Head-to-Head Model Comparison

Claude Sonnet 4 vs Claude 3.7 Sonnet

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Claude Sonnet 4 vs Claude 3.7 Sonnet: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Anthropic의 Claude Sonnet 4와 Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Claude Sonnet 4는 200K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $3.00/$15.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Claude 3.7 Sonnet는 200K 토큰 컨텍스트와 $3.00/$15.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Anthropic

Claude Sonnet 4

자율 에이전트 및 도구 호출 특화

Anthropic의 Claude Sonnet 4 모델은 자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화에 최적화된 AI 모델로, 200K 컨텍스트 윈도우, 초당 85 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 58/100점(1M 토큰당 입력 $3 / 출력 $15)을 제공합니다.

Intelligence Index58 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

72.7%

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet

최고 수준의 코딩 및 소프트웨어 개발

Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet 모델은 자율 소프트웨어 엔지니어링, 다중 파일 리팩토링 및 고난도 디버깅에 최적화된 AI 모델로, 200K 컨텍스트 윈도우, 초당 72 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 48/100점(1M 토큰당 입력 $3 / 출력 $15)을 제공합니다.

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

70.3%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Claude Sonnet 4 is faster at 85 tok/s vs 72 tok/s.
  • Claude Sonnet 4 leads on SWE-bench coding (72.7% vs 70.3%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureClaude Sonnet 4Claude 3.7 Sonnet
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5848
Provider
AnthropicAnthropic
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
$2.31 / 1M$2.31 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
64K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s72 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
72.7%70.3%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
71.2%65%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.30 / 1M$0.30 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Claude Sonnet 4
+2.4% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Claude Sonnet 4
+18% faster generation
Context
Tied
200K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Claude Sonnet 4Claude 3.7 Sonnet
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

72.7%vs70.3%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

71.2%vs65%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

84.5%vs78.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1362ptsvs1335pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs8.9%
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.

N/Avs40.1%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs64.8%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs61.3%
Long-Context Reasoning

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

N/Avs71.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs72 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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 Sonnet 40.52s
Claude 3.7 Sonnet0.52s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Claude Sonnet 46.40s
Claude 3.7 Sonnet7.46s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 Sonnet 4 Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Claude 3.7 Sonnet Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Claude Sonnet 4 · Strengths & Key Advantages

  • 200K 컨텍스트 윈도우 및 최대 64K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 72.7% · GPQA Diamond 71.2%)
  • 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 520ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $3 / 출력 $15)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Claude 3.7 Sonnet · Strengths & Key Advantages

  • 200K 컨텍스트 윈도우 및 최대 64K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 70.3% · GPQA Diamond 65%)
  • 초당 72 토큰의 빠른 처리 속도와 520ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $3 / 출력 $15)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Token Use & Task Economics

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

MetricClaude Sonnet 4Claude 3.7 Sonnet
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$3.29$1.42
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
72K41K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
37K22K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureClaude Sonnet 4Claude 3.7 Sonnet
Official API Model ID (SDK)claude-sonnet-4-20250501claude-3-7-sonnet-20250201
API ProtocolAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AIAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2025-052025-02
Knowledge CutoffMarch 2025November 2024
ArchitectureHybrid Multimodal Reasoning TransformerHybrid Reasoning MoE
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 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 & TTL$0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended 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 & SandboxNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP ConnectorsNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportCustom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt 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 ClassificationAnthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety EvaluatedAnthropic 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

Claude Sonnet 4 vs Claude 3.7 Sonnet: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Claude Sonnet 4 or Claude 3.7 Sonnet?

Claude Sonnet 4 is more intelligent. It scores 58 compared with 48 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Claude Sonnet 4 is faster, generating 85 tokens per second compared with 72 tokens per second.

종합 평가

Claude Sonnet 4(자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Claude 3.7 Sonnet(자율 소프트웨어 엔지니어링, 다중 파일 리팩토링 및 고난도 디버깅, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Claude Sonnet 4가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Claude Sonnet 4가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Claude Sonnet 4가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Claude Sonnet 4와 Claude 3.7 Sonnet 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Claude Sonnet 4가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Claude Sonnet 4와 Claude 3.7 Sonnet의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Claude Sonnet 4는 100만 토큰당 입력 $3.00 / 출력 $15.00이며, Claude 3.7 Sonnet는 입력 $3.00 / 출력 $15.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Claude Sonnet 4가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Claude Sonnet 4가 200K 토큰, Claude 3.7 Sonnet가 200K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Claude Sonnet 4가 더 빠릅니다.

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공식 출처: Anthropic 및 Anthropic 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).