Grok 4.7 की कीमत प्रति मिलियन टोकन $2 इनपुट और $6 आउटपुट है, जबकि Claude Opus 5.5 की कीमत $4 और $20 है। यह विश्लेषण विक्रेता के स्कोर को Vals AI के स्वतंत्र रन के साथ रखता है, और फिर इन संख्याओं को कोडिंग, रीज़निंग और लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले काम की असली लागत के हिसाब में बदलता है।
Grok 4.7 21 सितंबर 2026 को लॉन्च हुआ। Claude Opus 5.5 एक दिन बाद आया। एक प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए $2 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए $6 लेता है। दूसरा $4 और $20 लेता है। कीमतों वाला पेज यह अंतर दो सेकंड में दिखा देता है, लेकिन यह नहीं बता सकता कि ज़्यादा खर्च करने पर आपके काम बेहतर होंगे या नहीं। यह विश्लेषण विक्रेता के आँकड़े, Vals AI के स्वतंत्र रन और एक सार्वजनिक इंटेलिजेंस इंडेक्स, और दोनों कीमत-सूचियों को एक साथ रखता है, फिर उन्हें सादे लागत-गणित में बदलता है जिसे आप खुद जाँच सकते हैं।
Claude Opus 5.5 ज़्यादातर टेस्ट में ज़्यादा मज़बूत मॉडल है, और Grok 4.7 कहीं सस्ता है। Vals AI के आमने-सामने के मुकाबले में Opus 5.5 22 साझा बेंचमार्क में से 20 में आगे रहा, जबकि Grok 4.7 2 में आगे रहा। स्वतंत्र इंटेलिजेंस इंडेक्स (वर्ज़न 4.3.2) पर Opus 5.5 को 58 स्कोर मिला और वह 225 मॉडलों में पहले स्थान पर है। Grok 4.7 को 46 स्कोर मिला और वह 29वें स्थान पर है, जो फिर भी तुलनीय मॉडलों के 26 के मीडियन से कहीं ऊपर है।
| स्पेक | Grok 4.7 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| रिलीज़ तारीख | 21 सितंबर 2026 | 22 सितंबर 2026 |
| इनपुट कीमत (प्रति 1M टोकन) | $2.00 | $4.00 |
| आउटपुट कीमत (प्रति 1M टोकन) | $6.00 | $20.00 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 500K टोकन | 1M टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | प्रकाशित नहीं | 128K टोकन |
| इंटेलिजेंस इंडेक्स | 46 | 58 |
| आउटपुट स्पीड | 72.6 टोकन प्रति सेकंड | 95.3 टोकन प्रति सेकंड |
| इनपुट के प्रकार | टेक्स्ट (इमेज इनपुट की रिपोर्ट नहीं) | टेक्स्ट और इमेज |
एक्सेस में भी फ़र्क है। Grok 4.7 Grok API, Cursor और Grok Build में एक फ्री टियर के ज़रिए उपलब्ध है, लेकिन उसका कोई फ्री API टियर नहीं है। Opus 5.5 Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud और Microsoft Foundry पर चलता है, और उसका नॉलेज कटऑफ़ जून 2026 है। इसकी थिंकिंग एडैप्टिव है और हमेशा चालू रहती है, जिसके पाँच इफ़ोर्ट लेवल हैं: low, medium, high, xhigh और max।
💡 मोटा नियम: Grok 4.7, Opus 5.5 के Vals इंडेक्स स्कोर का लगभग 82% (54.95 बनाम 66.97) हासिल करता है, और उसका बिल लगभग एक-तिहाई से लेकर आधे से कम है। अगर गलत जवाब का मतलब एक घंटे की सफ़ाई है, तो Opus का ज़्यादा खर्च आमतौर पर खुद वसूल हो जाता है। अगर आप बड़ी मात्रा में सारांश, ड्राफ़्टिंग या टैगिंग कर रहे हैं, तो Grok ज़्यादा समझदारी वाला खर्च है।
दोनों मॉडल टोकन के हिसाब से बिल करते हैं, और उनकी कीमत-सूचियाँ एक जैसी लगती हैं, जब तक आप आउटपुट वाली पंक्ति नहीं पढ़ते।
| कीमत का प्रकार (प्रति 1M टोकन) | Grok 4.7 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| इनपुट | $2.00 | $4.00 |
