Claude Opus 4.7 बनाम Gemini 3.1 Pro: कौन-सा मॉडल बेहतर है?

अब तक 2026 एजेण्टिक AI का वर्ष रहा है। मॉडलों में सुधार ने व्यक्तिगत AI असिस्टेंट्स से लेकर कोडिंग एजेंट्स तक, एजेण्टिक काम के लिए अनेक टूल्स को जन्म दिया है। इस क्षेत्र के बड़े खिलाड़ी Google का Gemini, OpenAI की GPT शृंखला, और Anthropic के मॉडल रहे हैं, जो डेवलपरों के पसंदीदा बन चुके हैं। 

इस लेख में, मैं Claude Opus 4.7 और Gemini 3.1 Pro की तुलना करूँगा, जिसमें बेंचमार्क और कीमतें शामिल हैं। अंत में, मैं आपको एक मापदण्ड दूँगा जिससे आप तय कर सकें कि आपके वर्कफ़्लो के लिए कौन-सा मॉडल सबसे उपयुक्त है। 

Claude Opus 4.7 क्या है?

जैसा कि हमने अपने Opus 4.7 लेख में कवर किया है, Claude Opus 4.7 Anthropic का नवीनतम फ़्लैगशिप मॉडल है, जो इसके पूर्ववर्ती Claude Opus 4.6 का अद्यतन है। यह जटिल एजेण्टिक वर्कफ़्लो और बहु-चरणीय तर्क के लिए बनाया गया है। यह एजेण्टिक कोडिंग, विज़ुअल रीजनिंग, और टूल उपयोग में बेहतर प्रदर्शन करता है।

Claude Opus 4.7 की प्रमुख विशेषताएँ और क्षमताएँ

Opus 4.7 की एक केन्द्रीय विशेषता है टास्क बजट, जो आपको प्रति टास्क एजेंट द्वारा खर्च किए जा सकने वाले टोकन्स पर वित्तीय सीमा तय करने देता है। यह एजेंट के स्वत: चलने पर उसे अनुकूलित करने और बजट के भीतर रहने के लिए बाध्य कर अप्रत्याशित लागतों को रोकता है।

Claude Opus 4.7 में 1 मिलियन टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो और 128K आउटपुट टोकन हैं। इसका अर्थ है कि यह लम्बे समय तक चलने वाले कार्यों को पूरे संदर्भ के साथ चला सकता है। यह विशेषकर तब उपयोगी है जब किसी बड़े कोडबेस की पड़ताल की जा रही हो। 

मॉडल की विज़न क्षमता भी बेहतर हुई है, जो 3.75 मेगापिक्सेल तक की छवियों का समर्थन करती है। नतीजतन, यह Opus 4.6 की तुलना में विज़ुअल रीजनिंग में बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे यह उच्च-रिज़ॉल्यूशन चार्ट्स से डेटा निष्कर्षण जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त बनता है।  

Opus 4.7 में नया xhigh reasoning effort भी है, जो high और max के बीच आता है ताकि कोडिंग और एजेण्टिक कार्यों पर सर्वश्रेष्ठ नतीजे मिलें। आप थोड़े कम सोच-प्रयास के लिए high thinking effort भी उपयोग कर सकते हैं। Anthropic ने Claude Code में /ultrareview भी पेश किया है ताकि कोड परिवर्तनों पर कोड समीक्षा चलाई जा सके और बग पकड़े जा सकें। 

कुछ लोगों को यह जानकर आश्चर्य हो सकता है कि Adaptive Thinking अब डिफ़ॉल्ट रूप से सोच-विचार वाली प्रतिक्रियाएँ नहीं दिखाता। आप thinking.display को summarized पर सेट कर संक्षिप्त तर्क-पत्र वापस ला सकते हैं।  

बेंचमार्क की बात करें तो, Opus 4.7 के स्कोर:

