Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemini 2.0 Pro by Google and Claude 3.7 Sonnet by Anthropic 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, Gemini 2.0 Pro holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Gemini 2.0 Pro is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Gemini 2.0 Pro provides an expanded memory horizon with 2,000K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemini 2.0 Pro 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।
Gemini 2.0 Pro
২M কনটেক্সট টাইটানGoogle-এর শীর্ষস্থানীয় ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি জটিল কোডিং, বৈজ্ঞানিক discovery, এবং industry-leading 2-মিলিয়ন-টোকেন মাল্টিমোডাল নথি অনুধাবন.
$1.25 / 1M
$5.00 / 1M
2M tokens
63.8%
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%
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
- অপ্রতিদ্বন্দ্বী 2,000,000 টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো (পারে ingest hours এর ভিডিও বা entire codebases)
- ফ্রন্টিয়ার কোডিং পারফরম্যান্স (63.8% এর ওপর SWE-bench Verified)
- নেটিভ মাল্টিমোডাল রিজনিং জুড়ে টেক্সট, code, উচ্চ-res ছবিগুলো, অডিও, এবং ভিডিও
- 75% discount এর ওপর cached টোকেন সহ Google-এর কনটেক্সট caching API
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Maximum আউটপুট টোকেন currently capped -এ 8K প্রতি response
- প্রয়োজন হয় উচ্চ prompt cache reuse এর জন্য optimal খরচ দক্ষতা এর ওপর 1M+ টোকেন inputs
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)
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
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemini 2.0 Pro if your priority is Monolithic repository refactoring, massive legal/scientific document corpora, and video analysis. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Claude 3.7 Sonnet if your workflow prioritizes Full-stack software architecture, complex refactoring, and agentic workflows. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Gemini 2.0 Pro compare to Claude 3.7 Sonnet in API token pricing and cost per token?+
Gemini 2.0 Pro costs $1.25 per 1M input tokens and $5.00 per 1M output tokens, whereas Claude 3.7 Sonnet costs $3.00 input and $15.00 output. Overall, Gemini 2.0 Pro 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: Gemini 2.0 Pro or Claude 3.7 Sonnet?+
Gemini 2.0 Pro supports a context window of 2,000K tokens (~1,500k words), while Claude 3.7 Sonnet supports 200K tokens (~150k words). Therefore, Gemini 2.0 Pro can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Gemini 2.0 Pro or Claude 3.7 Sonnet?+
Gemini 2.0 Pro scores 63.8% on SWE-bench Verified while Claude 3.7 Sonnet scores 70.3%. 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 Gemini 2.0 Pro and Claude 3.7 Sonnet?+
Gemini 2.0 Pro features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Claude 3.7 Sonnet provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemini 2.0 Pro and Claude 3.7 Sonnet?+
Gemini 2.0 Pro generates approximately 95 tokens per second, while Claude 3.7 Sonnet delivers 72 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemini 2.0 Pro provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemini 2.0 Pro and Claude 3.7 Sonnet to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Gemini 2.0 Pro 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 vs DeepSeek R1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- 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
- Gemini 2.5 Pro vs Gemini 2.0 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 2.0 Pro vs Gemini 2.0 Flash: 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