হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GLM-4.7-FlashX vs Claude Opus 5.5

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

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (4)
Zhipu AIAnthropiclightweightflagship

Zhipu AI-এর GLM-4.7-FlashX এবং Anthropic-এর Claude Opus 5.5-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।

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:
Zhipu AI

GLM-4.7-FlashX

দক্ষ GLM

পারফরম্যান্স-boosted variant এর Flash series এর জন্য অপ্টিমাইজড মিশন-ক্রিটিক্যাল স্বল্প-লেটেন্সি এজেন্ট এবং উচ্চ-সঠিকতা সুসংগঠিত JSON.

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.04 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Anthropic

Claude Opus 5.5

ফ্রন্টিয়ার ইন্টেলিজেন্স টাইটান

Anthropic-এর pinnacle ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য নির্মিত দীর্ঘমেয়াদী agentic সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেন্স মাল্টিমোডাল নথি সংশ্লেষণ, এবং স্বায়ত্তশাসিত গবেষণা ওয়ার্কফ্লো.

Intelligence Index94 / 100
Input Token:

$4.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

84.6%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • GLM-4.7-FlashX is 348.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Claude Opus 5.5 has a larger context window (1M vs 200K tokens).
  • GLM-4.7-FlashX is faster at 150 tok/s vs 78 tok/s.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGLM-4.7-FlashXClaude Opus 5.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7694
Provider
Zhipu AIAnthropic
Input Price
Cost per million input tokens
$0.02 / 1M$4.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.04 / 1M$20.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.01 / 1M$3.08 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
150 tok/s78 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A84.6%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A82.3%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.40 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
GLM-4.7-FlashX
348.9x cheaper monthly runtime
স্পিড
GLM-4.7-FlashX
+92% faster generation
কনটেক্সট
Claude Opus 5.5
1M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

GLM-4.7-FlashXClaude Opus 5.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs84.6%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs82.3%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74.5%vs91.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1290ptsvs1507pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs19.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs66.4%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs58.7%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs83.1%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs95.4%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs92.6%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

150 tok/s vs78 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
GLM-4.7-FlashX0.26s
Claude Opus 5.51.40s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-4.7-FlashX3.59s
Claude Opus 5.57.81s

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)
GLM-4.7-FlashX মাসিক API বিল
$0.07 / month
$0.02/1M in · $0.04/1M out
Claude Opus 5.5 মাসিক API বিল
$24.60 / month
$4/1M in · $20/1M out
GLM-4.7-FlashX saves approximately $24.53 / month (100%) under this workload.348.9x Savings

GLM-4.7-FlashX · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Elevated রিজনিং এবং কোডিং scores চেয়ে বেশি মানদণ্ড Flash baseline
  • Stricter adhering প্রতি complicated function calling signatures এবং nested প্যারামিটারসমূহ
  • Highly economical API মূল্য ($0.02 / 1M ইনপুট টোকেন)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Cannot substitute এর জন্য গভীর ফ্রন্টিয়ার flagships এর ওপর জটিল algorithmic আর্কিটেকচার
  • No ভিজ্যুয়াল ছবি ইনপুট সহায়তা

Claude Opus 5.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • অতুলনীয় স্বায়ত্তশাসিত মাল্টি-স্টেপ এজেন্টিক কোডিং এবং রিফ্যাক্টরিং
  • Flawless মাল্টি-ডকুমেন্ট রিজনিং চেয়ে বেশি 1M টোকেন কনটেক্সট সহ no দীর্ঘ-prompt surcharge
  • সর্বোচ্চ Artificial বিশ্লেষণ বুদ্ধিমত্তা Index ever measured (58/100), leading SWE-bench Pro -এ 89.9%
  • Precise টুল এক্সিকিউশন সহ robust error-recovery লুপ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Premium আউটপুট মূল্য ($20.00/M) plus heavy রিজনিং-টোকেন usage (~119K আউটপুট টোকেন প্রতি index টাস্ক) keeps দীর্ঘ agentic চলে expensive
  • দীর্ঘ থিংকিং times -এ maximum effort পারে push একক hard agentic টাস্ক toward ~$13

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

MetricGLM-4.7-FlashXClaude Opus 5.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$3.85
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
13K68K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
1K42K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যGLM-4.7-FlashXClaude Opus 5.5
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)glm-4-7-flashxclaude-opus-5-5-20260901
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
রিলিজ তারিখ2026-012026-09
নলেজ কাটঅফNovember 2025June 2026
আর্কিটেকচারEnhanced Latency-Optimized TransformerExtended Autonomous Hybrid Reasoning Transformer
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.02/1M)২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.003/1M টোকেন$0.4/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTL
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)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 স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতনেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টর
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশন
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্টSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtexttext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

GLM-4.7-FlashX vs Claude Opus 5.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, GLM-4.7-FlashX or Claude Opus 5.5?

Claude Opus 5.5 is more intelligent. It scores 94 compared with 76 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-4.7-FlashX is faster, generating 150 tokens per second compared with 78 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GLM-4.7-FlashX is cheaper at $0.01 per 1M tokens blended, compared with $3.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GLM-4.7-FlashX has lower latency, with a time to first token of 0.26s compared with 1.40s.

Which model has a larger context window?

Claude Opus 5.5 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

GLM-4.7-FlashX (মিশন-ক্রিটিক্যাল স্বয়ংক্রিয় রাউটিং, backend এজেন্ট functions, এবং উচ্চ-frequency API bridges) এবং Claude Opus 5.5 (বৃহৎ-স্কেল সফটওয়্যার development এজেন্ট, এন্টারপ্রাইজ codebases, এবং মিশন-ক্রিটিক্যাল বৈজ্ঞানিক সংশ্লেষণ) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

GLM-4.7-FlashX ও Claude Opus 5.5-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

GLM-4.7-FlashX costs $0.02/1M input and $0.04/1M output tokens, while Claude Opus 5.5 costs $4/1M input and $20/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

GLM-4.7-FlashX supports 200K tokens whereas Claude Opus 5.5 supports 1M 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: Zhipu AI & Anthropic Official Documentation