Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Google-এর Gemini 2.0 Pro এবং Anthropic-এর Claude 3.7 Sonnet হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Gemini 2.0 Pro মডেলে রয়েছে 2M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $1.25/$5.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Claude 3.7 Sonnet মডেলে রয়েছে 200K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $3.00/$15.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Gemini 2.0 Pro
ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলGoogle-এর Gemini 2.0 Pro হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 2M কনটেক্সট উইন্ডো, 95 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $1.25/$5 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 52/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান
$1.25 / 1M
$5.00 / 1M
2M tokens
63.8%
Claude 3.7 Sonnet
শীর্ষ কোডিং ও ইঞ্জিনিয়ারিংAnthropic-এর Claude 3.7 Sonnet হলো অটোনোমাস সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, কোড রিফ্যাক্টরিং এবং ডিবাগিংয়ের জন্য নির্মিত এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 72 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $3/$15 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 48/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
200K tokens
70.3%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemini 2.0 Pro is 2.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 2.0 Pro has a larger context window (2M vs 200K tokens).
- Gemini 2.0 Pro is faster at 95 tok/s vs 72 tok/s.
- Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 63.8%).
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 2.0 Pro | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 52 | 48 |
Provider | Anthropic | |
Input Price Cost per million input tokens | $1.25 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $5.00 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.97 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2M tokens~3,000 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 72 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 63.8% | 70.3% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 71.5% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.31 / 1M | $0.30 / 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।
Gemini 2.0 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 2M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 63.8% · GPQA Diamond 71.5%)
- 95 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 620ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $1.25/$5 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
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
Claude 3.7 Sonnet · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 200K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 64K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 70.3% · GPQA Diamond 65%)
- 72 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 520ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $3/$15 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
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemini 2.0 Pro | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.59 | $1.42 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 60K | 41K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 33K | 22K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 2.0 Pro | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemini-2-pro | claude-3-7-sonnet-20250201 |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-02 | 2025-02 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2025 | November 2024 |
| আর্কিটেকচার | Multimodal Deep Reasoning Sparse MoE | Hybrid Reasoning MoE |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.31/1M, কাস্টম TTL সহ) | $0.3/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTL |
| 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 | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টর |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন | AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) | 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) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision, audio, video | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 2.0 Pro or Claude 3.7 Sonnet?
Gemini 2.0 Pro is more intelligent. It scores 52 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 2.0 Pro is faster, generating 95 tokens per second compared with 72 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 2.0 Pro is cheaper at $0.97 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 0.62s.
Which model has a larger context window?
Gemini 2.0 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 200K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Gemini 2.0 Pro (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Claude 3.7 Sonnet (অটোনোমাস সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, কোড রিফ্যাক্টরিং এবং ডিবাগিংয়ের জন্য নির্মিত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Gemini 2.0 Pro এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Gemini 2.0 Pro সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Gemini 2.0 Pro সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Gemini 2.0 Pro নাকি Claude 3.7 Sonnet কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Gemini 2.0 Pro এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
Gemini 2.0 Pro এবং Claude 3.7 Sonnet-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
Gemini 2.0 Pro-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $1.25 / $5.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Claude 3.7 Sonnet-এর মূল্য $3.00 / $15.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Gemini 2.0 Pro বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
Gemini 2.0 Pro মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 2M টোকেন এবং Claude 3.7 Sonnet মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 200K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Gemini 2.0 Pro দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
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 DeepSeek R1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Claude 3.7 Sonnet বনাম GPT-4o: সম্পূর্ণ ২০২৬ এআই বেঞ্চমার্ক ও মূল্য তুলনাতুলনা
- Claude 3.7 Sonnet বনাম o3-mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Claude Sonnet 4 বনাম Claude 3.7 Sonnet: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Gemini 2.5 Pro বনাম Gemini 2.0 Pro: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Gemini 2.0 Pro বনাম Gemini 2.0 Flash: 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: Google ও Anthropic অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।