Claude 3.7 Sonnet vs DeepSeek R1
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Claude 3.7 Sonnet by Anthropic and DeepSeek R1 by DeepSeek represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, DeepSeek R1 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, DeepSeek R1 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Claude 3.7 Sonnet provides an expanded memory horizon with 200K tokens. In latency-sensitive production environments, Claude 3.7 Sonnet leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Claude 3.7 Sonnet
ফ্রন্টিয়ার কোডিং ও রিজনিংAnthropic-এর হাইব্রিড ফ্রন্টিয়ার মডেল যা তাৎক্ষণিক উত্তর অথবা বর্ধিত চেইন-অফ-থট রিজনিং প্রদান করে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং বেঞ্চমার্কে নতুন রেকর্ড গড়েছে।
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
200K tokens
70.3%
DeepSeek R1
ওপেন রিজনিং বিপ্লবলার্জ-স্কেল রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে প্রশিক্ষিত যুগান্তকারী ওপেন-ওয়েটস রিজনিং মডেল, যা স্বল্প খরচে শীর্ষস্থানীয় প্রোপ্রাইটারি রিজনিং মডেলগুলোর সমকক্ষ।
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
49.2%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- DeepSeek R1 is 6.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude 3.7 Sonnet has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- Claude 3.7 Sonnet is faster at 72 tok/s vs 45 tok/s.
- Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 49.2%).
| বৈশিষ্ট্য | Claude 3.7 Sonnet | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 49 |
Provider | Anthropic | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $3.00 / 1M | $0.55 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $15.00 / 1M | $2.19 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.31 / 1M | $0.43 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 64K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 72 tok/s | 45 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 70.3% | 49.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65% | 71.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.30 / 1M | $0.14 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Claude 3.7 Sonnet · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- বিশ্ব-leading SWE-bench Verified কোডিং সক্ষমতা (70.3%)
- Dynamic রিজনিং বাজেট slider (মানদণ্ড vs থিংকিং মোড)
- Extremely বৃহৎ আউটপুট প্রজন্ম (up প্রতি 64K টোকেন প্রতি turn)
- 90% discount এর ওপর cached ইনপুট prompts ($0.30 প্রতি 1M টোকেন)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উচ্চতর আউটপুট মূল্য ($15/1M) এর তুলনায় লাইটওয়েট utility মডেলগুলো
- No নেটিভ অডিও ইনপুট (প্রয়োজন হয় অডিও-প্রতি-টেক্সট preprocessing)
DeepSeek R1 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- গণিত ও লজিক বেঞ্চমার্কে অসাধারণ ফলাফল (GPQA Diamond-এ ৭১.৫%)
- অত্যন্ত সাশ্রয়ী ওপেন API মূল্য ($০.৫৫ ইনপুট / $২.১৯ আউটপুট)
- লোকাল ক্লাস্টারে নিজস্ব হোস্টিংয়ের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস লাইসেন্স
- দৃশ্যমান চেইন-অফ-থট অভ্যন্তরীণ রিজনিং প্রক্রিয়া
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- দীর্ঘ অভ্যন্তরীণ রিজনিং তৈরির কারণে ধীরগতির রেসপন্স লেটেন্সি
- শুধুমাত্র টেক্সট সমর্থন (কোনো নেটিভ ইমেজ বা অডিও মোডালিটি নেই)
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Claude 3.7 Sonnet | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.42 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 41K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 22K | 25K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Claude 3.7 Sonnet | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | claude-3-7-sonnet-20250201 | deepseek-reasoner |
| API প্রোটোকল | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-02 | 2025-01 |
| নলেজ কাটঅফ | November 2024 | July 2024 |
| আর্কিটেকচার | Hybrid Reasoning MoE | Open-Weights Reasoning MoE |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 671B Total (37B Active) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.55/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | $0.3/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.14/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টর | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশন | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1443 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Claude 3.7 Sonnet vs DeepSeek R1: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Claude 3.7 Sonnet or DeepSeek R1?
DeepSeek R1 is more intelligent. It scores 49 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude 3.7 Sonnet is faster, generating 72 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek R1 is cheaper at $0.43 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude 3.7 Sonnet has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.95s.
Which model has a larger context window?
Claude 3.7 Sonnet has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Claude 3.7 Sonnet if your priority is Full-stack software architecture, complex refactoring, and agentic workflows. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose DeepSeek R1 if your workflow prioritizes Competitive coding, mathematical research, and privacy-first on-premise deployments. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Claude 3.7 Sonnet compare to DeepSeek R1 in API token pricing and cost per token?+
Claude 3.7 Sonnet costs $3.00 per 1M input tokens and $15.00 per 1M output tokens, whereas DeepSeek R1 costs $0.55 input and $2.19 output. Overall, DeepSeek R1 is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Claude 3.7 Sonnet or DeepSeek R1?+
Claude 3.7 Sonnet supports a context window of 200K tokens (~150k words), while DeepSeek R1 supports 128K tokens (~96k words). Therefore, Claude 3.7 Sonnet can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Claude 3.7 Sonnet or DeepSeek R1?+
Claude 3.7 Sonnet scores 70.3% on SWE-bench Verified while DeepSeek R1 scores 49.2%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Claude 3.7 Sonnet holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Claude 3.7 Sonnet and DeepSeek R1?+
Claude 3.7 Sonnet features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, DeepSeek R1 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Claude 3.7 Sonnet and DeepSeek R1?+
Claude 3.7 Sonnet generates approximately 72 tokens per second, while DeepSeek R1 delivers 45 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Claude 3.7 Sonnet provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Claude 3.7 Sonnet and DeepSeek R1 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to DeepSeek R1 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Claude 3.7 Sonnet. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude 3.7 Sonnet বনাম GPT-4o: সম্পূর্ণ ২০২৬ এআই বেঞ্চমার্ক ও মূল্য তুলনাতুলনা
- Claude 3.7 Sonnet vs o3-mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Claude Sonnet 4 vs Claude 3.7 Sonnet: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek R1 বনাম OpenAI o1: ওপেন বনাম ক্লোজড রিজনিং তুলনাতুলনা
- DeepSeek R1 vs o3-mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs