GPT-5.2 Chat vs Claude Opus 4.5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
OpenAI-এর GPT-5.2 Chat এবং Anthropic-এর Claude Opus 4.5 হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। GPT-5.2 Chat মডেলে রয়েছে 128K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.00/$0.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Claude Opus 4.5 মডেলে রয়েছে 200K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $5.00/$25.00 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।
GPT-5.2 Chat
ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলOpenAI-এর GPT-5.2 Chat হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 135 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 63/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদ
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
75.4%
Claude Opus 4.5
ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলAnthropic-এর Claude Opus 4.5 হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 62 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $5/$25 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 63/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্র
$5.00 / 1M
$25.00 / 1M
200K tokens
77.2%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- GPT-5.2 Chat is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude Opus 4.5 has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- GPT-5.2 Chat is faster at 135 tok/s vs 62 tok/s.
- Claude Opus 4.5 leads on SWE-bench coding (77.2% vs 75.4%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.2 Chat | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 63 | 63 |
Provider | OpenAI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $25.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $3.85 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 135 tok/s | 62 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 75.4% | 77.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 76.5% | 74.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.50 / 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।
GPT-5.2 Chat · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 16K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 75.4% · GPQA Diamond 76.5%)
- 135 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 1100ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 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 Opus 4.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 200K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 64K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 77.2% · GPQA Diamond 74.8%)
- 62 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 2100ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $5/$25 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 | GPT-5.2 Chat | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.90 | $5.86 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 54K | 73K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 29K | 43K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.2 Chat | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-5-2-chat | claude-opus-4-5-20251101 |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-12 | 2025-11 |
| নলেজ কাটঅফ | August 2025 | March 2025 |
| আর্কিটেকচার | Chat-tuned unified reasoning model | Hybrid Reasoning |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | $0.5/1M 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 | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | নেটিভ 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 বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | 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 | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-5.2 Chat vs Claude Opus 4.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which model is faster?
GPT-5.2 Chat is faster, generating 135 tokens per second compared with 62 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5.2 Chat is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $3.85 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-5.2 Chat has lower latency, with a time to first token of 1.10s compared with 2.10s.
Which model has a larger context window?
Claude Opus 4.5 has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
GPT-5.2 Chat (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Claude Opus 4.5 (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে GPT-5.2 Chat এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GPT-5.2 Chat সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য GPT-5.2 Chat সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য GPT-5.2 Chat নাকি Claude Opus 4.5 কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে GPT-5.2 Chat এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
GPT-5.2 Chat এবং Claude Opus 4.5-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
GPT-5.2 Chat-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.00 / $0.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Claude Opus 4.5-এর মূল্য $5.00 / $25.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে GPT-5.2 Chat বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
GPT-5.2 Chat মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন এবং Claude Opus 4.5 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 200K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GPT-5.2 Chat 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 Sonnet 4.6 বনাম Claude Opus 4.5: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GPT-5.1 বনাম Claude Opus 4.5: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GPT-5.2 Chat বনাম GPT-5.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GPT-5.2 বনাম GPT-5.2 Chat: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Kimi K2 Thinking Turbo বনাম Claude Opus 4.5: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- o3 বনাম Claude Opus 4.5: 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: OpenAI ও Anthropic অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।