 Gemini 完胜，ChatGPT Plus的 Deep Research 限额为一个月 25 次，Gemini AI Pro 则为一天 20 次，平均一个月 600 次，彻底解决了 Research 焦虑。对于 Deep Research 的实现而言，成本最高的部分毫无疑问在于搜索和信息获取的成本，以目前最便宜的 Brave Search API为例，每次调用均价为 0.005$ 一次，而每次 Deep Research 至少都需要上百条的搜索和网页访问，按每次 100 条，一个月 25 次来计算，仅是搜索成本就需要 $0.00510025=12.5$ 美元。已经够 ChatGPT Plus 会员月费的一半了，即便 B2B 可以拿到更低的价格，这也是一部不菲的开支。我想 Gemini 之所以可以把价格打得如此之低，其对自家一手搜索资源的掌握功不可没，也无法超越。
生态上，ChatGPT 支持在 Deep Research 时开启各类第三方 Connectors，例如 GitHub、Google Drive、Notion 等，这给予了 ChatGPT Deep Research 更多的可能性和数据来源多样性。Gemini 的 Deep Research 则与自家平台高度绑定，目前仅提供了 Search、Gmail、Drive、Chat 的连接。这一方面就取决于需求了。
图片生成
这一部分本质上是其底层 GPT Image 1.5 和 Nano Banana 2 两个模型的对比，我在图像生成的使用不多，仅从模型底层能力和我个人体验分享一下各个维度的对比：
| GPT Image 1.5 | Nano Banana 2 | |
|---|---|---|
| 透明背景支持 | 有 | 无 |
| 指令遵循度 | 高 | 极高 |
| 图片分辨率 | 高（1K） | 极高（4K，仅API） |
| 宽高比控制 | 有限 | 丰富 |
其实这部分没什么好说的，Nano Banana 2 除了没有透明背景支持，其他全方位吊打 GPT Image 1.5。 对于背景问题，可以选择 Nano Banana 2 生成完之后丢给 GPT 去除背景，但是这样会导致质量下降，或者使用第三方工具消除。
值得一提的是 Nano Banana 2 实际上是可以生成 1K、2K、4K 三个尺寸的图片的，但是 2K 和 4K 只能通过 API 调用生成，是用网页版仅能生成 1K 图片。
自定义智能体
两者都分别提供了 GPTs 和 GEM 创作功能，但是就可自定义程度而言 GPTs 是绝对的完胜，本想这么说，但打开了更新后的 Gemini 后发现又多了不少新功能。
| GPTs | GEM | |
|---|---|---|
| 系统提示词自定义 | 有 | 有 |
| 自定义工具（Function Calling） | 有 | 无 |
| 知识库 | 文件 | 文件、NotebookLM、代码库、相册等 |
| App Builder | 无 | Opal |
先从自定义工具说起，这个功能是我个人最喜欢的一个功能，可以通过定义自定义的 Action 把任何 WebAPI 变成 GPT 可自主调用的工具，使得我可以将自己编写的代码集成到 GPT 中。借助这一功能我编写了一个代办的集成中间件，我可以在ChatGPT中上传通知文件或文本，自动提取其中与我有关的有关代办添加到我的日程软件中。可惜这一功能在 Gemini GEM 中不被提供。
接下来是知识库，GEM 最令我印象深刻的便是对 NotebookLM 和 代码库 的支持，通过这两个特性可以快速建立针对某个领域的专业知识库，并利用 Gemini 3 Pro 的强大性能和超长上下文进行有效的回归。另一边 ChatGPT 只能上传文件做简单的 RAG 知识库。
另一方面，Gemini GEMs 推出了基于 Opal 的小应用生成功能。类似于 AI Studio 中的 Builder 增强版。这一点还是非常不错的。（这么看程序员行业距离退休又近了一步）
所以这一部分也很难说哪边更好，更多是看个人的需求。
额外功能
这一点比较有意思，在应用层方面 ChatGPT 提供了更多的选项可供开启，其中一些十分有意思。
| ChatGPT | Gemini | |
|---|---|---|
| 学习模式 | 有 | 有 |
| 交互式 Quiz | 有 | 有（隐藏） |
| Canvas | 有 | 有 |
| Agent | 有 | 无 |
| Shopping Research | 有 | 无 |
学习模式，ChatGPT 与 Gemini 都提供了苏格拉底式提问的学习模式，即不会直接给出问题的最终答案，而是帮助用户思考推理出解答的整个流程，这可以说是我最爱的功能之一，这个功能在两边都十分优秀，但我更偏向于使用 Gemini 的学习模式，因为它可以和 Google NotebookLM 知识库结合使用，可以让学习的深度进一步延伸和并使得广度可控。
交互式 Quiz，两边都可以出交互式的选择题，而且可以提供问答的详细解析和掌握程度分析。在 ChatGPT 中可以勾选 Quizzes 选项开启，可以根据要求生成单项选择题，也只能是单项选择题。在 Gemini 中则不提供明确选项，你需要明确要求它提供 Interactive Quiz 来生成交互式的问答，它会打开一个 Canvas 窗口来承载 Interactive Quiz 的界面。同样只能生成单项选择题。
Canvas，可以作为文章生成的编辑区，也可以作为 HTML 生成的渲染区。这一功能在两边都被开发的很好。但值得一提的是在交互式 HTML 生成上，Gemini 的表现比 ChatGPT 更好，尤其是界面的渲染和交互功能的实现，ChatGPT 总是有更大的概率生成出破损的界面，有些时候甚至直接生成失败…
Agent，这个是目前 ChatGPT 独有的功能，前身是 ChatGPT Operator，本质上是在一个带桌面环境的虚拟机运行视觉端到端智能体，与平常对话中的代码执行虚拟环境不同，它主要通过 OpenAI 的 computer-use 模型进行纯视觉的交互，而非只能通过命令行进行交互，可以进行更复杂的网页浏览、文件操作，内含 LiberOffice 可以直接可视化编辑文稿。但是 Plus 的额度同样高度有限，每月仅有 40 次，这一点着实是令人遗憾。
Shopping Research，这个很有意思，同样是目前 ChatGPT 独有的功能，这个做的好是真的可以解决切身痛点的。例如你在对电机一无所知的时候打算为机器人购买一款合适的驱动电机，它会问你你的机器人负重多少、预算多少等具体的问题，确定筛选的具体参数，并根据你的需求直接找出你需要的产品链接。理想很美好现实很骨感，这个功能在海外购物平台如亚马逊上的表现优秀，但是在对国内平台，如淘宝等没有支持。作为产品搜索工具还是不错的。
代码编辑
结论
Google AI Pro 除了 AI 功能还提供了 Google Workspace 会员以及内置 AI 功能、Antigravity 会员、Jules 会员、NotebookLM 会员等各类会员，还有 2TB 的 Google Drive 云储存空间，不用犹豫了 Google AI Pro 无脑冲。
