Claude 3.7 Sonnet vs DeepSeek R1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Claude 3.7 Sonnet de Anthropic et DeepSeek R1 de DeepSeek sont deux modèles d’IA de premier plan. Claude 3.7 Sonnet propose une fenêtre de contexte de 200K tokens au tarif de $3.00/$15.00 par million de tokens, tandis que DeepSeek R1 offre 128K tokens de contexte à $0.55/$2.19 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Claude 3.7 Sonnet
Leader en Programmation et CodeClaude 3.7 Sonnet de Anthropic est un modèle d’IA conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 72 tokens/s, un indice d’intelligenc
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
200K tokens
70.3%
DeepSeek R1
Raisonnement à Poids OuvertsDeepSeek R1 de DeepSeek est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 45 tokens/s, un indice d’intelligence de 49/100 et un ta
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
49.2%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- DeepSeek R1 is 6.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude 3.7 Sonnet has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- Claude 3.7 Sonnet is faster at 72 tok/s vs 45 tok/s.
- Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 49.2%).
| Caractéristique | Claude 3.7 Sonnet | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 49 |
Provider | Anthropic | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $3.00 / 1M | $0.55 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $15.00 / 1M | $2.19 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.31 / 1M | $0.43 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 64K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 72 tok/s | 45 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 70.3% | 49.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65% | 71.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.30 / 1M | $0.14 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Claude 3.7 Sonnet · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 64K tokens (SWE-bench Verified 70.3% · GPQA Diamond 65%)
- Débit rapide de 72 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 520 ms
- Tarification API optimisée ($3/$15 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
DeepSeek R1 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 49.2% · GPQA Diamond 71.5%)
- Débit rapide de 45 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 950 ms
- Poids ouverts (671B Total (37B )) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Claude 3.7 Sonnet | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.42 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 41K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 22K | 25K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Claude 3.7 Sonnet | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | claude-3-7-sonnet-20250201 | deepseek-reasoner |
| API Protocol | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-02 | 2025-01 |
| Knowledge Cutoff | November 2024 | July 2024 |
| Architecture | Hybrid Reasoning MoE | Open-Weights Reasoning MoE |
| Parameters | Confidential | 671B Total (37B Active) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Flat rate ($0.55/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | $0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL | Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| 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 | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Claude 3.7 Sonnet vs DeepSeek R1: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Claude 3.7 Sonnet or DeepSeek R1?
DeepSeek R1 is more intelligent. It scores 49 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude 3.7 Sonnet is faster, generating 72 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek R1 is cheaper at $0.43 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (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 0.95s.
Which model has a larger context window?
Claude 3.7 Sonnet has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
Verdict
Claude 3.7 Sonnet (Conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et DeepSeek R1 (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : DeepSeek R1 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Claude 3.7 Sonnet assure un débit supérieur et DeepSeek R1 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Claude 3.7 Sonnet ou DeepSeek R1 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, DeepSeek R1 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Claude 3.7 Sonnet et DeepSeek R1 ?+
Claude 3.7 Sonnet est facturé $3.00 / $15.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.55 / $2.19 pour DeepSeek R1. En coût pondéré, DeepSeek R1 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Claude 3.7 Sonnet prend en charge 200K tokens contre 128K tokens pour DeepSeek R1. Côté vitesse de génération, Claude 3.7 Sonnet est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Anthropic et DeepSeek, fiches système et benchmarks indépendants (2026).