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Head-to-Head Model Comparison

Claude 3.7 Sonnet vs DeepSeek R1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Claude 3.7 Sonnet vs DeepSeek R1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Anthropic का Claude 3.7 Sonnet और DeepSeek का DeepSeek R1 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Claude 3.7 Sonnet में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $3.00/$15.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि DeepSeek R1 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.55/$2.19 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:Claude 3.7 vs DeepSeek R1
Anthropic

Claude 3.7 Sonnet

शीर्ष कोडिंग और इंजीनियरिंग

Anthropic का Claude 3.7 Sonnet ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोड रिफैक्टरिंग और जटिल डीबगिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 72 टोकन/सेकंड स्पीड और $3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 48/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्र

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

70.3%

DeepSeek

DeepSeek R1

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

DeepSeek का DeepSeek R1 ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 45 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.55/$2.19 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 49/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता

Intelligence Index49 / 100
Input Token:

$0.55 / 1M

Output Token:

$2.19 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

49.2%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureClaude 3.7 SonnetDeepSeek R1
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4849
Provider
AnthropicDeepSeek
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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
64K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
72 tok/s45 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Claude 3.7 Sonnet
+21.1% SWE-bench lead
Cost
DeepSeek R1
6.1x cheaper monthly runtime
Speed
Claude 3.7 Sonnet
+60% faster generation
Context
Claude 3.7 Sonnet
200K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Claude 3.7 SonnetDeepSeek R1
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

70.3%vs49.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

65%vs71.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78.2%vs84%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1335ptsvs1340pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

8.9%vs11.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

35.2%vs32.5%
SciCode (Scientific Computing)

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

40.1%vs29.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

64.8%vs51.7%
AIME (Advanced Math Competition)

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

61.3%vs82.2%
Long-Context Reasoning

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

71.5%vs75.6%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

72 tok/s vs45 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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
DeepSeek R10.95s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude 3.7 Sonnet7.46s
DeepSeek R112.06s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Claude 3.7 Sonnet Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
DeepSeek R1 Monthly API Bill
$3.01 / month
$0.55/1M in · $2.19/1M out
DeepSeek R1 saves approximately $15.44 / month (84%) under this workload.6.1x Savings

Claude 3.7 Sonnet · Strengths & Key Advantages

  • 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 64K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 70.3% · GPQA Diamond 65%)
  • 72 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 520ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

DeepSeek R1 · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 49.2% · GPQA Diamond 71.5%)
  • 45 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 950ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (671B Total (37B )) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

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

MetricClaude 3.7 SonnetDeepSeek R1
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.42$0.65
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
41K45K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
22K25K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureClaude 3.7 SonnetDeepSeek R1
Official API Model ID (SDK)claude-3-7-sonnet-20250201deepseek-reasoner
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-022025-01
Knowledge CutoffNovember 2024July 2024
ArchitectureHybrid Reasoning MoEOpen-Weights Reasoning MoE
ParametersConfidential671B Total (37B Active)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPMUnlimited (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 tokensFlat 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 TTLAutomatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP ConnectorsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt DistillationFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-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 ClassificationAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedOpen-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 Tier100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Claude 3.7 Sonnet vs DeepSeek R1: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Claude 3.7 Sonnet (ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोड रिफैक्टरिंग और जटिल डीबगिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और DeepSeek R1 (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: DeepSeek R1 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Claude 3.7 Sonnet तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और DeepSeek R1 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Claude 3.7 Sonnet या DeepSeek R1 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में DeepSeek R1 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Claude 3.7 Sonnet और DeepSeek R1 में किसका API सस्ता है?+

Claude 3.7 Sonnet की इनपुट/आउटपुट कीमत $3.00 / $15.00 प्रति 1M टोकन है और DeepSeek R1 की $0.55 / $2.19 है। समग्र लागत में DeepSeek R1 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Claude 3.7 Sonnet में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि DeepSeek R1 में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Claude 3.7 Sonnet तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Anthropic और DeepSeek आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।