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

अब तक, 2026 एजेंटिक AI का साल रहा है। मॉडलों में सुधार ने एजेंटिक कार्यों के लिए असंख्य टूल्स को जन्म दिया है—पर्सनल AI असिस्टेंट्स से लेकर कोडिंग एजेंट्स तक। इस क्षेत्र में बड़े खिलाड़ी Google का Gemini, OpenAI की GPT श्रृंखला, और Anthropic के मॉडल रहे हैं, जो डेवलपर्स के पसंदीदा बन गए हैं। 

इस लेख में, मैं Claude Opus 4.7 और Gemini 3.1 Pro की तुलना करूँगा—बेंचमार्क्स और कीमत समेत। अंत में, मैं आपको एक मानदंड दूँगा जिससे आप तय कर सकें कि आपकी 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 अपडेट है। यह जटिल एजेंटिक वर्कफ़्लो और मल्टी‑स्टेप रीजनिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एजेंटिक 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 केंद्रीय विशेषता है टास्क बजेट, जो आपको प्रति टास्क एजेंट द्वारा खर्च किए जाने वाले टोकन पर वित्तीय सीमा तय करने देता है। यह एजेंट के स्वायत्त रूप से चलने पर अनपेक्षित लागतों को रोकता है क्योंकि यह उसे ऑप्टिमाइज़ करने और बजट में रहने के लिए बाध्य करता है।

Claude Opus 4.7 में 1 मिलियन टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो और 128K आउटपुट टोकन हैं। यानी यह लंबे समय तक चलने वाले कार्यों को उस कार्य के पूरे संदर्भ के साथ चला सकता है। यह विशेष रूप से बड़े कोडबेस की जाँच करते समय उपयोगी है। 

मॉडल की विज़न क्षमताओं में भी सुधार हुआ है—यह 3.75 मेगापिक्सेल तक की छवियों का समर्थन करता है। नतीजतन, यह विज़ुअल रीजनिंग में Opus 4.6 से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे यह हाई‑रेज़ोल्यूशन चार्ट्स से डेटा निष्कर्षण जैसे कार्यों के लिए आदर्श बनता है।  

Opus 4.7 में नया xhigh रीजनिंग इफ़र्ट भी है, जो high और max के बीच आता है, ताकि कोडिंग और एजेंटिक कार्यों पर सर्वोत्तम परिणाम मिलें। आप थोड़े कम सोचने के प्रयास के लिए high थिंकिंग इफ़र्ट भी उपयोग कर सकते हैं। Anthropic ने Claude Code में /ultrareview भी पेश किया है, जो कोड बदलावों पर कोड रिव्यू चलाकर बग पकड़ता है। 

जो बात कुछ लोगों को चौंका सकती है, वह यह है कि Adaptive Thinking अब डिफ़ॉल्ट रूप से सोचने के उत्तर दिखाता नहीं है। आप thinking.display को summarized पर सेट करके रीजनिंग का संक्षिप्त संस्करण पुनर्स्थापित कर सकते हैं।  

बेंचमार्क्स की बात करें, तो Opus 4.7 के स्कोर:

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

जब Claude Opus 4.7 जारी हुआ, तो यह Artificial Analysis Intelligence Index के शीर्ष पर 57 के स्कोर के साथ था। यह GDPval-AA से मापे गए वास्तविक‑दुनिया एजेंटिक कार्यों 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 कैसे एक Streamlit बेंचमार्क एप्लिकेशन बनाया जाए जो परखे कि Opus 4.7 की self-critique मेमोरी वास्तव में high, xhigh, और max इफ़र्ट स्तरों पर कोडिंग परफ़ॉर्मेंस में सुधार करती है या नहीं।

Claude Opus 4.7 के फायदे और कमियाँ

Anthropic के मॉडल्स को बेहतरीन कोडिंग मॉडल्स के रूप में जाना जाता रहा है, और Opus 4.7 के बेंचमार्क इसे साबित करते हैं। हालाँकि, Opus परिवार के मॉडल सस्ते नहीं हैं, जिससे टास्क बजेट एक उपयोगी जोड़ बन जाता है—खासकर उनके लिए जो लंबे, एजेंटिक वर्कफ़्लो 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 प्रोवाइडर के साथ एकीकरण आसान हो जाता है। 

Opus 4.7 एक नए टोकनाइज़र के साथ भी आता है, जिससे वास्तविक लागत की तुलना पिछले Opus मॉडल से करना थोड़ा कठिन हो जाता है। फिर भी, Artificial Analysis Intelligence के अनुसार, इंडेक्स चलाने में Opus 4.7 ने Opus 4.6 की तुलना में ~35% कम आउटपुट टोकन का उपयोग किया। 

