Grok-3 vs Claude 3.7 Sonnet
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Grok-3 de xAI et Claude 3.7 Sonnet de Anthropic sont deux modèles d’IA de premier plan. Grok-3 propose une fenêtre de contexte de 1M tokens au tarif de $3.00/$15.00 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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Grok-3
Moteur de Raisonnement ProfondGrok-3 de xAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 95 tokens/s, un indice d’intelligence de 54/100 et un
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
1M tokens
65.2%
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
- 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%).
| Caractéristique | 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 |
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.
Grok-3 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 65.2% · GPQA Diamond 74%)
- Débit rapide de 95 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1100 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
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 | 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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Grok-3 (Conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, 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 : Grok-3 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Grok-3 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, Grok-3 ou Claude 3.7 Sonnet ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Grok-3 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Grok-3 et Claude 3.7 Sonnet ?+
Grok-3 est facturé $3.00 / $15.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $3.00 / $15.00 pour Claude 3.7 Sonnet. En coût pondéré, Claude 3.7 Sonnet est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Grok-3 prend en charge 1M tokens contre 200K tokens pour Claude 3.7 Sonnet. Côté vitesse de génération, Grok-3 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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Sources: Documentation API officielle de xAI et Anthropic, fiches système et benchmarks indépendants (2026).