হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GPT-6 Astra vs Claude Sonnet 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 (4)
OpenAIAnthropicflagshipflagship

OpenAI-এর GPT-6 Astra এবং Anthropic-এর Claude Sonnet 4.5-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।

প্রোফাইল
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-6 Astra

স্বায়ত্তশাসিত OS এজেন্ট

OpenAI-এর late-2026 ফ্ল্যাগশিপ ফাউন্ডেশন মডেল সম্বলিত নেটিভ কম্পিউটার-ইউজ এজেন্ট, dynamic UI orchestration, এবং গভীর STEM রিজনিং.

Intelligence Index96 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$50.00 / 1M

Context Window:

272K tokens

SWE-bench Verified:

82.4%

Anthropic

Claude Sonnet 4.5

ডেভেলপারদের প্রথম পছন্দ

Anthropic-এর ডেভেলপার favorite — সেরা কোডিং পারফরম্যান্স মধ্যে Claude family সহ দ্রুততর response times চেয়ে Opus, ideal এর জন্য প্রযুক্তিগত এবং এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো.

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

77.8%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Claude Sonnet 4.5 is 3.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Claude Sonnet 4.5 has a larger context window (1M vs 272K tokens).
  • GPT-6 Astra is faster at 100 tok/s vs 90 tok/s.
  • GPT-6 Astra leads on SWE-bench coding (82.4% vs 77.8%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGPT-6 AstraClaude Sonnet 4.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
9691
Provider
OpenAIAnthropic
Input Price
Cost per million input tokens
$10.00 / 1M$3.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$50.00 / 1M$15.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$7.70 / 1M$2.31 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
272K tokens~408 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
100 tok/s90 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
82.4%77.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
80.9%70.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$1.00 / 1M$0.30 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
GPT-6 Astra
+4.6% SWE-bench lead
খরচ
Claude Sonnet 4.5
3.3x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-6 Astra
+11% faster generation
কনটেক্সট
Claude Sonnet 4.5
1M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

GPT-6 AstraClaude Sonnet 4.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

82.4%vs77.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

80.9%vs70.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

89.9%vs84.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1520ptsvs1355pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

18.2%vs10.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

63.8%vs50.1%
SciCode (Scientific Computing)

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

54.9%vs43.9%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

79.8%vs72.6%
AIME (Advanced Math Competition)

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

93.6%vs84.7%
Long-Context Reasoning

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

91.2%vs74.8%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

100 tok/s vs90 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-6 Astra0.95s
Claude Sonnet 4.50.90s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-6 Astra5.95s
Claude Sonnet 4.56.46s

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-6 Astra মাসিক API বিল
$61.50 / month
$10/1M in · $50/1M out
Claude Sonnet 4.5 মাসিক API বিল
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Claude Sonnet 4.5 saves approximately $43.05 / month (70%) under this workload.3.3x Savings

GPT-6 Astra · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Flawless OS-level navigation এবং কম্পিউটার-ইউজ অটোমেশন
  • Seamless রিয়েল-টাইম মাল্টিমোডাল ভয়েস এবং ভিশন interactivity
  • Dynamic চেইন-অফ-থট যা self-adjusts গভীরতা based এর ওপর query difficulty
  • বিশাল 1M কনটেক্সট উইন্ডো সহ instant prefix caching
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Strict সুরক্ষা filters পারে occasionally throttle জটিল penetration testing prompts
  • Slightly উচ্চতর রিজনিং লেটেন্সি এর ওপর উচ্চ-effort গণিত queries

Claude Sonnet 4.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • শীর্ষ-টিয়ার কোড জেনারেশন, debugging, এবং রিফ্যাক্টরিং
  • দ্রুততর এবং cheaper চেয়ে Opus এর জন্য প্রযুক্তিগত কাজ
  • শক্তিশালী function calling এবং agentic টুল ব্যবহার
  • 90% cached-ইনপুট discount ($0.30 প্রতি 1M টোকেন)
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • কম শীর্ষ চূড়া রিজনিং চেয়ে Opus 4.5 এর ওপর hardest টাস্কসমূহ
  • 200K কনটেক্সট smaller চেয়ে Gemini 3 Pro-এর 2M window

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

MetricGPT-6 AstraClaude Sonnet 4.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$2.15$2.10
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
58K55K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
32K30K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যGPT-6 AstraClaude Sonnet 4.5
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)gpt-6-astraclaude-sonnet-4-5-20251101
API প্রোটোকলOpenAI Responses API & Chat Completions v1Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
রিলিজ তারিখ2026-092025-11
নলেজ কাটঅফJune 2026March 2025
আর্কিটেকচারOmni-Adaptive Autoregressive with Dynamic CoTHybrid 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 272K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($10/1M)২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)$0.3/1M 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) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড)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, vision, audiotext, vision
আউটপুট মডালিটিtext, audiotext

GPT-6 Astra vs Claude Sonnet 4.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-6 Astra or Claude Sonnet 4.5?

GPT-6 Astra is more intelligent. It scores 96 compared with 91 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-6 Astra is faster, generating 100 tokens per second compared with 90 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Claude Sonnet 4.5 is cheaper at $2.31 per 1M tokens blended, compared with $7.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude Sonnet 4.5 has lower latency, with a time to first token of 0.90s compared with 0.95s.

Which model has a larger context window?

Claude Sonnet 4.5 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 272K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

GPT-6 Astra (স্বায়ত্তশাসিত browser/computer ওয়ার্কফ্লো, রিয়েল-টাইম ভয়েস এজেন্ট, এবং উচ্চ-difficulty গাণিতিক রিজনিং) এবং Claude Sonnet 4.5 (কোড জেনারেশন, ডেভেলপার টুলসমূহ, API development, এবং খরচ-sensitive agentic engineering) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

GPT-6 Astra ও Claude Sonnet 4.5-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

GPT-6 Astra costs $10/1M input and $50/1M output tokens, while Claude Sonnet 4.5 costs $3/1M input and $15/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

GPT-6 Astra supports 272K tokens whereas Claude Sonnet 4.5 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