通过 Crazyrouter AI API 网关，对 Claude Opus 4.7 和 Opus 4.6 做了 7 组真实场景测试。不是只看发布文案，也不是只看官方说法，而是直接拿同样的 prompt 去跑，记录耗时、输出长度和完成质量。这次我用做了一组完整对比。因为 Crazyrouter 是 OpenAI 兼容 API 网关，所以切模型很简单，基本就是改一个 model 参数，特别适合拿来做

第一轮测试里，和gpt-5.5在数学、物理、编程三题上都给出了可用答案。固定题库固定提示词记录 requested model 和 returned model记录 HTTP 状态、耗时、finish_reason编程题额外跑本地断言只在样本范围内下结论下一篇会继续加题，并把模型范围扩大。

电商生图失败，不应该只靠人工看提示词。正确的请求可以返回 HTTP 200 和可下载 PNG。错误size会触发 400。缺少model会触发 400。这些都是可以工程化治理的确定性问题。请求参数问题图片输入问题提示词风险问题endpoint 使用问题上游渠道问题后处理问题如果你的团队正在做电商 AI 生图平台，可以先用本站跑一套然后分别做白名单、预检、打标、错误分类、重试和监控。这样才能把“生图

1. 数学和物理题上，claude-fable-5 与 gpt-5.5 都表现稳定。2. Canvas 动画题上，gpt-5.5 在 max_tokens=3200 下完整输出。3. claude-fable-5 第一次被截断，但提高 max_tokens 到 8000 后复测通过。所以，模型对比不要只看“最终答出来没”。max_tokens浏览器运行结果截图或像素变化验证后续继续做模型对比时，我

这篇是模型对比系列的新一轮 CSDN 版。HHTH先说结论：两个模型这轮都能做对核心任务。概率题两者都给出正确数值12.6547，但都没有主动给出我预设的精确分数；代码题两者都输出了可运行 Python，并通过同一组本地测试。

测试任务Kimi K3本轮判断偏置硬币直到出现HHTH最终值和中间状态均正确，107.6s最终值正确，但中间回代有误，37.6sKimi K3 更稳非弹性碰撞后压缩弹簧正确，115.6s正确，36.4s两者通过Python 日志聚合，4000 tokens两者都被截断五人排班约束推理唯一解正确，96.7s唯一解正确，26.9s两者通过Python 日志聚合，7000 tokens8 个断言通过，1

Claude Opus 5 和 Claude Fable 5 应该怎么选？如果只看一次成功回答，两款模型都能给出不错的数学推导。2026 年 7 月 25 日，我通过同一个 OpenAI-compatible API，使用相同提示词和参数，对与做了 7 类任务测试。

Mac 上配置 Claude Code，真正难的从来不是那条安装命令，而是后面的环境完整性。终端HomebrewGitNode/npmPATH环境变量Git 仓库验证大多数新手安装问题都能更快定位，也更容易一次配好。

这篇是模型对比系列的新一轮 CSDN 版。HHTH先说结论：两个模型这轮都能做对核心任务。概率题两者都给出正确数值12.6547，但都没有主动给出我预设的精确分数；代码题两者都输出了可运行 Python，并通过同一组本地测试。

最近在用一个叫 Claude Code 的工具，Anthropic 出的，直接在终端里跟 AI 结对编程。跟 GitHub Copilot 不一样，它不是补全代码，而是真的能理解你的整个项目，帮你写功能、改 bug、做重构。用了两周，说说安装过程和踩过的坑。