হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GPT-5.2 Chat vs Claude Opus 4.5

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

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GPT-5.2 Chat vs Claude Opus 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GPT-5.2 Chat by OpenAI and Claude Opus 4.5 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, GPT-5.2 Chat holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, GPT-5.2 Chat is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Claude Opus 4.5 provides an expanded memory horizon with 200K tokens. In latency-sensitive production environments, GPT-5.2 Chat 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.

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
জনপ্রিয় তুলনা:
OpenAI

GPT-5.2 Chat

কথোপকথনমূলক ৫.২

ChatGPT প্রডাক্টের অভ্যন্তরে পরিবেশিত চ্যাট-টিউনড GPT-5.2 মডেল।

Intelligence Index63 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

75.4%

Anthropic

Claude Opus 4.5

কোয়ালিটি লিডার

Anthropic-এর ফ্ল্যাগশিপ কোয়ালিটি লিডার, যা Opus 4.1-এর তুলনায় ৬৬% কম খরচে ফ্রন্টিয়ার রিজনিং এবং সৃজনশীল বুদ্ধিমত্তা সরবরাহ করে।

Intelligence Index63 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$25.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

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%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGPT-5.2 ChatClaude Opus 4.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6363
Provider
OpenAIAnthropic
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 text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
135 tok/s62 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 ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Claude Opus 4.5
+1.8% SWE-bench lead
খরচ
GPT-5.2 Chat
1.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-5.2 Chat
+118% faster generation
কনটেক্সট
Claude Opus 4.5
200K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

GPT-5.2 ChatClaude Opus 4.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

75.4%vs77.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

76.5%vs74.8%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.6%vs87.3%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1382ptsvs1376pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

13%vs13.7%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

48.5%vs49.2%
SciCode (Scientific Computing)

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

45%vs45.6%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vs74.1%
AIME (Advanced Math Competition)

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

92.6%vs88.5%
Long-Context Reasoning

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

80.5%vs79.4%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

135 tok/s vs62 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-5.2 Chat1.10s
Claude Opus 4.52.10s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-5.2 Chat4.80s
Claude Opus 4.510.16s

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-5.2 Chat মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Claude Opus 4.5 মাসিক API বিল
$30.75 / month
$5/1M in · $25/1M out
GPT-5.2 Chat saves approximately $30.75 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GPT-5.2 Chat · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • পরিশীলিত ও প্রাঞ্জল কথোপকথনের মান
  • ChatGPT টুল এবং মেমরির সাথে নিবিড় ইন্টিগ্রেশন
  • GPT-5.1 Chat-এর তুলনায় উন্নত বাস্তবিক নির্ভুলতা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • স্বতন্ত্র API মডেল হিসেবে উপলব্ধ নয়
  • ডেভেলপার টিয়ারের চেয়ে সংক্ষিপ্ত কনটেক্সট

Claude Opus 4.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • সেরা-মধ্যে-ক্লাস জটিল রিজনিং এবং nuanced বিশ্লেষণ
  • 66% cheaper চেয়ে Opus 4.1 পাশাপাশি keeping ফ্ল্যাগশিপ গুণমান
  • Excellent দীর্ঘ কলেবরের সৃজনশীল এবং উচ্চ-stakes decision আউটপুট
  • 90% cached-ইনপুট discount ($0.50 প্রতি 1M টোকেন)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • সর্বোচ্চ আউটপুট মূল্য ($25/1M) among mainstream flagships
  • Slower থ্রুপুট এবং উচ্চতর লেটেন্সি চেয়ে লাইটওয়েট মডেলগুলো

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

MetricGPT-5.2 ChatClaude Opus 4.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.90$5.86
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
54K73K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
29K43K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যGPT-5.2 ChatClaude Opus 4.5
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)gpt-5-2-chatclaude-opus-4-5-20251101
API প্রোটোকলOpenAI Responses API & Chat Completions v1Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
রিলিজ তারিখ2025-122025-11
নলেজ কাটঅফAugust 2025March 2025
আর্কিটেকচারChat-tuned unified reasoning modelHybrid Reasoning
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM4,000 – 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 TTLvLLM 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 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 কলিংনেটিভ 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-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

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT-5.2 Chat if your priority is Everyday conversational use in ChatGPT. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Claude Opus 4.5 if your workflow prioritizes Complex reasoning, creative work, and high-stakes decision making where quality outweighs cost. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

How does GPT-5.2 Chat compare to Claude Opus 4.5 in API token pricing and cost per token?+

GPT-5.2 Chat costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas Claude Opus 4.5 costs $5.00 input and $25.00 output. Overall, GPT-5.2 Chat 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: GPT-5.2 Chat or Claude Opus 4.5?+

GPT-5.2 Chat supports a context window of 128K tokens (~96k words), while Claude Opus 4.5 supports 200K tokens (~150k words). Therefore, Claude Opus 4.5 can process more textual data and document context in a single prompt.

Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-5.2 Chat or Claude Opus 4.5?+

GPT-5.2 Chat scores 75.4% on SWE-bench Verified while Claude Opus 4.5 scores 77.2%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Claude Opus 4.5 holds the verified benchmark lead.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-5.2 Chat and Claude Opus 4.5?+

GPT-5.2 Chat features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Claude Opus 4.5 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.

How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-5.2 Chat and Claude Opus 4.5?+

GPT-5.2 Chat generates approximately 135 tokens per second, while Claude Opus 4.5 delivers 62 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GPT-5.2 Chat provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-5.2 Chat and Claude Opus 4.5 to optimize costs?+

Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to GPT-5.2 Chat to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Claude Opus 4.5. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.

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: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs