Grok-3 vs Claude 3.7 Sonnet
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Grok-3 de xAI y Claude 3.7 Sonnet de Anthropic compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Grok-3 ofrece una ventana de contexto de 1M tokens a $3.00/$15.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Claude 3.7 Sonnet ofrece 200K tokens de contexto a $3.00/$15.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Grok-3
Motor de Razonamiento ProfundoGrok-3 de xAI es un modelo de IA diseñado para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, con ventana de contexto de 1M, velocidad de 95 tokens/s, índice de inteligencia de 54/100 y tarifa de $3
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
1M tokens
65.2%
Claude 3.7 Sonnet
Líder en Programación e IngenieríaClaude 3.7 Sonnet de Anthropic es un modelo de IA diseñado para ingeniería de software autónoma, refactorización de código y depuración avanzada, con ventana de contexto de 200K, velocidad de 72 tokens/s, índice de inteligencia de 48/100 y
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
200K tokens
70.3%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Claude 3.7 Sonnet is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Grok-3 has a larger context window (1M vs 200K tokens).
- Grok-3 is faster at 95 tok/s vs 72 tok/s.
- Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 65.2%).
| Característica | Grok-3 | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 54 | 48 |
Provider | xAI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $3.00 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $15.00 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.63 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 72 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 65.2% | 70.3% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 74% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.75 / 1M | $0.30 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Grok-3 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1M con hasta 33K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 65.2% · GPQA Diamond 74%)
- Rendimiento ágil de 95 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 1100 ms
- Economía de API competitiva ($3/$15 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
Claude 3.7 Sonnet · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 200K con hasta 64K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 70.3% · GPQA Diamond 65%)
- Rendimiento ágil de 72 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 520 ms
- Economía de API competitiva ($3/$15 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Grok-3 | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $1.42 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 41K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 15K | 22K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Grok-3 | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | grok-3-latest | claude-3-7-sonnet-20250201 |
| API Protocol | xAI REST API (OpenAI-Compatible) | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-02 | 2025-02 |
| Knowledge Cutoff | Late 2024 | November 2024 |
| Architecture | Hybrid Reasoning Deep MoE | Hybrid Reasoning MoE |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($3/1M in) across full 1000K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.75/1M tokens | $0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Real-time Web & X (Twitter) Search Grounding + Code Execution | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | xAI Production Safety & Alignment Verified | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Grok-3 vs Claude 3.7 Sonnet: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Grok-3 or Claude 3.7 Sonnet?
Grok-3 is more intelligent. It scores 54 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Grok-3 is faster, generating 95 tokens per second compared with 72 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Claude 3.7 Sonnet is cheaper at $2.31 per 1M tokens blended, compared with $2.63 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude 3.7 Sonnet has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 1.10s.
Which model has a larger context window?
Grok-3 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.
Veredicto
Tanto Grok-3 (Ideal para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Claude 3.7 Sonnet (Ideal para ingeniería de software autónoma, refactorización de código y depuración avanzada, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Grok-3 lidera en inteligencia general y programación, Grok-3 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Claude 3.7 Sonnet resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Grok-3 o Claude 3.7 Sonnet?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Grok-3 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Grok-3 frente a Claude 3.7 Sonnet?+
Grok-3 cuesta $3.00 / $15.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Claude 3.7 Sonnet cuesta $3.00 / $15.00. En costo combinado, Claude 3.7 Sonnet es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Grok-3 cuenta con 1M tokens de contexto frente a 200K tokens de Claude 3.7 Sonnet. En velocidad de inferencia, Grok-3 ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de xAI y Anthropic, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).