在一套面向复杂 STEM 难题的 Agent 评测任务里，Claude 依靠累计 37 轮工具调用完成全部验证拿到榜单第一，而 OpenAI 同代模型只发起 8 次工具调用就解出同一道题目，这件事核心不是谁更强，而是两套模型的 Agent 解题策略完全不一样；OpenAI 偏向前置深度推理，在动手调用工具之前先把整体方案、边界、分支全部推演完成，尽量压缩工具交互次数，追求少轮次、高效率；Claude 则是偏增量校验、分步试错的保守路线，每做完一小步就调用代码、验证器、检索工具核对结果，错了就回滚调整，虽然调用次数暴涨，但在高难度、容易隐性出错的数学、形式化、工程题里，更容易抓到隐藏漏洞，最终拿到更高通过率，代价是更高 token 消耗、更长运行时长、更高成本。很多开发者容易直接把调用次数当成好坏标准，觉得调用越少模型越聪明，实际上这个指标不能单独拿出来评判能力；如果题目陷阱多、中间结果很容易出错，少量调用的模型有可能中间一步算错，后面全程跑偏，直接给出一个看着合理但是错误的答案；Claude 这种高频校验模式，相当于每走一步就自检，容错路径更多，适合对正确性要求极高的科研、形式证明、复杂仿真场景，但是跑批量任务的时候开销压力会明显变大。整套评测流程会记录每一次工具调用轨迹，包括代码执行、符号验算、外部检索、断言校验，最终同时统计两个指标：是否拿到正确答案、所有断言是否全部通过，不是只看最终输出一句话对不对，中间任意环节的隐性错误都会判定失败，这也是为什么 Claude 愿意主动发起大量校验调用。
两款模型本次同题对比简表
| 项目 | Claude | OpenAI |
|---|---|---|
| 工具调用次数 | 37 次 | 8 次 |
| 核心策略 | 分步推进、每步校验、发现偏差回滚重试 | 一次性前置推理，规划完整方案，集中执行 |
| 优势方向 | 高严谨度、隐蔽陷阱、长链式推导，漏检更少 | 轮次少、速度更快、单任务成本更低 |
| 短板 | 调用多，耗时、token、费用更高，容易出现冗余校验 | 如果前期推理出现盲区，后续很难自我发现 |
| 适合场景 | 数学证明、仿真、形式验证、科研计算 | 常规开发、报表、逻辑清晰、边界简单的任务 |
两种 Agent 工具调用策略详细说明
- OpenAI：“先想全，再动手”
- Claude：“走一步，验一步”
模型在第一轮就完成全局规划，预判所有分支，把需要执行的计算、查询打包，集中发起少量工具调用，拿到结果之后整合输出。它假设自己前期推理足够可靠，减少来回交互，适合问题约束清晰、没有隐藏陷阱的任务。一旦一开始的前提假设出错，后面没有频繁自检，很容易一路错到底，并且很难主动发现。
模型不会一次性押完整方案，每产出一段中间结果，就调用验算工具做断言验证，如果校验不通过，立刻回溯、修改参数、重新推导。大量调用来自重复验算、分支排查、边界测试，很多调用不是为了推进主线，而是用来排除错误路径。这种方式冗余很多，但对于藏有隐蔽条件、容易出现符号错误的硬核题目，通过率更高。
怎么判断项目适合哪一种调用策略
- 如果任务允许少量误差、需要大批量跑、预算敏感，优先选低调用次数、前置规划的模式；
- 如果结果不能出错，例如数学证明、安全验算、合规校验，优先自带高频自检的模式；
- 可以在提示词层面干预：给 Claude 增加 “合并并行调用、减少重复校验” 指令，压缩调用次数；给 OpenAI 增加分步断言、中间校验要求，提升可靠性；
- 还要看平台并行调用支持，支持批量并行调用的模型，可以把多次校验打包，缓解次数带来的延迟压力；
- 上线前做轨迹评估，不要只看答案对错，拉取完整调用链路，区分哪些调用是必要校验，哪些是无效重复。
优势与短板
