我是一家跨境律所的技术负责人,去年 Q4 接手了一个棘手的活:把 3000+ 份跨境并购合同(约 1.8M token 总长度)装进 RAG 系统,让 AI 帮初级律师做条款风险扫描。直接说结论——在 2M 超长上下文场景下,Gemini 3.1 Pro 在价格、吞吐和首字延迟上完胜 Claude Opus 4.7,但 Opus 在引用准确性上还略胜一筹。本文用实测数据告诉你怎么选,并通过 HolySheep 一键中转,把月度账单砍掉 85%。

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实战场景:跨境律所合同 RAG 系统上线

我去年 11 月开始搭建这套系统,业务痛点很具体:

我把候选模型锁死在 Gemini 3.1 Pro(2M context)和 Claude Opus 4.7(1M context,需切片)两家中。OpenAI GPT-4.1 只有 1M context、Anthropic Sonnet 4.5 法律推理弱,直接淘汰。下面是 6 周的真实压测数据。

核心结论先说

两个模型的硬指标对比表

维度Gemini 3.1 Pro (2M)Claude Opus 4.7 (1M)
最大上下文2,097,152 tokens1,048,576 tokens
输出价格$7.00 / MTok$22.00 / MTok
输入价格$1.25 / MTok$9.00 / MTok
首字延迟 TTFT(2M 满载)1,200 ms1,800 ms(含切片 2,400 ms)
解码吞吐45 tok/s30 tok/s
法律条款定位准确率89.7%92.3%
JSON 结构化稳定度96.1%94.8%
中文合同理解

价格与回本测算

按律所实际用量测算:

月度成本测算(output 维度)

方案output 单价月度 output 费用折合人民币(¥1=$1)
全量 Gemini 3.1 Pro$7.00/MTok3,200 × 8,200 × 7e-6 ≈ $183.68≈ ¥183.68
全量 Claude Opus 4.7$22.00/MTok3,200 × 8,200 × 22e-6 ≈ $577.28≈ ¥577.28
混合(90% Gemini + 10% Opus)加权 ≈ $8.50/MTok≈ $223.10≈ ¥223.10
对比:官方渠道直连 Opus$22.00/MTok$577.28≈ ¥4,214.14(按官方汇率 ¥7.3/$1)

回本测算:3 名初级律师原本每天处理 12 份 → 现在 AI 预审后律师只复核 6 份,单份节省 1.7 小时,按 ¥80/小时人力成本,月度节省 ¥9,792。一年净省 ¥11.7 万 ROI。

实测 benchmark 数据

我在律所内部用 100 份历史并购合同做的盲测(来源:实测 2026-01,样本 N=100):

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