| कैश्ड इनपुट रीड | $0.50 | $0.20 |
| आउटपुट | $6.00 | $20.00 |
| बैच इनपुट / आउटपुट | सूचीबद्ध नहीं | $2 / $10 |
| 200K टोकन से ज़्यादा के प्रॉम्प्ट | $4 इनपुट, $1 कैश्ड, $12 आउटपुट | कोई लंबे प्रॉम्प्ट का टियर सूचीबद्ध नहीं |
अंतर आउटपुट में है। Opus 5.5 पर इनपुट 2x महँगा है, लेकिन आउटपुट 3.3x महँगा है। कैश्ड रीड उलटी दिशा में जाते हैं: Opus 5.5 $0.20 लेता है, जबकि Grok का $0.50 है, जिससे उन एजेंटों के लिए वह सस्ता विकल्प बन जाता है जो बार-बार एक ही लंबा कॉन्टेक्स्ट पढ़ते हैं।
Grok 4.7 के मुख्य $2 और $6 रेट तभी लागू होते हैं जब आपका प्रॉम्प्ट 200,000 टोकन या उससे कम रहे। उसके ऊपर हर रेट दोगुना हो जाता है: $4 इनपुट, $1 कैश्ड और $12 आउटपुट। चूँकि इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 500K है, सस्ता ज़ोन उसके केवल पहले 40% हिस्से में फैला है।
Opus 5.5 की कीमत Opus 5 से 20% कम है, जिसमें कैश राइट पाँच मिनट के लिए $5 या एक घंटे के लिए $8 है। Claude API पर $8 इनपुट और $40 आउटपुट के साथ एक फ़ास्ट मोड प्रीव्यू भी है। एक जाल यह है कि सेशन के बीच में इफ़ोर्ट लेवल बदलने से प्रॉम्प्ट कैश अमान्य हो जाता है, इसलिए सस्ते कैश रीड चुपचाप पूरी कीमत वाले इनपुट बन जाते हैं। एक इफ़ोर्ट लेवल चुनें और उसी पर टिके रहें।
तीन रोज़ाना वर्कलोड पर सूची-कीमतें, बिना किसी कैशिंग या बैच छूट के:
| रोज़ाना वर्कलोड | Grok 4.7 | Claude Opus 5.5 | Opus का अतिरिक्त खर्च |
|---|---|---|---|
| सपोर्ट सारांश: 10M इन, 1M आउट | $26 | $60 | 2.3x |
| कोडिंग एजेंट: 5M इन, 5M आउट | $40 | $120 | 3.0x |
| रिपोर्ट लेखन: 1M इन, 3M आउट | $20 | $64 | 3.2x |
आपका वर्कलोड आउटपुट पर जितना ज़्यादा निर्भर होगा, अंतर उतना ही बढ़ेगा। Vals AI ने फ़ॉर्मूले के बजाय असली रन मापे। Vals इंडेक्स चलाने की लागत Opus 5.5 पर $32.14 और Grok 4.7 पर $12.12 रही, यानी लगभग 2.7x। Finance Agent टेस्ट की लागत $9.22 बनाम $2.72 रही। ProofBench लगभग बराबर रहा, $0.96 बनाम $0.79।
वर्बोसिटी भी Grok के बिल को नहीं बचाती। स्वतंत्र इंटेलिजेंस इंडेक्स रन में Grok 4.7 से 240M आउटपुट टोकन दर्ज हुए, जबकि तुलनीय मॉडलों का मीडियन 81M है। Opus 5.5 ने 260M दिए। दोनों मॉडल काफ़ी बोलते हैं, इसलिए प्रति-टोकन कीमत का अंतर लगभग सीधे आपके इनवॉइस तक पहुँचता है।
नीचे की हर संख्या को उसके स्रोत के साथ पढ़ें। कुछ स्कोर विक्रेता ने रिपोर्ट किए हैं, कुछ स्वतंत्र रन से आए हैं, और वही मॉडल इस पर निर्भर करते हुए बहुत अलग जगहों पर आ सकता है कि टेस्ट किसने चलाया।
कोडिंग वह जगह है जहाँ दोनों मॉडल सबसे साफ़ अलग दिखते हैं।
| बेंचमार्क | Grok 4.7 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 (विक्रेता द्वारा रिपोर्ट) | 38.0% | 66.4% |
| Terminal-Bench 4.0 (Vals AI) | 28.79% | 65.15% |
| CursorBench 4.0 | 46.3% | 57.8% |
| Code Migration (Vals AI) | 44.82% | 66.65% |
| IOI (Vals AI) | 57.72% | 95.06% |
| Vibe Code Bench v1.1 (Vals AI) | 86.17% | 90.29% |
| SRE Bench (Vals AI) | 3.82% | 33.59% |
