GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Grok-3 vs Claude 3.7 Sonnet

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Grok-3 vs Claude 3.7 Sonnet: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

xAI का Grok-3 और Anthropic का Claude 3.7 Sonnet दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Grok-3 में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $3.00/$15.00 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:
xAI

Grok-3

डीप रीजनिंग इंजन

xAI का Grok-3 गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 95 टोकन/सेकंड स्पीड और $3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 54/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index54 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

65.2%

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

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGrok-3Claude 3.7 Sonnet
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5448
Provider
xAIAnthropic
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 text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
95 tok/s72 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Claude 3.7 Sonnet
+5.1% SWE-bench lead
Cost
Claude 3.7 Sonnet
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Grok-3
+32% faster generation
Context
Grok-3
1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Grok-3Claude 3.7 Sonnet
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

65.2%vs70.3%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

74%vs65%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.5%vs78.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1342ptsvs1335pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

10.2%vs8.9%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

41%vs35.2%
SciCode (Scientific Computing)

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

42.5%vs40.1%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

70.8%vs64.8%
AIME (Advanced Math Competition)

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

82.5%vs61.3%
Long-Context Reasoning

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

78.5%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
Grok-31.10s
Claude 3.7 Sonnet0.52s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Grok-36.36s
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)
Grok-3 Monthly API Bill
$19.13 / month
$3/1M in · $15/1M out
Claude 3.7 Sonnet Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Claude 3.7 Sonnet saves approximately $0.68 / month (4%) under this workload.1.0x Savings

Grok-3 · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 65.2% · GPQA Diamond 74%)
  • 95 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1100ms 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

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.

MetricGrok-3Claude 3.7 Sonnet
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$1.42
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K41K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
15K22K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGrok-3Claude 3.7 Sonnet
Official API Model ID (SDK)grok-3-latestclaude-3-7-sonnet-20250201
API ProtocolxAI REST API (OpenAI-Compatible)Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2025-022025-02
Knowledge CutoffLate 2024November 2024
ArchitectureHybrid Reasoning Deep MoEHybrid Reasoning MoE
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 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)Flat rate ($3/1M in) across full 1000K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.75/1M tokens$0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)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 & SandboxReal-time Web & X (Twitter) Search Grounding + Code ExecutionNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token BillingText 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 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 ClassificationxAI Production Safety & Alignment 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, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Grok-3 vs Claude 3.7 Sonnet: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Grok-3 (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, 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: Grok-3 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Grok-3 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Claude 3.7 Sonnet बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Grok-3 या Claude 3.7 Sonnet में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Grok-3 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Grok-3 और Claude 3.7 Sonnet में किसका API सस्ता है?+

Grok-3 की इनपुट/आउटपुट कीमत $3.00 / $15.00 प्रति 1M टोकन है और Claude 3.7 Sonnet की $3.00 / $15.00 है। समग्र लागत में Claude 3.7 Sonnet अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Grok-3 में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude 3.7 Sonnet में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Grok-3 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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

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