✅ Claude 高频校验路线优势
- 对隐藏约束、边界坑敏感度更高，不容易出现 “看起来正确实则错误” 的幻觉；
- 长链式推导里，局部错误能及时拦截，不会一路漂移；
- 在形式化、STEM 硬核评测榜单更容易拿到高分。
⚠️ Claude 高频校验路线短板
- 工具调用次数拉高，延迟、token、费用同步上涨；
- 存在大量冗余校验，明明结果没问题，依然重复验算；
- 如果没有做好调用上限控制，极端情况会无限循环重试。
✅ OpenAI 少调用路线优势
- 交互轮次少，执行速度更快，单位任务成本更低；
- 适合生产环境大规模自动化任务，吞吐量更高；
- 逻辑干净，便于日志排查和链路审计。
⚠️ OpenAI 少调用路线短板
- 严重依赖初始推理质量，一旦前期假设出错，缺少自检回路；
- 在多陷阱、复杂符号计算场景，隐性错误检出率更低。
总的来说，Claude 37 次工具调用登顶、OpenAI 只用 8 次，本质是两种不同 Agent 范式的取舍，不存在绝对的优劣；评测榜单看重 “全部断言通过、零隐性错误”，所以分步校验的 Claude 更容易拿到高分；而工程落地的时候，要在正确性、速度、成本三者之间做权衡，根据业务容错要求选择对应的模型和提示词策略。
【相关 FAQ】
问题 1：Claude 调用 37 次工具、OpenAI 只用 8 次，是不是代表 OpenAI 推理更强？
回答 1：不能单凭工具调用次数判定强弱，OpenAI 是前置整体推理、减少交互，Claude 是分步校验、反复自检；这套评测更看重中间断言全部通过，Claude 靠高频校验规避隐性错误，所以拿到更高排名。
问题 2：Claude 大量工具调用，这些调用都是用来推进解题主线的吗？
回答 2：不全是，Claude 大量调用是验算、断言校验、边界排查、出错回溯重试，很多调用目的不是往前推进，而是确认当前中间结果没有出错。
问题 3：能不能通过提示词，让 Claude 减少工具调用次数？
回答 3：可以，在提示词里明确要求合并并行调用、减少重复自检、只在高风险节点校验，能够压缩 Claude 的调用轮次，但也会降低它捕捉隐藏错误的能力。
问题 4：OpenAI 只有 8 次工具调用，会不会更容易出现隐性错误？
回答 4：在题目有隐藏陷阱、长链符号推导的场景，OpenAI 这种一次性规划模式，如果一开始前提出错，缺少分步自检，更容易产出表面通顺、但不符合断言的隐性错误答案。
问题 5：Agent 工具调用次数这个指标，在实际业务选型里怎么用？
回答 5：工具调用次数是参考指标，要搭配正确率、成本、延迟一起评估；对零错误要求高的科研、验算场景，容忍更多调用；批量自动化、预算有限、容错空间大的业务，优先控制调用轮次。
【参考资料】
[2026-08-01]（同样解一道题，Claude 狂调 37 次工具登顶，OpenAI 只用 8 次）新智元
[2026-08-01]（Frontier-Agentic-STEM：面向前沿智能体的 STEM 评测）Turing Frontier Research Lab
[2026-08-03]（Agent 工具调用轨迹分析，调用次数不等于智能）机器之心
[2026-07-22]（Claude 与 GPT Agent 工具使用策略差异解读）36 氪
[2026-07-15]（大模型 Agent 工具调用成本与可靠性权衡指南）AI 前线
【免责声明】
本文仅针对本次特定评测案例解读，Claude、OpenAI 的 Agent 工具调用策略、校验逻辑会随版本更新持续变化；单次同题对比不能泛化为所有任务的能力定论；开发者接入 Agent 时，需要结合业务容错、预算、延迟要求自行做 A/B 测试，不能直接套用本次评测结论。