2026 多模态模型 API 路由对比：Qwen3.7-Max、GPT-4o、Claude Sonnet 4.6 与 Gemini 2.5 Pro

30 秒答案：生态成熟度优先时用 GPT-4o；图像理解还要深度推理时用 Claude Sonnet 4.6；需要 Google 原生长上下文多模态时用 Gemini 2.5 Pro；需要 DashScope 访问、中国语境 OCR 或低成本 1M 上下文时用 Qwen3.7-Max。 我们不会把一个模型硬编码成唯一赢家。生产环境应该按 workload 路由：默认视觉请求、昂贵的图像推理请求、中国大陆访问请求、长文档请求，不应该全部打到同一个模型。

这篇文章比较的是 API 路由，而不是实验室榜单。我们检查了 2026-06-25 可访问的官方页面：DashScope 写明 qwen3.7-max-2026-06-08 增加视觉模态理解；OpenAI 写明 GPT-4o 支持文本和图像输入、128K 上下文；Anthropic 写明 Claude Sonnet 4.6 支持文本/图像输入、1M 上下文、extended thinking，并给出 $3/$15 per MTok 价格；TheRouter 自身模型目录中 Gemini 2.5 Pro 为 1,048,576 上下文并支持多模态输入。价格和可用性变化很快，下面的表格应作为路由基线，而不是采购合同。

TL;DR 对比表

OpenAI 兼容指供应商提供一个 chat-completions 接口，其请求与响应结构与 OpenAI API 契约足够接近——只需替换三个值（API key、base URL、模型名），原来的 OpenAI SDK 调用即可直接工作。最小实践面是POST /v1/chat/completions 带 messages、model， 并返回 OpenAI 形式的流式响应。

参赛模型

Qwen3.7-Max：DashScope 的长上下文选项

DashScope 发布表写明，qwen3.7-max-2026-06-08 相比 5 月 20 日快照增加了视觉模态理解，并描述为可感知真实世界场景、具备多模态交互混合智能体能力。DashScope 价格页列出 Qwen3.7-Max 在中国内地部署的价格为输入 ¥12、输出 ¥36 / 百万 tokens，新加坡等区域价格不同。TheRouter 当前目录已有 Qwen3.7-Max 模型页，但目录描述仍标为 text-only；因此本文把 6 月 8 日 DashScope 快照视为上游多模态能力，同时不宣称 TheRouter 的每条路径今天都已经暴露图像输入。

GPT-4o：兼容性基线

OpenAI 模型页将 GPT-4o 描述为通用旗舰模型，支持文本和图像输入、文本输出，拥有 128,000 上下文和 16,384 最大输出 tokens。当第三方工具、示例、评测脚本或客户预期默认先支持 OpenAI 时，它仍然是最稳的默认选项。

Claude Sonnet 4.6：视觉加推理

Anthropic 模型概览写明当前 Claude 模型支持文本和图像输入、文本输出、多语言和 vision。同一张表中，Claude Sonnet 4.6 标注为 1M 上下文、128K 最大输出、支持 extended thinking，并给出 $3/$15 per MTok 价格。TheRouter 页面见 Claude Sonnet 4.6。当图像不仅是输入，而是多步推理中的证据——例如审计 UI、阅读密集 PDF、从截图排查 bug——我们会优先路由到 Claude。

Gemini 2.5 Pro：Google 原生多模态长上下文

TheRouter 模型数据列出 Gemini 2.5 Pro 具备 1,048,576 上下文、文本/图像/PDF 输入、65,536 最大输出 tokens，以及模型价格元数据。Gemini 值得放进这张表，因为长上下文多模态路由不只是 OpenAI vs Anthropic vs Qwen。对于已经使用 Google AI 或 Vertex 类基础设施的团队，它是重要 fallback。主要 caveat 是：Google 原生 Gemini API、Vertex AI 和 OpenAI-compatible 路由层之间，API 形态和功能一致性可能不同，必须测试你实际调用的路径。

视觉 workload 匹配

陷阱是用一个旗舰模型处理所有事情。UI bug 截图、200 页合同 PDF、中文发票 OCR 的失败模式完全不同。它们应该被分开路由。

价格与 token 经济性

跨供应商比较 API 价格时，统一到美元每百万 token口径，并区分输入与输出。多数供应商的输出 token 价是输入的 2–5 倍，所以"补全长度大" 的负载与"检索为主"的负载在同样的标称单价下成本会差很多。

• 统一货币（USD）——发表日按汇率折算并标注。
• 区分输入/输出——永远不要给单一"混合价"。
• 每行引到供应商自己的价格页 + 抓取日期。
• 注明长上下文阶梯价——长上下文常常单独跳一档。

Token 价格只是多模态成本的一部分。图像经常有不同的 token 化或计费方式，缓存价格不同，长上下文调用会被重复输入主导。但公开文本 token 价格仍能给出有用基线：

对于高吞吐图像任务，我们更关心 cost per accepted answer：包括重试、升级到更强 fallback、人工复核后的总成本。便宜的首选模型如果把太多模糊请求升级到高级 fallback，最终可能并不便宜。