Anthropic के सर्वश्रेष्ठ सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मॉडल, Claude Opus 4.7, की क्षमताएँ जानें और हमारे Claude Opus 4.7 API Tutorial से एक ऐसा डेटा साइंस टूल बनाएँ जो चार्ट को रॉ 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 किया गया, तब यह Artificial Analysis Intelligence Index में Opus 4.6 से 4 अंकों से आगे था, और अब 57 के 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 कवर किया गया 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 थिंकिंग लेवल हैं: low, medium, और high रीजनिंग। Low स्पीड और टोकन ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए सबसे अच्छा है। medium संतुलित दृष्टिकोण देता है। चूँकि high अधिक थिंकिंग टोकन उत्पन्न करता है और सबसे धीमी प्रतिक्रियाएँ देता है, इसे उन कार्यों के लिए उपयोग करना चाहिए जिनमें जटिल तर्क की आवश्यकता होती है।  

Gemini 3.1 Pro में भी इनपुट्स के लिए 1 मिलियन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है, लेकिन आउटपुट विंडो लगभग 65K टोकन की छोटी है। यह मल्टीमॉडल है और ऑडियो, PDF, टेक्स्ट, और इमेजेस को सपोर्ट करता है। 

आइए बेंचमार्क्स की बात करें। यहाँ दो क्षेत्र हैं जहाँ Gemini 3.1 Pro चमकता है: 

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

Artificial Analysis Intelligence के अनुसार, Gemini 3.1 Pro Preview टोकन‑इफिशिएंट है—उनके इंडेक्स को चलाने में Opus 4.6 की तुलना में ~57M टोकन का उपयोग किया। 

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 कमियाँ

Gemini 3.1 Pro की कीमतें काफ़ी आकर्षक हैं, विशेष रूप से उन कार्यों के लिए जिनमें बहुत सारे टोकन चाहिए। Google अपने बैच प्राइसिंग मॉडल के साथ 50% की छूट भी देता है, जिससे यह तब आदर्श विकल्प बनता है जब आपको रियल‑टाइम नतीजे नहीं चाहिए। 

नकारात्मक पक्ष यह है कि Gemini 3.1 Pro की 65K आउटपुट विंडो, Opus 4.7 (128K) के आकार की केवल आधी है। 

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

यह रहा एक त्वरित संदर्भ, इससे पहले कि हम प्रत्येक श्रेणी पर नज़र डालें।

एजेंटिक और कंप्यूटर उपयोग प्रदर्शन 

Opus 4.7 एजेंटिक कार्यों 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 को नियंत्रित करने के लिए थिंकिंग लेवल का उपयोग करना पड़ता है। 

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

कोडिंग बेंचमार्क्स 

अब देखें कि उपलब्ध बेंचमार्क्स के अनुसार प्रोग्रामिंग के मामले में कौन‑सा मॉडल सबसे अच्छा है, विशेषकर SWE-bench Verified, जो वास्तविक GitHub मुद्दों का परीक्षण करता है। 

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

आइए देखें कि Terminal-Bench 2.0 पर मॉडल्स कैसा प्रदर्शन करते हैं, जो टर्मिनल पर कोड करने की क्षमता की जाँच करता है। Opus 4.7 69.4% प्राप्त करता है, Gemini Pro 68.5% पर है, और नया GPT 5.5 82.7% पर है। इस बेंचमार्क पर GPT‑5.5 स्पष्ट विजेता है, जबकि हमारे दोनों मॉडल यहाँ लगभग बराबरी पर हैं। 

रीजनिंग और वैज्ञानिक कार्य 

रीजनिंग और वैज्ञानिक कार्यों के लिए सबसे अच्छा मॉडल कौन‑सा है? चलिए पता लगाते हैं। मैं GPQA Diamond का उपयोग नहीं करूँगा क्योंकि सभी मॉडल उस पर बहुत अच्छा करते हैं। इसके बजाय, हम ARC-AGI-2 को देखेंगे, जो तरल बुद्धिमत्ता—यानी पहले न देखी गई अमूर्त समस्याओं को हल करने की क्षमता—को मापता है। 

Gemini 3.1 Pro 77.1% स्कोर करता है, जबकि Opus 4.7 75.8% और GPT 5.5 85.0% पर हैं—यहाँ GPT 5.5 स्पष्ट विजेता है, जिसके बाद Gemini 3.1 Pro आता है। 

Humanity's Last Exam पर, जिसका उद्देश्य विज्ञान, गणित, और मानविकी में स्नातकोत्तर स्तर की तर्कशक्ति को मापना है, Opus 4.7 Gemini 3.1 Pro से—टूल्स के साथ और बिना—दोनों ही स्थितियों में आगे है:

• बिना टूल्स: Opus 4.7 46.9% के साथ आगे 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 काफ़ी सस्ता है, और 50% बैच‑प्राइसिंग छूट के साथ, यह उन कार्यों के लिए बहुत प्रतिस्पर्धी है जिन्हें बहुत सारे टोकन चाहिए। 

