一句话结论
要处理一份”连贯性很重要”的长文档——80 页报告、合同、研究论文——Claude（Opus 4.7 / Sonnet 4.6） 是更稳的默认选项。它在标准价位下就给满 100 万 token 窗口，让它原文引用时转述也更少。要从财报或表格里做结构化抽取，则 ChatGPT 赢，因为它会真的对文件跑 Python。最容易被忽略的一点：ChatGPT 在 App 里给 Plus 用户的实际上下文，比官网那些大数字小得多，一份 100 页 PDF 可能在没报错的情况下就溢出了。
下面给你确切的上限（截至 2026 年 6 月）和逐任务结论，让你别再”开哪个标签页就用哪个”。
真正决定胜负的几个数字
最常见的错误，是拿官网营销页上的”上下文窗口”做比较。真正起作用的，是聊天 App 给你的那个窗口，不是 API 的最大值。
| 规格（2026 年 6 月） | Claude Pro（$20） | ChatGPT Plus（$20） | ChatGPT Pro（$200） |
|---|---|---|---|
| App 内上下文 | 100 万 token | GPT-5.5 Instant 约 32K；Thinking 256K（输入 128K / 输出 128K） | 满 100 万 token 窗口 |
| 单文件大小上限 | 每文件 500 MB | 每文件 512 MB | 每文件 512 MB |
| 单会话文件数 | 20 | 每条消息 10 个，约 80 次上传 / 3 小时 | 上传不限量 |
| PDF 处理 | 100 页内含图文；超 1000 页仅文本 | 抽取文本；超大文件约 200 万 token 处截断 | 同 Plus，工作窗口更大 |
| 是否对文件跑代码 | 有限（代码执行 beta） | 是（Advanced Data Analysis / Python） | 是 |
从这张表能得出两点：
- Claude Pro 花 $20 就给满 100 万 token 窗口。 ChatGPT 只有在 $200 的 Pro 套餐上才追平；Plus 明显更小，而 Plus 上的 GPT-5.5 Instant 只有约 32K token——大约 50 页，文档开头就开始被遗忘。
- 卡你的很少是文件”大小”。 两边都能收约 500 MB 的文件。卡你的是工作上下文窗口和 PDF 页数处理。一份干净的 90 页 PDF 对 Claude 很轻松；同一份在 ChatGPT Plus 的 Instant 上，远没到”文件过大”就已经溢出了。
官方上限：Claude 文件上传、ChatGPT 套餐与定价。
各自到底强在哪
这是你来看的核心。结论基于两个工具在真实文档上暴露的翻车模式，不是 benchmark 分数。
| 任务 | 选谁 | 原因 |
|---|---|---|
| 总结一份 80 页报告 | Claude | 全文连贯性好，中段更少被丢 |
| 在 5 份合同里找某条款的所有出现 | ChatGPT（文件检索）或两边并行 | ”找 X”式检索更锐 |
| 翻译 100 页文档 | Claude | 保留语义和语体；ChatGPT 更快但口吻被压平 |
| 从 10-K 财报里抽结构化表 | ChatGPT（Advanced Data Analysis） | 真的对文件跑 Python，数字保持精确 |
| 基于 50 页 brief 起新稿 | Claude | 更忠于原文，编造细节更少 |
| 强调精确措辞的”原文引用 + 出处” | Claude | 即使在文档中段也极少转述 |
| 900 页 PDF 一次塞进去 | Gemini 3.1 Pro | 100 万窗口可在单条 prompt 里吞约 900 页 PDF |
两句话总结：起草、翻译、忠实引用交给 Claude；结构化抽数字交给 ChatGPT。 如果一个任务两者都要——比如既抽一张表又总结它周围的叙述——就用 ChatGPT 抽表、用 Claude 总结。
上传前先估文档大小
粗略的 token 算法，让你知道自己在跟哪个窗口较劲：
- 英文散文：约每页 400 token。50 页合同约 2 万 token；200 页教材约 8-10 万。
- 密排版、表格或代码：再乘 1.5-2 倍。50 页财报可能就有 4-6 万 token。
- 扫描（图片）PDF：两边 token 成本都更高、错误率也更高。能先 OCR 转干净就先转。