API 兼容性与 payload 形态

最简单的图像加文本请求，可以用 OpenAI-style payload 作为公共最小接口：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_KEY",
    base_url="https://api.therouter.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"}},
            {"type": "text", "text": "Explain the UI bug and suggest a fix."},
        ],
    }],
)

这也是 TheRouter quickstart 和 model fallback routing 的价值所在。应用层应该选择模型名和策略，而不是把 provider-specific client 散落在代码里，除非确实需要某个 provider-only 功能。

但 “OpenAI-compatible” 不是魔法。Provider-specific response fields、PDF 处理、视频输入、tool calling 边界、图像限制，都必须在实际模型路径上验证。我们的安全规则是：通用 chat-completions vision 走共享接口；provider-native 功能放进显式 adapter。

上下文窗口与多图处理

上下文窗口让这四个模型明显分层。GPT-4o 的 128K 足够多数截图 workflow 和很多产品支持场景，但对于大代码库加截图、长 PDF 包、多轮视觉调查，如果不做 chunking 就不够。

Qwen3.7-Max、Claude Sonnet 4.6 和 Gemini 2.5 Pro 都属于 1M 上下文级别。这不代表每个 1M-token 调用都是好主意。长上下文会增加延迟、成本，也会让模型忽略无关证据更困难。生产中我们倾向于：

1. 加入图片前先去重或摘要重复上下文。
2. 小型图像任务先路由到 GPT-4o 或 Qwen。
3. 只有超过上下文或推理阈值时才升级到 Claude 或 Gemini。
4. 记录升级原因，后续才能调路由策略。

区域访问与可靠性

区域现实很重要。对中国大陆团队来说，使用 Qwen 的 DashScope 往往是务实首选；对 US/EU 团队来说，OpenAI 和 Anthropic 可能有更成熟的供应商关系；Google/Gemini 适合已经标准化在 Google AI 或 Vertex 部署的团队。

可靠性上，不要承诺 “零停机”。更准确的 TheRouter 能力表述是：TheRouter routes OpenAI-compatible requests through configured providers and can use provider/model fallback where live product paths support it. 这才是有用的工程保证：应用可以一次性表达策略，并按配置路由 fail over，而不是在每个请求里写死 provider 假设。

决策矩阵

我们会如何在 TheRouter 中路由

一个实用的生产策略可以从简单规则开始：

vision_default:
  primary: openai/gpt-4o
  fallback:
    - anthropic/claude-sonnet-4.6
    - google/gemini-2.5-pro

vision_china_or_cjk:
  primary: qwen/qwen3.7-max
  fallback:
    - openai/gpt-4o

vision_deep_reasoning:
  primary: anthropic/claude-sonnet-4.6
  fallback:
    - google/gemini-2.5-pro
    - openai/gpt-4o

然后加 telemetry：accepted answer rate、retry rate、latency、prompt size、image count、fallback reason。没有这些信号，路由策略只是静态偏好列表，而不是 AI API 流量的操作系统。

FAQ

Qwen3.7-Max 是否已经在所有 API 路径中支持多模态？

DashScope 6 月 8 日发布说明写明 qwen3.7-max-2026-06-08 快照增加视觉模态理解。TheRouter 当前 qwen/qwen3.7-max 模型目录仍描述为 text-only，因此在生产发送图像流量前，需要验证你的具体 provider route。

GPT-4o 仍然应该作为默认视觉模型吗？

很多情况下是。GPT-4o 仍是兼容性和生态支持最稳的基线。只有当区域、成本、长上下文或推理深度足以证明另一路由更合适时，我们才会切走。

Claude Sonnet 4.6 什么时候值得付溢价？

当图像是困难推理问题中的证据时：设计审查、复杂截图生成代码、PDF review、incident analysis、长上下文视觉调查。

为什么加入 Gemini 2.5 Pro？

因为长上下文多模态路由不只是 OpenAI、Anthropic 和 Qwen。Gemini 2.5 Pro 为 Google 生态团队提供另一个 1M 上下文选项，TheRouter 也有对应模型页：/models/google--gemini-2.5-pro/。

来源

• Alibaba Cloud Model Studio — Newly Released Models — Qwen3.7-Max 6 月 8 日视觉模态说明。检索于 2026-06-25。
• Alibaba Cloud Model Studio — Model Pricing — Qwen3.7-Max 价格和区域部署说明。检索于 2026-06-25。
• OpenAI GPT-4o model page — GPT-4o 模态、上下文、输出上限、价格和 rate-limit 表。检索于 2026-06-25。
• Anthropic Models Overview — Claude Sonnet 4.6 上下文、最大输出、vision 支持和模型元数据。检索于 2026-06-25。
• Anthropic Pricing — Claude Sonnet 4.6 输入、输出、缓存价格。检索于 2026-06-25。
• TheRouter Gemini 2.5 Pro model page — Gemini 2.5 Pro 上下文和路由模型页的内部模型元数据。