यह भी उल्लेखनीय है कि Opus 4.7 के नए टोकनाइज़र के कारण, लागत की तुलना पिछले Opus मॉडल से करना थोड़ा कठिन हो जाता है। 

कॉन्टेक्स्ट विंडो और आउटपुट क्षमता 

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

आउटपुट टोकन के लिए, Opus 4.7 128K टोकन सपोर्ट करता है जबकि Gemini 3.1 Pro 65,536 सपोर्ट करता है। इससे Opus उन वर्कफ़्लो के लिए बेहतर विकल्प बनता है जिन्हें अधिक आउटपुट टोकन जनरेशन की आवश्यकता है। 

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, एजेंटिक वर्कफ़्लो, और लॉन्ग‑कॉन्टेक्स्ट कार्यों पर दोनों की तुलना करते हैं और बेंचमार्क्स का विश्लेषण करते हैं।  

क्या Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro से बेहतर है?

यह हमें इस प्रश्न पर लाता है: दो में से आपको किस मॉडल का चुनाव करना चाहिए?

आपको Claude Opus 4.7 चुनना चाहिए, अगर... 

• आप एजेंटिक कोडिंग पाइपलाइन्स बना रहे हैं जहाँ SWE-bench Pro में 10‑अंकों का अंतर सीधे प्रोडक्शन में कम असफल रन में बदलता है।
• आपको लंबे स्वायत्त लूप्स को अधिक पूर्वानुमेय बनाने के लिए टास्क बजेट चाहिए, बिना अतिरिक्त मॉनिटरिंग लॉजिक जोड़े।
• आपकी पाइपलाइन लंबे आउटपुट जनरेट करती है, और 128K टोकन की सीमा मायने रखती है—जो Gemini 3.1 Pro के समर्थन का लगभग दोगुना है।
• जटिल एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए आपको MCP Atlas पर सबसे मजबूत मल्टी‑टूल ऑर्केस्ट्रेशन स्कोर चाहिए।
• आप पहले से Claude Code, Amazon Bedrock, या Claude API के माध्यम से Anthropic इकोसिस्टम में हैं, और स्विचिंग कॉस्ट, मूल्य अंतर से अधिक है।

आपको Gemini 3.1 Pro चुनना चाहिए, अगर... 

• आपके टोकन वॉल्यूम्स में 2.5x इनपुट लागत का अंतर महत्वपूर्ण है—मासिक 500 मिलियन टोकन पर यह अंतर हर महीने $1,500 होता है
• आपको एक ही API कॉल में नैटिव वीडियो, ऑडियो, या PDF इनपुट चाहिए, बिना अलग प्रीप्रोसेसिंग स्टेप के
• आप Google के इन्फ्रास्ट्रक्चर पर बना रहे हैं और Vertex AI के जरिए एक ही वेंडर संबंध चाहते हैं
• अमूर्त विज़ुअल रीजनिंग आपका प्राथमिक उपयोग‑मामला है। ARC-AGI-2 पर Opus 75.8% पर है, जबकि Gemini 77.1% पर है

अंतिम विचार

Claude Opus 4.7 और Gemini 3.1 Pro दोनों ही मजबूत मॉडल हैं। किसका उपयोग करना है, यह आपके बजट और करने वाले कार्यों पर निर्भर करता है। एजेंटिक कार्यों में Opus आगे है, लेकिन यदि यह बजट से बाहर है, तो Gemini 3.1 Pro भी एक मजबूत विकल्प है—खासकर इसके सस्ते टोकन और 50% बैच प्राइसिंग छूट को देखते हुए। 

Anthropic ने सर्वश्रेष्ठ कोडिंग मॉडल्स में अपनी बढ़त बनाए रखी है, जिससे यह जटिल तर्क और प्रोग्रामिंग की माँग वाले एजेंटिक कार्यों के लिए उपयुक्त बनता है। Google ने Anthropic की तुलना में काफ़ी कम कीमत पर फ्रंटियर रीजनिंग मॉडल्स उपलब्ध कराए हैं। दोनों कंपनियों और OpenAI जैसे अन्य बड़े खिलाड़ियों के बीच प्रतिस्पर्धा इस बात की है कि सबसे अच्छा एजेंटिक मॉडल कौन प्रदान करता है जो साथ ही एक अच्छा जनरल‑पर्पज़ मॉडल भी हो।

Opus परिवार के मॉडल्स की कीमत को देखते हुए, टास्क बजेट का आना अच्छा है। मुझे आश्चर्य नहीं होगा यदि अन्य प्रदाता भी इसे अपनी आने वाली रिलीज़ में एकीकृत करें। यह लंबे समय तक चलने वाले एजेंट कार्यों की लागत को अधिक पूर्वानुमेय बनाने के लिए एक अच्छा जोड़ होगा। 

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