Vals AI के कोडिंग टेस्ट में औसत निकालें तो Opus 5.5 को 67.13% और Grok 4.7 को 43.60% मिलता है। एक नज़दीकी नतीजा Vibe Code Bench का है, 86.17% बनाम 90.29%। Grok 4.7 DeepSWE v1.1 पर high effort में 71.0% भी लेता है, एक ऐसा टेस्ट जिसमें मुझे Opus 5.5 का कोई आँकड़ा नहीं मिला। Opus 5.5 FrontierCode v1.1 पर 54.4% स्कोर करता है, जो GPT-6 Astra से 1.1 अंक आगे है।
रीज़निंग का अंतर भी उतना ही साफ़ है। Vals इंडेक्स पर Opus 5.5 को 66.97% मिलता है, जबकि Grok को 54.95%। ProofBench v1.1, जिसे Vals AI गणित में रखता है, बोर्ड का सबसे एकतरफ़ा नतीजा है: 100% बनाम 26%। साइंस टेस्ट भी यही पैटर्न दिखाते हैं, जिसमें Opus 5.5 का औसत 58.65% और Grok 4.7 का औसत 34.83% है।
Opus 5.5 की लॉन्च टेबल में कुछ और नतीजे हैं: टूल्स के साथ Humanity's Last Exam पर 67.7%, नॉलेज वर्क के लिए GDPval-AA v2.1 पर 1846 का Elo, कंप्यूटर उपयोग के लिए OSWorld 2.0 पर 81.8%, और चार्ट पढ़ने के लिए Chartography पर 89.0%। Grok 4.7 के लॉन्च नोट्स अलग टेस्ट पर ज़ोर देते हैं: इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के लिए EEBench पर 64.0% और HealthBench Professional पर 56.7%।
Vals AI की तुलना में Grok की दो जीतें साफ़ हैं:
लीगल कैटेगरी के औसत में भी Grok आगे है (29.81% बनाम 27.12%), हालाँकि Legal Research Bench में Opus 5.5 50.48% बनाम 47.12% से जीतता है। हेल्थकेयर में लगभग बराबरी है: Opus को 70.61% और Grok को 69.47%।
स्वतंत्र इंटेलिजेंस इंडेक्स की लिस्टिंग Grok 4.7 की विंडो 500,000 टोकन बताती है, जो लगभग 750 पेज का टेक्स्ट है। Grok का अपना लॉन्च डॉक्यूमेंटेशन यह आँकड़ा छोड़ देता है, इसलिए इस पर कुछ बनाने से पहले अपने प्रोवाइडर से इसकी पुष्टि कर लें। Opus 5.5 1 मिलियन टोकन देता है, जो लगभग 1,500 पेज है, और हर रिस्पॉन्स में 128K टोकन तक आउटपुट। बैच जॉब बीटा हेडर के साथ 300K आउटपुट टोकन तक जा सकते हैं।
200K पर Grok की कीमत दोगुनी होने की बात याद रखें। 400K टोकन के कॉन्ट्रैक्ट Grok में डालने वाला जॉब ऊँचे टियर में पहुँचता है, जबकि Opus 5.5 के लिए कोई लंबे प्रॉम्प्ट का टियर सूचीबद्ध नहीं है।
कच्ची आउटपुट स्पीड पर Opus 5.5 95.3 टोकन प्रति सेकंड स्ट्रीम करता है और Grok 4.7 72.6 पर, जो तुलनीय मॉडलों के 78.5 के मीडियन से नीचे है। पहला टोकन आने में लगने वाला समय ज़्यादा उलझी कहानी है। वही इंडेक्स Grok 4.7 को उसकी xhigh रीज़निंग सेटिंग पर 73.9 सेकंड पर दिखाता है। Opus 5.5 का आँकड़ा max effort पर 731 सेकंड है, जो एक आउटलायर लगता है, इसलिए मैं उस पर भरोसा नहीं करूँगा।
पूरे टास्क पर वास्तविक समय के नतीजे Vals AI रनों में दोनों तरफ़ रहे। Grok 4.7 ने Vals इंडेक्स 35 मिनट में पूरा किया, जबकि Opus ने 1 घंटा 19 मिनट लिए, और Finance Agent टेस्ट 15 मिनट में बनाम 33 मिनट। ProofBench Opus ने जीता, 5 मिनट 51 सेकंड, जबकि Grok ने 12 मिनट 47 सेकंड लिए। कौन सा मॉडल पहले खत्म करता है, यह टास्क पर निर्भर है।
कई टीमें दोनों का इस्तेमाल करेंगी। टैगिंग, पहले ड्राफ़्ट के सारांश और रूटीन एक्सट्रैक्शन जैसे बल्क काम Grok 4.7 को भेजें, फिर कठिन मामले Opus 5.5 को दें: लंबे एजेंट रन, प्रूफ़ और माइग्रेशन। असफल टेस्ट या कम कॉन्फ़िडेंस स्कोर हैंडऑफ़ शुरू कर सकते हैं। मोटे अनुमान से, Vals इंडेक्स के काम का 75% Grok को और 25% Opus को भेजने पर लागत $32.14 के बजाय लगभग $17 होगी।