• SWE-bench Verified पर 87.6%
• कठिन SWE-bench Pro संस्करण पर 64.3%
• OSWorld पर 78%, जो स्वायत्त कंप्यूटर उपयोग को मापता है
• MCP Atlas पर 77.3% बहु-टूल वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन के लिए

जब Claude Opus 4.7 जारी हुआ, तब यह Artificial Analysis Intelligence Index के शीर्ष पर 57 स्कोर के साथ था। यह GDPval-AA से मापे गए वास्तविक एजेण्टिक काम में भी 1,753 Elo के स्कोर के साथ अग्रणी था। इस बीच, GPT-5.5 ने दोनों पर इसे पीछे छोड़ दिया है।

हमारे Claude Opus 4.7 Practical Benchmark ट्यूटोरियल से जानें कि किस प्रकार एक Streamlit बेंचमार्क ऐप बनाएँ जो जाँचता है कि क्या Opus 4.7 की self-critique मेमोरी वास्तव में high, xhigh, और max प्रयास स्तरों पर कोडिंग प्रदर्शन में सुधार करती है। 

Claude Opus 4.7 के फायदे और सीमाएँ

Anthropic के मॉडल कोडिंग के लिए बेहतरीन माने जाते हैं, और Opus 4.7 के बेंचमार्क इसे सिद्ध करते हैं। हालाँकि, Opus परिवार के मॉडल सस्ते नहीं हैं, जिससे टास्क बजट एक उपयोगी जोड़ बन जाता है, विशेषकर उनके लिए जो लम्बे, एजेण्टिक वर्कफ़्लोज़ चलाते हैं। 

यह मॉडल Amazon Bedrock, Google Vertex AI, और Microsoft Foundry जैसे कई क्लाउड प्रदाताओं के माध्यम से भी उपलब्ध है। इससे आपके मौजूदा प्रदाता का उपयोग करते हुए एकीकरण आसान हो जाता है। 

Opus 4.7 नए टोकनाइज़र के साथ आता है, जिससे वास्तविक लागत की तुलना पिछले Opus मॉडल से थोड़ी कठिन हो जाती है। फिर भी, Artificial Analysis Intelligence के अनुसार, सूचकांक चलाने के लिए Opus 4.7 ने Opus 4.6 की तुलना में ~35% कम आउटपुट टोकन उपयोग किए। 

Anthropic के अब तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सर्वश्रेष्ठ मॉडल Claude Opus 4.7 की क्षमताएँ सीखें, और हमारे Claude Opus 4.7 API Tutorial से एक ऐसा डेटा साइंस टूल बनाएँ जो चार्ट को कच्चे डेटा में बदल सके। 

Gemini 3.1 Pro क्या है? 

Gemini 3.1 Pro Google DeepMind का मौजूदा फ़्लैगशिप रीजनिंग मॉडल है, जिसमें Transformer-आधारित mixture of experts आर्किटेक्चर है। जब Gemini 3.1 Pro जारी हुआ, तब यह Opus 4.6 से 4 अंकों की बढ़त के साथ Artificial Analysis Intelligence Index में अग्रणी था, और अब 57 स्कोर के साथ Opus 4.7 के बराबर है। 

Gemini 3.1 Pro के बारे में अधिक जानने के लिए हमारा Building with Gemini 3.1 Pro लेख देखें, जिसमें Gemini 3.1 Pro के साथ प्रोडक्शन-रेडी ऐप बनाना शामिल है। 

Gemini 3.1 Pro की प्रमुख विशेषताएँ और क्षमताएँ

Gemini 3 Pro के विपरीत, जिसमें दो स्तर थे, Gemini 3.1 Pro में 3 thinking स्तर हैं: low, medium, और high रीजनिंग। Low गति और टोकन अनुकूलन के लिए सर्वश्रेष्ठ है। medium संतुलित दृष्टिकोण देता है। चूँकि high अधिक thinking टोकन उत्पन्न करता है और सबसे धीमी प्रतिक्रिया देता है, इसे उन्हीं कार्यों के लिए उपयोग करें जिन्हें जटिल तर्क की आवश्यकता हो।  