把它对照上面那张表。3 万 token 以内，两个工具都装得下，该按工作流匹配选（Projects、文件命名、生态）。超过约 12 万 token，ChatGPT Plus 出局——用 Claude Pro、ChatGPT Pro 或把文档拆开。超过约 25 万 token，连 Claude 也会在远未到硬上限时就开始掉召回，所以按节分块。
真正好用的 Claude 长文档流程
一份 150 页报告，在 Claude 里这套顺序可重复：
- 上传 PDF。先确认它收到了：让 Claude 引用第 3 节第一句，再开始信任任何分析。
- 让它出一份带”节—页码区间”的目录。这就是你的导航地图。
- 一节一节深入，并给明确指令：“逐字引用原句，不要转述；每条主张都标页码。”
- 只在逐节过完之后，再让它出统一执行摘要——先总结会诱使它跳过中段。
如果要跨多份文件，Claude Projects 让文件名可被引用，所以把输入命名成 contract-2024.pdf、addendum-A.pdf，你就能说”从 addendum-A 里引”，核验也更快。完整搭法见 Claude 长文档工作流 和 Claude Projects 进阶工作流。
ChatGPT 的抽取流程
当文档数据密集——10-K、预算表、满是表格的报告——ChatGPT 的 Advanced Data Analysis 才是对的工具，因为它会对真实文件写并跑 Python：
- 上传文件，让它*“把第 12-18 页的财务表解析成一个 CSV，并把跑的代码贴出来。”*
- 一定要它把代码贴出来。如果它解析错了列，你能当场看到，而不是去信一张编出来的表。
- 对照原 PDF 抽查三个数字。抽取错误集中在合并单元格和带脚注的数字上。
Plus 上是每 3 小时约 80 次上传、每条消息 10 个文件，迭代够用；只有 $200 的 Pro 套餐才取消上限并解锁满 100 万 token 窗口。
校验输出（两个工具都不可省）
两个工具在长文档上的默认翻车模式，都是用转述代替引用，而那句被转述软化的，往往恰好是最关键的条款。
- 引用条款逐字对照原文。没核对过的引用，一律当转述看。
- 每个数字抽取——日期、金额、表格单元——都要求标页码。标不出页码的数字，一律视为未核验。
- 同一条 prompt 重跑一遍对比。两次在某个数字上不一致，说明原文有歧义或工具在猜。
容易踩的坑
- 按官网标的上下文窗口挑。 ChatGPT 标的数字很大；但 Plus 的 App 内窗口在 Instant 上只有约 32K。把工具的真实工作窗口对上你的 token 量。
- 以为某个工具永远赢。 看任务：起草 → Claude，抽表 → ChatGPT。
- 不验证就信 200 页总结。 两边大规模下都漏，漏的往往就是最关键那段。
- 在不同 prompt 上比工具。 要公平比较，prompt 必须连标点都一样。
- 不确认上传。 永远先让工具引一句已知句子，再信它的分析。
- 用免费档做认真长文档工作。 低于付费档时，两边都把上下文压得很狠。
FAQ
- 长文档上，Claude 真比 ChatGPT 可用上下文更多吗？: 在 $20 这档是的。Claude Pro 给满 100 万 token 窗口；ChatGPT Plus 在 GPT-5.5 Instant 上约 32K，切到 Thinking 是 256K。ChatGPT 只有在 $200 的 Pro 套餐上才追平 Claude 的 100 万窗口（截至 2026 年 6 月）。
- 最大能传多大的 PDF？: 两边都收到约 500 MB（Claude 500 MB，ChatGPT 512 MB）。更要紧的是页数处理：Claude 在 100 页内的 PDF 读图文、超 1000 页仅读文本；ChatGPT 抽文本，但超大文件会在约 200 万 token 处截断。
- 两个都用行吗？: 行，很多重度用户都这样。付天天用的那个的钱，撞到墙时用另一个——Claude 做忠实起草，ChatGPT 做抽表。
- Gemini 用于长文档怎么样？: Gemini 3.1 Pro（Google AI Pro，$19.99）有 100 万 token 窗口，能在单条 prompt 里吞约 900 页 PDF；NotebookLM 现在跑在它上面，跨多份来源做综合很强。如果你经常顶到 Claude 和 ChatGPT 的上限，值得测一测。
- 机密文档怎么处理？: 用带”不训练数据”条款的企业版，或上传前脱敏。消费版的 Free / Pro 不适合客户机密资料。