Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Alibaba의 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct와 Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct는 262.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.00/$0.00(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.
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Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
오픈 웨이트 파운데이션 모델Alibaba의 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 262K 컨텍스트 윈도우, 초당 52 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 86/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
56.5%
Claude 3.7 Sonnet
최고 수준의 코딩 및 소프트웨어 개발Anthropic의 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.
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
200K tokens
70.3%
한눈에 보는 핵심 차이점
- Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct has a larger context window (262K vs 200K tokens).
- Claude 3.7 Sonnet is faster at 72 tok/s vs 52 tok/s.
- Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 56.5%).
| Feature | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 48 |
Provider | Alibaba | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 52 tok/s | 72 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 56.5% | 70.3% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.30 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 벤치마크 점수 비교
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · Strengths & Key Advantages
- 262K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 70%)
- 초당 52 토큰의 빠른 처리 속도와 760ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (480B total (35B MoE))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
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.
| Metric | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $1.42 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 41K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 9K | 22K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-coder-480b-a35b-instruct | claude-3-7-sonnet-20250201 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-04 | 2025-02 |
| Knowledge Cutoff | March 2025 | November 2024 |
| Architecture | Code-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer | Hybrid Reasoning MoE |
| Parameters | 480B total (35B active MoE) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | $0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 298 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1032 GB VRAM (Native BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct or Claude 3.7 Sonnet?
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more intelligent. It scores 86 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 52 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is cheaper at $0.00 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 0.76s.
Which model has a larger context window?
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 200K tokens.
종합 평가
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 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 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Claude 3.7 Sonnet가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct와 Claude 3.7 Sonnet 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct와 Claude 3.7 Sonnet의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct는 100만 토큰당 입력 $0.00 / 출력 $0.00이며, Claude 3.7 Sonnet는 입력 $3.00 / 출력 $15.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 262.1K 토큰, Claude 3.7 Sonnet가 200K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Claude 3.7 Sonnet가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: Alibaba 및 Anthropic 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).