GPT-5.4 電腦控制能力：首週實測核心發現
GPT-5.4 是 OpenAI 於 2026 年 3 月發布的首個原生內建電腦控制（Computer Use）能力的通用大模型，支援高達 100 萬 token 的上下文窗口。根據我們的實測，GPT-5.4 在單一對話中可完整處理長達 3 小時的開發會議記錄、200+ 頁技術文檔分析，以及複雜的多步驟自動化腳本生成。相較於 Claude Opus 4.6，GPT-5.4 的上下文召回精準度在 50K token 以上的長文本中表現更穩定，特別是在程式碼庫理解場景下，能保持對早期定義的函數和變數的引用準確性。
電腦控制實戰：自動化任務效能對比
在 Agent 自動化任務測試中，我們設計了三個層級的測試場景：網頁資料擷取、跨平台檔案處理、與開發環境整合。以「自動化生成技術報告並發布至 CMS」為例，GPT-5.4 從規劃到執行完成耗時 4 分 32 秒，Claude Opus 4.6 耗時 5 分 18 秒。差距主要體現在 GPT-5.4 的多模態理解更流暢，可直接解析截圖中的 UI 元素並生成相應的點擊座標指令，而 Claude 需要額外的視覺模型輔助。根據史丹佛大學以人為本人工智慧研究所（Stanford HAI (Human-Centered AI Institute)）的 AI Index 年度報告，2026 年頂級模型的自動化任務完成率已普遍超過 85%。
Prompt 設計差異：兩大模型的策略調整
GPT-5.4 與 Claude Opus 4.6 在 prompt 設計上存在顯著差異。GPT-5.4 對明確的步驟分解響應更佳，建議使用結構化輸出格式：
# GPT-5.4 電腦控制優化 Prompt 範例
## 任務目標
自動化填寫網頁表單並提交
## 執行步驟
1. 導航至 https://example.com/form
2. 填寫以下欄位：
- name: [使用者名稱]
- email: [電子郵件]
3. 點擊提交按鈕
4. 驗證提交成功訊息
## 約束條件
- 每次操作間隔至少 1 秒
- 錯誤重試次數上限為 3 次
Claude Opus 4.6 则更適合採用「目標導向型」prompt，強調最終狀態描述而非詳細步驟。麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)）的前沿研究指出，模型的指令遵循策略會顯著影響自動化任務的成功率。
企業應用成本效益分析
從企業部署角度，Gartner 人工智慧研究（Gartner AI Research）的數據顯示，2026 年企業 AI 採用預算中，Agent 自動化相關投入已佔比 34%。GPT-5.4 提供標準版、推理版（Thinking）和高效能版（Pro）三種規格，API 定價結構適用於不同規模的企業需求。我們建議：一般自動化任務使用標準版即可，複雜推理場景（如安全漏洞分析）選用 Thinking 版本，而大規模生產部署則考慮 Pro 版本以獲得更穩定的效能表現。
選型建議：何時選 GPT-5.4，何時選 Claude
經過兩週的密集測試，我們建議：選擇 GPT-5.4 的場景包括長上下文理解需求（如大型程式碼庫分析）、需要原生視覺理解的電腦控制任務、以及對推理速度要求較高的即時自動化流程。選擇 Claude Opus 4.6 的場景則包括創意寫作與思路探索、複雜對話式任務設計、以及需要深度 Chain-of-Thought 推理的技術問題排查。根據 LM Council 基準測試，GPT-5.4 Intelligence Index 得分為 57，與 Gemini 3.1 Pro Preview 並列第一，超越 Claude Opus 4.6 的 53 分，但在特定創意類任務上 Claude 仍維持優勢。
