Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.1 Codex Max vs Claude Opus 5.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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GPT-5.1 Codex MaxProfile

Claude Opus 5.5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5.1 Codex Max

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

OpenAI का GPT-5.1 Codex Max जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 95 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.75/$14 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 62/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क

Intelligence Index62 / 100

Input Token:

$1.75 / 1M

Output Token:

$14.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

78.2%

Anthropic

Claude Opus 5.5

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Anthropic का Claude Opus 5.5 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 78 टोकन/सेकंड स्पीड और $4/$20 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 94/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता

Intelligence Index94 / 100

Input Token:

$4.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

84.6%

एक नज़र में मुख्य अंतर

GPT-5.1 Codex Max is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Claude Opus 5.5 has a larger context window (1M vs 400K tokens).
GPT-5.1 Codex Max is faster at 95 tok/s vs 78 tok/s.
Claude Opus 5.5 leads on SWE-bench coding (84.6% vs 78.2%).

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Feature	GPT-5.1 Codex Max	Claude Opus 5.5
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	62	94
Provider	OpenAI	Anthropic
Input Price Cost per million input tokens	$1.75 / 1M	$4.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$14.00 / 1M	$20.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.87 / 1M	$3.08 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	400K tokens~600 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	128K
Throughput Speed Tokens generated per second	95 tok/s	78 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	78.2%	84.6%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	80%	82.3%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.17 / 1M	$0.40 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Claude Opus 5.5

+6.4% SWE-bench lead

Cost

GPT-5.1 Codex Max

1.6x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-5.1 Codex Max

+22% faster generation

Context

Claude Opus 5.5

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

GPT-5.1 Codex MaxClaude Opus 5.5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

78.2%vs84.6%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

80%vs82.3%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

87.2%vs91.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1378ptsvs1507pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

13.2%vs19.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

54.5%vs66.4%

SciCode (Scientific Computing)

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

48.5%vs58.7%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

75.5%vs83.1%

AIME (Advanced Math Competition)

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

92.6%vs95.4%

Long-Context Reasoning

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

80%vs92.6%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs78 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

GPT-5.1 Codex Max1.70s

Claude Opus 5.51.40s

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

GPT-5.1 Codex Max6.96s

Claude Opus 5.57.81s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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)

GPT-5.1 Codex Max Monthly API Bill

$15.49 / month

$1.75/1M in · $14/1M out

Claude Opus 5.5 Monthly API Bill

$24.60 / month

$4/1M in · $20/1M out

GPT-5.1 Codex Max saves approximately $9.11 / month (37%) under this workload.1.6x Savings

GPT-5.1 Codex Max · Strengths & Key Advantages

400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 78.2% · GPQA Diamond 80%)
95 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1700ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$1.75/$14 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 Opus 5.5 · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 84.6% · GPQA Diamond 82.3%)
78 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1400ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$4/$20 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.

Metric	GPT-5.1 Codex Max	Claude Opus 5.5
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$2.40	$3.85
Output Tokens / Task Tokens generated per task	62K	68K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	36K	42K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-5.1 Codex Max	Claude Opus 5.5
Official API Model ID (SDK)	gpt-5-1-codex-max	claude-opus-5-5-20260901
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date	2025-11	2026-09
Knowledge Cutoff	October 2024	June 2026
Architecture	Maximum-capability code-specialised reasoning model	Extended Autonomous Hybrid Reasoning Transformer
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM	4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($1.75/1M in) across full 400K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.175/1M (no extra cache-write fee)	$0.4/1M 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	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	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	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	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

GPT-5.1 Codex Max vs Claude Opus 5.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.1 Codex Max or Claude Opus 5.5?

Claude Opus 5.5 is more intelligent. It scores 94 compared with 62 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.1 Codex Max is faster, generating 95 tokens per second compared with 78 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.1 Codex Max is cheaper at $1.87 per 1M tokens blended, compared with $3.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude Opus 5.5 has lower latency, with a time to first token of 1.40s compared with 1.70s.

Which model has a larger context window?

Claude Opus 5.5 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 400K tokens.

निष्कर्ष

GPT-5.1 Codex Max (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Claude Opus 5.5 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Claude Opus 5.5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5.1 Codex Max तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-5.1 Codex Max बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-5.1 Codex Max या Claude Opus 5.5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Claude Opus 5.5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-5.1 Codex Max और Claude Opus 5.5 में किसका API सस्ता है?+

GPT-5.1 Codex Max की इनपुट/आउटपुट कीमत $1.75 / $14.00 प्रति 1M टोकन है और Claude Opus 5.5 की $4.00 / $20.00 है। समग्र लागत में GPT-5.1 Codex Max अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-5.1 Codex Max में 400K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude Opus 5.5 में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5.1 Codex Max तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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

GPT-5.1 Codex Max vs Claude Opus 5.5

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

GPT-5.1 Codex Max

Claude Opus 5.5

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

GPT-5.1 Codex Max · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Claude Opus 5.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

GPT-5.1 Codex Max vs Claude Opus 5.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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