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Head-to-Head Model Comparison

Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google का Gemini 2.0 Pro और Anthropic का Claude 3.7 Sonnet दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Gemini 2.0 Pro में 2M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $1.25/$5.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Claude 3.7 Sonnet में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $3.00/$15.00 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:Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7
Google

Gemini 2.0 Pro

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Google का Gemini 2.0 Pro जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 2M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 95 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.25/$5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 52/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

63.8%

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%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 2.0 ProClaude 3.7 Sonnet
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5248
Provider
GoogleAnthropic
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 text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
95 tok/s72 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Claude 3.7 Sonnet
+6.5% SWE-bench lead
Cost
Gemini 2.0 Pro
2.7x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 2.0 Pro
+32% faster generation
Context
Gemini 2.0 Pro
2M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Gemini 2.0 ProClaude 3.7 Sonnet
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

63.8%vs70.3%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

71.5%vs65%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

79.8%vs78.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1330ptsvs1335pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.4%vs8.9%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

42.1%vs35.2%
SciCode (Scientific Computing)

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

38.3%vs40.1%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

65.6%vs64.8%
AIME (Advanced Math Competition)

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

82.2%vs61.3%
Long-Context Reasoning

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

71.8%vs71.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs72 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
Gemini 2.0 Pro0.62s
Claude 3.7 Sonnet0.52s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 2.0 Pro5.88s
Claude 3.7 Sonnet7.46s

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)
Gemini 2.0 Pro Monthly API Bill
$6.84 / month
$1.25/1M in · $5/1M out
Claude 3.7 Sonnet Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Gemini 2.0 Pro saves approximately $11.61 / month (63%) under this workload.2.7x Savings

Gemini 2.0 Pro · Strengths & Key Advantages

  • 2M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 63.8% · GPQA Diamond 71.5%)
  • 95 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 620ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $1.25/$5 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
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

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

Token Use & Task Economics

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

MetricGemini 2.0 ProClaude 3.7 Sonnet
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.59$1.42
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
60K41K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
33K22K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 2.0 ProClaude 3.7 Sonnet
Official API Model ID (SDK)models/gemini-2-proclaude-3-7-sonnet-20250201
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2025-022025-02
Knowledge CutoffJanuary 2025November 2024
ArchitectureMultimodal Deep Reasoning Sparse MoEHybrid Reasoning MoE
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM4,000 – 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 tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + 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 AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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 & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedAnthropic 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 TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext, vision
Output Modalitiestexttext

Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Gemini 2.0 Pro (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Claude 3.7 Sonnet (ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोड रिफैक्टरिंग और जटिल डीबगिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemini 2.0 Pro जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 2.0 Pro तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemini 2.0 Pro बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Gemini 2.0 Pro या Claude 3.7 Sonnet में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemini 2.0 Pro आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Gemini 2.0 Pro और Claude 3.7 Sonnet में किसका API सस्ता है?+

Gemini 2.0 Pro की इनपुट/आउटपुट कीमत $1.25 / $5.00 प्रति 1M टोकन है और Claude 3.7 Sonnet की $3.00 / $15.00 है। समग्र लागत में Gemini 2.0 Pro अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Gemini 2.0 Pro में 2M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude 3.7 Sonnet में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemini 2.0 Pro तेज़ है।

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