Head-to-Head Model Comparison

OpenAI o1 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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OpenAI o1Profile

Claude 3.7 SonnetProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

OpenAI o1

डीप रीजनिंग इंजन

OpenAI का OpenAI o1 गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 60 टोकन/सेकंड स्पीड और $15/$60 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 55/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index55 / 100

Input Token:

$15.00 / 1M

Output Token:

$60.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

48.9%

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 4.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Claude 3.7 Sonnet is faster at 72 tok/s vs 60 tok/s.
Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 48.9%).

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Feature	OpenAI o1	Claude 3.7 Sonnet
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	55	48
Provider	OpenAI	Anthropic
Input Price Cost per million input tokens	$15.00 / 1M	$3.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$60.00 / 1M	$15.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$14.25 / 1M	$2.31 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	200K tokens~300 A4 pages of text	200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	100K	64K
Throughput Speed Tokens generated per second	60 tok/s	72 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	48.9%	70.3%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	77.3%	65%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$7.50 / 1M	$0.30 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Claude 3.7 Sonnet

+21.4% SWE-bench lead

Cost

Claude 3.7 Sonnet

4.8x cheaper monthly runtime

Speed

Claude 3.7 Sonnet

+20% faster generation

Context

Tied

200K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

OpenAI o1Claude 3.7 Sonnet

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48.9%vs70.3%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

77.3%vs65%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

89.6%vs78.2%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1355ptsvs1335pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

10.8%vs8.9%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

43.5%vs35.2%

SciCode (Scientific Computing)

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

44.2%vs40.1%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

72.1%vs64.8%

AIME (Advanced Math Competition)

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

83.3%vs61.3%

Long-Context Reasoning

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

75%vs71.5%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

60 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

OpenAI o13.20s

Claude 3.7 Sonnet0.52s

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

OpenAI o111.53s

Claude 3.7 Sonnet7.46s

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)

OpenAI o1 Monthly API Bill

$87.75 / month

$15/1M in · $60/1M out

Claude 3.7 Sonnet Monthly API Bill

$18.45 / month

$3/1M in · $15/1M out

Claude 3.7 Sonnet saves approximately $69.30 / month (79%) under this workload.4.8x Savings

OpenAI o1 · Strengths & Key Advantages

200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 100K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 48.9% · GPQA Diamond 77.3%)
60 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 3200ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$15/$60 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.

Metric	OpenAI o1	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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	OpenAI o1	Claude 3.7 Sonnet
Official API Model ID (SDK)	o1	claude-3-7-sonnet-20250201
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date	2024-12	2025-02
Knowledge Cutoff	October 2023	November 2024
Architecture	Chain-of-Thought Reasoning Foundation	Hybrid Reasoning MoE
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) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($15/1M in) across full 200K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $7.5/1M (no extra cache-write fee)	$0.3/1M 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

OpenAI o1 vs Claude 3.7 Sonnet: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, OpenAI o1 or Claude 3.7 Sonnet?

OpenAI o1 is more intelligent. It scores 55 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 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Claude 3.7 Sonnet is cheaper at $2.31 per 1M tokens blended, compared with $14.25 (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 3.20s.

निष्कर्ष

OpenAI o1 (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: OpenAI o1 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Claude 3.7 Sonnet 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 OpenAI o1 या Claude 3.7 Sonnet में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में OpenAI o1 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

OpenAI o1 और Claude 3.7 Sonnet में किसका API सस्ता है?+

OpenAI o1 की इनपुट/आउटपुट कीमत $15.00 / $60.00 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?+

OpenAI o1 में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude 3.7 Sonnet में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Claude 3.7 Sonnet 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)

OpenAI o1 vs Claude 3.7 Sonnet

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

OpenAI o1

Claude 3.7 Sonnet

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

OpenAI o1 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Claude 3.7 Sonnet · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

OpenAI o1 vs Claude 3.7 Sonnet: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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