Gemini 3.1 Pro में भी 1 मिलियन इनपुट टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो है, लेकिन आउटपुट विंडो लगभग 65K टोकन की छोटी है। यह मल्टीमोडल है, जो ऑडियो, PDF, टेक्स्ट और इमेज को सपोर्ट करता है। 

आइए बेंचमार्क पर बात करें। यहाँ दो क्षेत्र हैं जहाँ Gemini 3.1 Pro श्रेष्ठ है: 

• ARC-AGI-2 पर Gemini 3.1 Pro 77.1% स्कोर के साथ क्षेत्र का नेतृत्व करता है।
• MCP Atlas पर Gemini 3.1 Pro 73.9% स्कोर करता है, जो बहु-टूल वर्कफ़्लो समन्वय को मापता है। 

Artificial Analysis Intelligence के अनुसार, Gemini 3.1 Pro Preview टोकन-कुशल है, जिसने अपने Index को चलाने के लिए Opus 4.6 की तुलना में ~57M टोकन उपयोग किए। 

Artificial Analysis के Coding Index पर Gemini 3.1 Pro, Opus 4.7 से आगे है, लेकिन Agentic Index पर उससे पीछे है। 

Gemini 3.1 Pro के फायदे और सीमाएँ

Gemini 3.1 Pro की कीमत विशेषकर उन जॉब्स के लिए आकर्षक है जिन्हें बहुत सारे टोकन चाहिए। Google अपना बैच प्राइसिंग मॉडल भी 50% छूट के साथ देता है, जिससे जब आपको रियल-टाइम नतीजे नहीं चाहिए होते, तब यह एक आदर्श विकल्प बनता है। 

नकारात्मक पक्ष पर, Gemini 3.1 Pro की 65K आउटपुट विंडो, Opus 4.7 (128K) की तुलना में केवल आधी है। 

Claude Opus 4.7 बनाम Gemini 3.1 Pro: आमने-सामने तुलना

हर श्रेणी को देखने से पहले एक त्वरित संदर्भ प्रस्तुत है।

एजेण्टिक और कंप्यूटर-उपयोग प्रदर्शन 

Opus 4.7 एजेण्टिक काम के लिए बहुत मजबूत मॉडल है, खासकर इसलिए कि यह आपको नियंत्रित करने देता है कि एजेंट कितने टोकन उपयोग कर सकता है। यह प्रणाली Gemini 3.1 Pro में उपलब्ध नहीं है; वहाँ आपको टोकन उपयोग नियंत्रित करने के लिए thinking स्तर का सहारा लेना पड़ता है। 

Opus 4.7 OSWorld के स्वायत्त कंप्यूटर उपयोग बेंचमार्क पर 78% स्कोर करता है। यह GPT 5.5 के 78.7% के बराबर एक मजबूत नतीजा है, जबकि Gemini 3.1 Pro का OSWorld स्कोर प्रकाशित नहीं है। MCP Atlas पर, Opus 4.7 77.3% के साथ बढ़त लेता है, जबकि Gemini 73.9% पर है। ये आँकड़े Opus 4.7 को प्रोडक्शन एजेण्टिक सिस्टम्स के लिए आदर्श विकल्प बनाते हैं। 

कोडिंग बेंचमार्क 

अब देखें कि उपलब्ध बेंचमार्क, खासकर SWE-bench Verified जो वास्तविक GitHub इश्यूज की जाँच करता है, के अनुसार प्रोग्रामिंग में कौन-सा मॉडल बेहतर है। 

