Claude Opus 5.5 vs Kimi K3
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
Anthropic-এর Claude Opus 5.5 এবং Moonshot AI-এর Kimi K3-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.
Claude Opus 5.5
ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলAnthropic-এর Claude Opus 5.5 হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 78 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $4/$20 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 94/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদা
$4.00 / 1M
$20.00 / 1M
1M tokens
84.6%
Kimi K3
ওপেন-ওয়েটস রিজনিং মডেলMoonshot AI-এর Kimi K3 হলো ওপেন-ওয়েটস রিজনিং ও উন্নত গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত এআই মডেল, যা 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো, 58 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 93/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1.05M tokens
74.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Kimi K3 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Kimi K3 has a larger context window (1M vs 1M tokens).
- Claude Opus 5.5 is faster at 78 tok/s vs 58 tok/s.
- Claude Opus 5.5 leads on SWE-bench coding (84.6% vs 74.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Claude Opus 5.5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 94 | 93 |
Provider | Anthropic | Moonshot AI |
Input Price Cost per million input tokens | $4.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $20.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $3.08 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 131K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 78 tok/s | 58 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 84.6% | 74.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 82.3% | 79% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.40 / 1M | $0.00 / 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 Opus 5.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 128K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 84.6% · GPQA Diamond 82.3%)
- 78 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 1400ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $4/$20 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ট্রাফিকের ক্ষেত্রে প্রম্পট ক্যাশিং ও ব্যাচ API ব্যবহার না করলে খরচ বেশি হতে পারে
Kimi K3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 131K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 79%)
- 58 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 720ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (2.8T total (MoE)) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Claude Opus 5.5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $3.85 | $2.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 68K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 42K | 18K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Claude Opus 5.5 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | claude-opus-5-5-20260901 | kimi-k3 |
| API প্রোটোকল | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-09 | 2026-07 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2026 | March 2026 |
| আর্কিটেকচার | Extended Autonomous Hybrid Reasoning Transformer | Colossus-Scale Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 2.8T total (MoE) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 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 কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | $0.4/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| 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) · 1736 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 6020 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, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Claude Opus 5.5 vs Kimi K3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Claude Opus 5.5 or Kimi K3?
Claude Opus 5.5 is more intelligent. It scores 94 compared with 93 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude Opus 5.5 is faster, generating 78 tokens per second compared with 58 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Kimi K3 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $3.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Kimi K3 has lower latency, with a time to first token of 0.72s compared with 1.40s.
Which model has a larger context window?
Kimi K3 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Claude Opus 5.5 (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Kimi K3 (ওপেন-ওয়েটস রিজনিং ও উন্নত গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
Claude Opus 5.5 ও Kimi K3-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
Claude Opus 5.5 costs $4/1M input and $20/1M output tokens, while Kimi K3 costs $0/1M input and $0/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
Claude Opus 5.5 supports 1M tokens whereas Kimi K3 supports 1.0M tokens.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-Mini বনাম Laguna XS 2.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 32B বনাম Llama 3.2 90B Vision: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 8B বনাম Command R+: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aya Expanse 8B বনাম Qwen 2.5 7B Instruct: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
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: Anthropic & Moonshot AI Official Documentation