GPT-5.5 Pro vs Claude Opus 5.5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GPT-5.5 Pro by OpenAI and Claude Opus 5.5 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, Claude Opus 5.5 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Claude Opus 5.5 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT-5.5 Pro provides an expanded memory horizon with 1,050K tokens. In latency-sensitive production environments, Claude Opus 5.5 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।
GPT-5.5 Pro
সর্বোচ্চ সঠিকতাslowest but সর্বাধিক accurate GPT-5.5 টিয়ার এর জন্য রিজনিং এবং কোডিং.
$50.00 / 1M
$300.00 / 1M
1.05M tokens
82.6%
Claude Opus 5.5
ফ্রন্টিয়ার ইন্টেলিজেন্স টাইটানAnthropic-এর pinnacle ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য নির্মিত দীর্ঘমেয়াদী agentic সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেন্স মাল্টিমোডাল নথি সংশ্লেষণ, এবং স্বায়ত্তশাসিত গবেষণা ওয়ার্কফ্লো.
$4.00 / 1M
$20.00 / 1M
1M tokens
84.6%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Claude Opus 5.5 is 14.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.5 Pro has a larger context window (1M vs 1M tokens).
- Claude Opus 5.5 is faster at 78 tok/s vs 42 tok/s.
- Claude Opus 5.5 leads on SWE-bench coding (84.6% vs 82.6%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.5 Pro | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 87 | 94 |
Provider | OpenAI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $50.00 / 1M | $4.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $300.00 / 1M | $20.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $43.50 / 1M | $3.08 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,575 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 42 tok/s | 78 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 82.6% | 84.6% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 81.2% | 82.3% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $5.00 / 1M | $0.40 / 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-5.5 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- সর্বোচ্চ সঠিকতা OpenAI প্রদান করে মধ্যে this প্রজন্ম
- ব্যতিক্রমী এর ওপর adversarial এবং এজ-case রিজনিং
- সর্বোচ্চ verified সঠিকতা OpenAI publishes এর জন্য this প্রজন্ম
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Extremely expensive এবং slow
- শুধুমাত্র rational এর জন্য ছোট number এর উচ্চ-মূল্য টাস্কসমূহ
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।
| Metric | GPT-5.5 Pro | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $66.50 | $3.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 78K | 68K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 52K | 42K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.5 Pro | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-5-5-pro | claude-opus-5-5-20260901 |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2025 | June 2026 |
| আর্কিটেকচার | Maximum-accuracy unified reasoning model | Extended Autonomous Hybrid Reasoning Transformer |
| 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 1050K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($50/1M) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $5/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | $0.4/1M 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 | 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-5.5 Pro vs Claude Opus 5.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.5 Pro or Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 is more intelligent. It scores 94 compared with 87 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude Opus 5.5 is faster, generating 78 tokens per second compared with 42 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Claude Opus 5.5 is cheaper at $3.08 per 1M tokens blended, compared with $43.50 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude Opus 5.5 has lower latency, with a time to first token of 1.40s compared with 4.80s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.5 Pro has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT-5.5 Pro if your priority is Final-pass verification on the highest-stakes deliverables. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Claude Opus 5.5 if your workflow prioritizes Large-scale software development agents, enterprise codebases, and mission-critical scientific synthesis. 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-5.5 Pro compare to Claude Opus 5.5 in API token pricing and cost per token?+
GPT-5.5 Pro costs $50.00 per 1M input tokens and $300.00 per 1M output tokens, whereas Claude Opus 5.5 costs $4.00 input and $20.00 output. Overall, Claude Opus 5.5 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-5.5 Pro or Claude Opus 5.5?+
GPT-5.5 Pro supports a context window of 1,050K tokens (~788k words), while Claude Opus 5.5 supports 1,000K tokens (~750k words). Therefore, GPT-5.5 Pro can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-5.5 Pro or Claude Opus 5.5?+
GPT-5.5 Pro scores 82.6% on SWE-bench Verified while Claude Opus 5.5 scores 84.6%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Claude Opus 5.5 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-5.5 Pro and Claude Opus 5.5?+
GPT-5.5 Pro features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Claude Opus 5.5 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-5.5 Pro and Claude Opus 5.5?+
GPT-5.5 Pro generates approximately 42 tokens per second, while Claude Opus 5.5 delivers 78 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Claude Opus 5.5 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-5.5 Pro and Claude Opus 5.5 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Claude Opus 5.5 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-5.5 Pro. 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 Mythos 5.1 vs Claude Opus 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Claude Opus 5.5 বনাম Gemini 4 Argon: ২০২৬ সালের ফ্রন্টিয়ার এআই তুলনা ও বেঞ্চমার্কতুলনা
- Claude Opus 5 vs Claude Opus 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Command A Plus vs Claude Opus 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.1 Codex Max vs Claude Opus 5.5: 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