Opus 4.7 87.6% हासिल करता है, जबकि Gemini 3.1 Pro 80.6% पर है। SWE-bench Pro, जो अधिक कठिन संस्करण है, पर Opus 4.7 64.3% पाता है जबकि Gemini 54.2% (और GPT 5.5 का 58.6%)। ये संख्याएँ दर्शाती हैं कि फिलहाल Opus 4.7 दुनिया का सबसे मजबूत कोडिंग मॉडल है। 

Terminal-Bench 2.0 पर देखें, जो टर्मिनल पर कोड लिखने की मॉडल्स की क्षमता जाँचता है। Opus 4.7 69.4% पाता है, Gemini Pro 68.5%, और नया GPT 5.5 82.7%। इस बेंचमार्क पर GPT-5.5 स्पष्ट विजेता है, जबकि हमारे दोनों मॉडल यहाँ लगभग बराबरी पर हैं। 

तर्क और वैज्ञानिक कार्य 

तर्क और वैज्ञानिक कार्यों के लिए सबसे अच्छा मॉडल कौन-सा है? चलिए पता लगाते हैं। मैं GPQA Diamond बेंचमार्क का उपयोग नहीं करूँगा क्योंकि सभी मॉडल्स उस पर उत्कृष्ट हैं। इसके बजाय, हम ARC-AGI-2 देखेंगे, जो द्रव बुद्धि को हल करता है, यानी किसी मॉडल की उन अमूर्त तर्क समस्याओं को हल करने की क्षमता जिन्हें उसने पहले नहीं देखा। 

Gemini 3.1 Pro 77.1% स्कोर करता है, जबकि Opus 4.7 75.8% और GPT 5.5 85.0% पर है, जिससे यहाँ GPT 5.5 स्पष्ट विजेता है, और उसके बाद Gemini 3.1 Pro। 

Humanity's Last Exam पर, जो विज्ञान, गणित और मानविकी में स्नातकोत्तर-स्तरीय तर्क को मापता है, Opus 4.7, टूल्स के साथ और बिना, दोनों ही स्थितियों में Gemini 3.1 Pro से आगे है:

• बिना टूल्स: Opus 4.7 46.9% के साथ अग्रणी है, उसके बाद Gemini 3.1 Pro (44.4%) और GPT 5.5 Pro (43.1%)।
• टूल्स के साथ: GPT 5.5 Pro 57.2% के साथ आगे है, उसके बाद Opus 4.7 (54.7%) और Gemini 3.1 Pro (51.4%)।

लागत और टोकन दक्षता 

Opus 4.7 की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $5 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $25 है, जबकि Gemini 3.1 Pro की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $2 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $12 है। Gemini काफी सस्ता है, और 50% बैच-प्राइसिंग छूट के साथ, बहुत टोकन की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए यह बहुत प्रतिस्पर्धी है। 

यह बताना भी महत्वपूर्ण है कि Opus 4.7 का नया टोकनाइज़र पिछले Opus मॉडल के साथ लागत की तुलना को थोड़ा कठिन बना देता है। 

कॉन्टेक्स्ट विंडो और आउटपुट क्षमता 

दोनों मॉडल 1 मिलियन इनपुट टोकन स्वीकार करते हैं, जिससे वे एक ही प्रॉम्प्ट में पूरे कोडबेस और लम्बे शोध दस्तावेज़ों को ग्रहण कर सकते हैं। 

आउटपुट टोकन के लिए, Opus 4.7 128K टोकन तक समर्थन करता है जबकि Gemini 3.1 Pro 65,536 का। इससे ऐसे वर्कफ़्लो के लिए Opus बेहतर विकल्प बनता है जहाँ अधिक आउटपुट टोकन जनरेट करने की आवश्यकता हो। 

जानें कि Opus 4.7 और GPT 5.4 कैसे तुलना करते हैं हमारे Opus 4.7 बनाम GPT-5.4 ट्यूटोरियल में, जहाँ हम कोडिंग, एजेण्टिक वर्कफ़्लो और लंबे कॉन्टेक्स्ट कार्यों के लिए दोनों की तुलना करते हैं और बेंचमार्क का विश्लेषण करते हैं।  

क्या Claude Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro से बेहतर है?

