হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Claude Sonnet 5.5 vs Llama 5

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (4)
AnthropicMetaflagshipopen-source

Anthropic-এর Claude Sonnet 5.5 এবং Meta-এর Llama 5-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.

জনপ্রিয় তুলনা:
Anthropic

Claude Sonnet 5.5

মিড-টিয়ার ৫.৫

mainstream মধ্যম-টিয়ার ফ্ল্যাগশিপ এর late 2026, উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত প্রজন্মগত advances এর Opus 5.5 -এ মানদণ্ড Sonnet মূল্য এর জন্য প্রোডাকশন engineering swarms.

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.9%

Meta

Llama 5

পুনরাবৃত্তিমূলক স্ব-উন্নতি

Meta-র ফ্ল্যাগশিপ ওপেন মডেল সম্বলিত নেটিভ এজেন্ট training, recursive self-improvement, এবং 5M টোকেন কনটেক্সট.

Intelligence Index94 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

5M tokens

SWE-bench Verified:

74%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Llama 5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama 5 has a larger context window (5M vs 1M tokens).
  • Claude Sonnet 5.5 is faster at 105 tok/s vs 65 tok/s.
  • Claude Sonnet 5.5 leads on SWE-bench coding (82.9% vs 74.0%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যClaude Sonnet 5.5Llama 5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7894
Provider
AnthropicMeta
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$10.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.54 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text5M tokens~7,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s65 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
82.9%74%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
79.4%84%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.20 / 1M$0.00 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Claude Sonnet 5.5
+8.9% SWE-bench lead
খরচ
Llama 5
1.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
Claude Sonnet 5.5
+62% faster generation
কনটেক্সট
Llama 5
5M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Claude Sonnet 5.5Llama 5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

82.9%vs74%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

79.4%vs84%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

90.1%vs87%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1490ptsvs1485pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

58.9%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs68%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs88%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs65 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Claude Sonnet 5.50.55s
Llama 50.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude Sonnet 5.55.31s
Llama 58.54s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Claude Sonnet 5.5 মাসিক API বিল
$12.30 / month
$2/1M in · $10/1M out
Llama 5 মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 5 saves approximately $12.30 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Claude Sonnet 5.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Incredible 82.9% SWE-bench Verified score -এ দৈনন্দিন $3/$15 API rates
  • সম্পূর্ণ 1M টোকেন কনটেক্সট সহ উচ্চ-গতি 105 টোকেন/sec প্রজন্ম
  • Streamlined multi-এজেন্ট coordination সহ স্বল্প লেটেন্সি
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Slightly behind Opus 5.5 এর ওপর extremely ডেন্স multi-hour বৈজ্ঞানিক theorems
  • Cached prompt overhead during বিশাল 1M টোকেন updates

Llama 5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 5 মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট সহ নেটিভ multi-অডিও/ভিডিও অনুধাবন
  • পুনরাবৃত্তিমূলক স্ব-উন্নয়ন ট্রেনিং লুপ
  • Completely ওপেন-ওয়েটস সহ এন্টারপ্রাইজ বাণিজ্যিক license
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • জটিল MoE সার্ভিং requirements
  • ৪B টোকেনাইজারের পরিবর্তনের ফলে পুরনো ফাইন-টিউনিং হার্নেস আপডেট করা প্রয়োজন

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricClaude Sonnet 5.5Llama 5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$3.29$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
72K40K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
37K20K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যClaude Sonnet 5.5Llama 5
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)claude-sonnet-5-5-20260901meta-llama/Llama-5
API প্রোটোকলAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2026-092026-04
নলেজ কাটঅফJune 2026January 2026
আর্কিটেকচারAdaptive Frontier Multimodal TransformerMixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active)
প্যারামিটার স্কেলConfidential600B+ total (~40-80B active)
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPMUnlimited (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 প্রযোজ্যপূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL$0.2/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTLvLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টরএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশনপূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-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) · 372 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1290 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedOpen-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 সুবিধা১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision, video, audio
আউটপুট মডালিটিtexttext

Claude Sonnet 5.5 vs Llama 5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Claude Sonnet 5.5 or Llama 5?

Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 78 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Claude Sonnet 5.5 is faster, generating 105 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 5 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $1.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude Sonnet 5.5 has lower latency, with a time to first token of 0.55s compared with 0.85s.

Which model has a larger context window?

Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1M tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Claude Sonnet 5.5 (Daily প্রোডাকশন development, এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো, IDE integrations, এবং স্বয়ংক্রিয় code পর্যালোচনা) এবং Llama 5 (স্বায়ত্তশাসিত ওপেন-সোর্স multi-এজেন্ট systems, গভীর সফটওয়্যার রিফ্যাক্টরিং, এবং ফ্রন্টিয়ার গবেষণা) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Claude Sonnet 5.5 ও Llama 5-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

Claude Sonnet 5.5 costs $2/1M input and $10/1M output tokens, while Llama 5 costs $0/1M input and $0/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

Claude Sonnet 5.5 supports 1M tokens whereas Llama 5 supports 5M tokens.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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 & Meta Official Documentation