হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GPT-4.1 nano 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)
OpenAIAnthropiclightweightflagship

OpenAI-এর GPT-4.1 nano 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:
OpenAI

GPT-4.1 nano

সবচেয়ে সাশ্রয়ী ৪.১

শ্রেণিবিভাগ, ট্যাগিং এবং রাউটিংয়ের উদ্দেশ্যে নির্মিত সবচেয়ে ছোট ও সাশ্রয়ী GPT-4.1 লেন।

Intelligence Index26 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.40 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

24%

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

  • GPT-4.1 nano is 44.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-4.1 nano has a larger context window (1M vs 1M tokens).
  • GPT-4.1 nano is faster at 220 tok/s vs 78 tok/s.
  • Claude Opus 5.5 leads on SWE-bench coding (84.6% vs 24.0%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGPT-4.1 nanoClaude Opus 5.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
2694
Provider
OpenAIAnthropic
Input Price
Cost per million input tokens
$0.10 / 1M$4.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.40 / 1M$20.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.08 / 1M$3.08 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,571 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
220 tok/s78 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
24%84.6%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
38%82.3%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.40 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Claude Opus 5.5
+60.6% SWE-bench lead
খরচ
GPT-4.1 nano
44.9x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-4.1 nano
+182% faster generation
কনটেক্সট
GPT-4.1 nano
1.05M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

GPT-4.1 nanoClaude Opus 5.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

24%vs84.6%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

38%vs82.3%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

55.5%vs91.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1195ptsvs1507pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

4.4%vs19.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

12.5%vs66.4%
SciCode (Scientific Computing)

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

15%vs58.7%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

25.5%vs83.1%
AIME (Advanced Math Competition)

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

30.5%vs95.4%
Long-Context Reasoning

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

48%vs92.6%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

220 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
GPT-4.1 nano0.22s
Claude Opus 5.51.40s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-4.1 nano2.49s
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)
GPT-4.1 nano মাসিক API বিল
$0.55 / month
$0.1/1M in · $0.4/1M out
Claude Opus 5.5 মাসিক API বিল
$24.60 / month
$4/1M in · $20/1M out
GPT-4.1 nano saves approximately $24.05 / month (98%) under this workload.44.9x Savings

GPT-4.1 nano · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • প্রতি ১M টোকেনে $০.১০ / $০.৪০ হারে অত্যন্ত সাশ্রয়ী
  • অত্যন্ত দ্রুত, লেটেন্সি-সংবেদনশীল রাউটিংয়ের জন্য আদর্শ
  • এখনও ১M-টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সমর্থন করে
  • গার্ডরেইল এবং সুরক্ষা প্রি-ফিল্টারিংয়ের জন্য যথেষ্ট ভালো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • উল্লেখযোগ্য ব্যবধানে সবচেয়ে দুর্বল GPT-4.1 সংস্করণ
  • উন্মুক্ত রিজনিং বা দীর্ঘ রচনার জন্য উপযুক্ত নয়

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।

MetricGPT-4.1 nanoClaude Opus 5.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.04$3.85
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
42K68K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K42K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যGPT-4.1 nanoClaude Opus 5.5
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)gpt-4-1-nanoclaude-opus-5-5-20260901
API প্রোটোকলOpenAI Responses API & Chat Completions v1Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
রিলিজ তারিখ2025-042026-09
নলেজ কাটঅফJune 2024June 2026
আর্কিটেকচারDense multimodal transformer (nano)Extended Autonomous Hybrid Reasoning Transformer
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 1048K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M)২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.025/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)$0.4/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTL
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 টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAGনেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টর
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশন
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-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 ক্লাসিফিকেশনOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedAnthropic 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 সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

GPT-4.1 nano vs Claude Opus 5.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-4.1 nano or Claude Opus 5.5?

Claude Opus 5.5 is more intelligent. It scores 94 compared with 26 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4.1 nano is faster, generating 220 tokens per second compared with 78 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-4.1 nano is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $3.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4.1 nano has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 1.40s.

Which model has a larger context window?

GPT-4.1 nano has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.

চূড়ান্ত মতামত

GPT-4.1 nano (বাল্ক শ্রেণিবিভাগ, ট্যাগিং, গার্ডরেইল এবং সাশ্রয়ী এজেন্ট রাউটিং) 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)

GPT-4.1 nano ও Claude Opus 5.5-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

GPT-4.1 nano costs $0.1/1M input and $0.4/1M output tokens, while Claude Opus 5.5 costs $4/1M input and $20/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

GPT-4.1 nano supports 1.0M 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: OpenAI & Anthropic Official Documentation