अब सवाल यह है: इन दोनों मॉडलों में से आपको किसे चुनना चाहिए?

आपको Claude Opus 4.7 चुनना चाहिए यदि... 

• आप एजेण्टिक कोडिंग पाइपलाइन्स बना रहे हैं जहाँ SWE-bench Pro में 10-पॉइंट का अंतर सीधे प्रोडक्शन में कम विफल रन में अनुवादित होता है।
• आपको टास्क बजट चाहिए ताकि बिना अतिरिक्त मॉनिटरिंग लॉजिक जोड़े, लम्बी स्वायत्त लूप्स अधिक पूर्वानुमेय बन सकें।
• आपकी पाइपलाइन लम्बे आउटपुट जनरेट करती है, और 128K टोकन की सीमा मायने रखती है, जो Gemini 3.1 Pro के समर्थन का लगभग दोगुना है।
• आप जटिल एजेण्टिक वर्कफ़्लो के लिए MCP Atlas पर सबसे मजबूत मल्टी-टूल ऑर्केस्ट्रेशन स्कोर चाहते हैं।
• आप पहले से Anthropic इकोसिस्टम (Claude Code, Amazon Bedrock, या Claude API) में हैं, और स्विचिंग लागत मूल्य अंतर से अधिक है।

आपको Gemini 3.1 Pro चुनना चाहिए यदि... 

• आपके टोकन वॉल्यूम में 2.5x इनपुट लागत का अंतर महत्वपूर्ण है; 500 मिलियन टोकन प्रति माह पर यह अंतर हर महीने $1,500 होता है
• आपको एक ही API कॉल में, बिना अलग प्रीप्रोसेसिंग स्टेप के, नैटिव वीडियो, ऑडियो, या PDF इनपुट चाहिए
• आप Google के इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्माण कर रहे हैं और Vertex AI के माध्यम से एकल वेंडर संबंध चाहते हैं
• अमूर्त विज़ुअल रीजनिंग आपका प्राथमिक उपयोग-मामला है। ARC-AGI-2 पर Opus 75.8% के साथ Gemini के 77.1% से पीछे है

अंतिम विचार

Claude Opus 4.7 और Gemini 3.1 Pro दोनों ही मजबूत मॉडल हैं। किसे चुनना है, यह आपके बजट और आपके कार्यों पर निर्भर करता है। एजेण्टिक कार्यों पर Opus आगे है, पर यदि यह बजट से बाहर है, तो सस्ते टोकन और 50% बैच प्राइसिंग छूट के कारण Gemini 3.1 Pro भी एक मजबूत विकल्प है। 

Anthropic ने सर्वश्रेष्ठ कोडिंग मॉडल्स में अपनी बढ़त बनाए रखी है, जो इसे जटिल तर्क और प्रोग्रामिंग की आवश्यकता वाले एजेण्टिक कार्यों के लिए उपयुक्त बनाती है। Google ने Anthropic की तुलना में काफी कम कीमत पर अग्रिम पंक्ति के रीजनिंग मॉडल उपलब्ध कराए हैं। दोनों कंपनियों और OpenAI जैसे अन्य बड़े खिलाड़ियों के बीच मुकाबला इस बात का है कि कौन-सा सर्वश्रेष्ठ एजेण्टिक मॉडल भी एक अच्छा जनरल-पर्पस मॉडल बन सकता है।

Opus परिवार के मॉडल महंगे होने के कारण, टास्क बजट का परिचय स्वागतयोग्य है। मुझे आश्चर्य नहीं होगा यदि अन्य प्रदाता भी इसे अपनी आगामी रिलीज़ में शामिल करें। यह लम्बे समय तक चलने वाले एजेंट कार्यों की लागत को अधिक पूर्वानुमेय बनाने के लिए एक अच्छा जोड़ होगा। 

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