Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 2.0 Pro de Google et Claude 3.7 Sonnet de Anthropic sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini 2.0 Pro propose une fenêtre de contexte de 2M tokens au tarif de $1.25/$5.00 par million de tokens, tandis que Claude 3.7 Sonnet offre 200K tokens de contexte à $3.00/$15.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemini 2.0 Pro
Modèle Phare de PointeGemini 2.0 Pro de Google est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 2M, une vitesse de 95 tokens/s, un indice d’intelligence de 52/10
$1.25 / 1M
$5.00 / 1M
2M tokens
63.8%
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%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Gemini 2.0 Pro is 2.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 2.0 Pro has a larger context window (2M vs 200K tokens).
- Gemini 2.0 Pro is faster at 95 tok/s vs 72 tok/s.
- Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 63.8%).
| Caractéristique | Gemini 2.0 Pro | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 52 | 48 |
Provider | Anthropic | |
Input Price Cost per million input tokens | $1.25 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $5.00 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.97 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2M tokens~3,000 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 72 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 63.8% | 70.3% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 71.5% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.31 / 1M | $0.30 / 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.
Gemini 2.0 Pro · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 2M et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 63.8% · GPQA Diamond 71.5%)
- Débit rapide de 95 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 620 ms
- Tarification API optimisée ($1.25/$5 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
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 2.0 Pro | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.59 | $1.42 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 60K | 41K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 33K | 22K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Gemini 2.0 Pro | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-2-pro | claude-3-7-sonnet-20250201 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-02 | 2025-02 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | November 2024 |
| Architecture | Multimodal Deep Reasoning Sparse MoE | Hybrid Reasoning MoE |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M with configurable TTL | $0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework 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, audio, video | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 2.0 Pro or Claude 3.7 Sonnet?
Gemini 2.0 Pro is more intelligent. It scores 52 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 2.0 Pro is faster, generating 95 tokens per second compared with 72 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 2.0 Pro is cheaper at $0.97 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 0.62s.
Which model has a larger context window?
Gemini 2.0 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 200K tokens.
Verdict
Gemini 2.0 Pro (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et 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.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 2.0 Pro domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 2.0 Pro assure un débit supérieur et Gemini 2.0 Pro offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 2.0 Pro ou Claude 3.7 Sonnet ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 2.0 Pro prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Gemini 2.0 Pro et Claude 3.7 Sonnet ?+
Gemini 2.0 Pro est facturé $1.25 / $5.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $3.00 / $15.00 pour Claude 3.7 Sonnet. En coût pondéré, Gemini 2.0 Pro est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemini 2.0 Pro prend en charge 2M tokens contre 200K tokens pour Claude 3.7 Sonnet. Côté vitesse de génération, Gemini 2.0 Pro est le plus rapide.
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Sources: Documentation API officielle de Google et Anthropic, fiches système et benchmarks indépendants (2026).