Head-to-Head Model Comparison

Claude 3.7 Sonnet vs GPT-4o

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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Claude 3.7 SonnetProfile

GPT-4oProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:Claude 3.7 vs GPT-4o

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Leader en Programmation et Code

Claude 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

Intelligence Index48 / 100

Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

70.3%

OpenAI

GPT-4o

Modèle Audio et Vocal Natif

GPT-4o de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 105 tokens/s, un indice d’intelligence de 41/100

Intelligence Index41 / 100

Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.8%

Différences Clés en un Coup d’Œil

GPT-4o is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Claude 3.7 Sonnet has a larger context window (200K vs 128K tokens).
GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 72 tok/s.
Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 38.8%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	Claude 3.7 Sonnet	GPT-4o
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	48	41
Provider	Anthropic	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$3.00 / 1M	$2.50 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$15.00 / 1M	$10.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$2.31 / 1M	$2.38 / 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	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	72 tok/s	105 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	70.3%	38.8%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	65%	53.6%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.30 / 1M	$1.25 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Claude 3.7 Sonnet

+31.5% SWE-bench lead

Coût

GPT-4o

1.3x cheaper monthly runtime

Vitesse

GPT-4o

+46% faster generation

Contexte

Claude 3.7 Sonnet

200K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Claude 3.7 SonnetGPT-4o

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

70.3%vs38.8%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

65%vs53.6%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78.2%vs72.6%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1335ptsvs1286pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

8.9%vs4.1%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

35.2%vs18.5%

SciCode (Scientific Computing)

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

40.1%vs27.3%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

64.8%vs43.9%

AIME (Advanced Math Competition)

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

61.3%vs29.7%

Long-Context Reasoning

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

71.5%vs58.2%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

72 tok/s vs105 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Claude 3.7 Sonnet0.52s

GPT-4o0.41s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Claude 3.7 Sonnet7.46s

GPT-4o5.17s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Claude 3.7 Sonnet Monthly API Bill

$18.45 / month

$3/1M in · $15/1M out

GPT-4o Monthly API Bill

$14.63 / month

$2.5/1M in · $10/1M out

GPT-4o saves approximately $3.82 / month (21%) under this workload.1.3x Savings

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

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
Débit rapide de 105 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 410 ms
Tarification API optimisée ($2.5/$10 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

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Claude 3.7 Sonnet	GPT-4o
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$1.42	$0.68
Output Tokens / Task Tokens generated per task	41K	24K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	22K	0K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	Claude 3.7 Sonnet	GPT-4o
Official API Model ID (SDK)	claude-3-7-sonnet-20250201	gpt-4o
API Protocol	Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-02	2024-05
Knowledge Cutoff	November 2024	October 2023
Architecture	Hybrid Reasoning MoE	Omni-Multimodal Dense
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens	Flat rate ($2.5/1M 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 $1.25/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	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	Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning Support	Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
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) · Audio (~25–32 tokens/sec)
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	Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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, audio
Output Modalities	text	text, audio

Claude 3.7 Sonnet vs GPT-4o: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Claude 3.7 Sonnet or GPT-4o?

Claude 3.7 Sonnet is more intelligent. It scores 48 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4o is faster, generating 105 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 $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.52s.

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 GPT-4o (Conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Claude 3.7 Sonnet domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-4o assure un débit supérieur et Claude 3.7 Sonnet offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Claude 3.7 Sonnet ou GPT-4o ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Claude 3.7 Sonnet 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 GPT-4o ?+

Claude 3.7 Sonnet est facturé $3.00 / $15.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.50 / $10.00 pour GPT-4o. En coût pondéré, Claude 3.7 Sonnet 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 GPT-4o. Côté vitesse de génération, GPT-4o est le plus rapide.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Claude 3.7 Sonnet vs GPT-4o

Changez et Comparez les Modèles

Claude 3.7 Sonnet

GPT-4o

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Claude 3.7 Sonnet · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

Claude 3.7 Sonnet vs GPT-4o: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

Questions fréquentes

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