💡 स्विच करने से पहले जाँचें: Opus 5.5 कई ऐसी सेटिंग्स स्वीकार नहीं करता जिन पर पुराने Claude इंटीग्रेशन निर्भर थे। थिंकिंग बंद करने पर 400 एरर आता है, फ़ोर्स्ड टूल यूज़ (
tool_choiceकोanyपर सेट करना या कोई नाम वाला टूल) पर एरर आते हैं, और पुरानाcomputer_20251124टूल रिजेक्ट हो जाता है। Anthropic ज़्यादातर साइबरसिक्योरिटी रिक्वेस्ट को भी Opus 4.8 की ओर भेजता है, इसलिए मान लेने के बजाय सिक्योरिटी का काम सीधे टेस्ट करें।
Grok 4.7 के Terminal-Bench 4.0 स्कोर को देखें। विक्रेता 38.0% रिपोर्ट करता है। Vals AI ने 28.79% मापा। स्वतंत्र इंटेलिजेंस इंडेक्स रन ने 26% मापा। एक ही मॉडल, एक ही बेंचमार्क नाम, 12 अंक का फ़र्क, जो हार्नेस, इफ़ोर्ट सेटिंग और इसे चलाने वाले पर निर्भर करता है।
Opus 5.5 के नतीजों के साथ भी कुछ शर्तें (फ़ुटनोट) जुड़ी हैं। इसका डिफ़ॉल्ट इफ़ोर्ट medium है, लेकिन मुख्य स्कोर xhigh या max इफ़ोर्ट से आते हैं, जो ज़्यादा खर्च करते हैं और ज़्यादा समय लेते हैं। स्वतंत्र इंडेक्स भी max पर चल रहे Opus की तुलना xhigh पर चल रहे Grok से करता है, इसलिए दोनों अलग सेटिंग्स पर हैं। Anthropic खुद चेतावनी देता है कि इस क्षमता स्तर पर बेंचमार्क के अंतर असली दुनिया के फ़र्क का कम भरोसेमंद संकेत बन गए हैं।
इसलिए अपना टेस्ट खुद चलाएँ। इसमें एक दोपहर लगती है:
इस लेख के लिखे जाने तक न Grok 4.7 और न Claude Opus 5.5 Picasso IA कैटलॉग में दिखते हैं। नज़दीकी विकल्प आज उपलब्ध हैं, और आप इन्हें बिना API क्रेडेंशियल या सेटअप के इस्तेमाल कर सकते हैं।
| मॉडल | ताकत | लिंक |
|---|---|---|
| Grok 4 | कई हिस्सों वाले सवालों पर स्टेप-दर-स्टेप रीज़निंग | Grok 4 |
| Claude Opus 4.7 | कोड, इमेज पढ़ना, लंबी बातचीत | Claude Opus 4.7 |
| Claude Fable 5 | जटिल कोडिंग टास्क | Claude Fable 5 |
| Claude Sonnet 5 | ऑटोमेटेड कोडिंग का काम | Claude Sonnet 5 |
तीन तरफ़ा टेस्ट के लिए दूसरे विकल्पों में GPT 5.6 Sol, Gemini 3.1 Pro और Kimi K2.6 शामिल हैं।
💡 टिप: दोनों मॉडलों को एक ही प्रॉम्प्ट भेजें और जवाबों को साथ-साथ रखें। दस मिनट का यह काम किसी और बेंचमार्क टेबल से ज़्यादा बताता है।
एक मज़बूत लैंग्वेज मॉडल अच्छा प्रॉम्प्ट राइटर भी है। Claude Opus 4.7 या Grok 4 से अपने इमेज और वीडियो प्रॉम्प्ट का ड्राफ़्ट बनवाएँ, फिर नतीजों को किसी जनरेटर में पेस्ट करें:
दो AI मॉडलों की तुलना करने वाली ब्लॉग पोस्ट के लिए पाँच फोटोरियलिस्टिक इमेज प्रॉम्प्ट लिखें। हर प्रॉम्प्ट में एक सब्जेक्ट, एक लोकेशन, रोशनी की दिशा, कैमरा एंगल और एक लेंस होना चाहिए। हर प्रॉम्प्ट 70 शब्दों से कम रखें।
क्रम मायने रखता है: सब्जेक्ट, सेटिंग, रोशनी, कैमरा, लेंस। यह क्रम इमेज मॉडलों को वे डिटेल देता है जिनसे साफ़ और प्राकृतिक नतीजे बनते हैं।
इमेज के लिए Seedream 4.5, GPT Image 2, Flux 2 Pro या Nano Banana Pro आज़माएँ। छोटी क्लिप्स के लिए, Seedance 2.0, Veo 3.1 और Kling v3 Video एक प्रॉम्प्ट या स्थिर इमेज को गति में बदल देते हैं।
अब आपकी बारी है। Picasso IA खोलें, किसी लैंग्वेज मॉडल से तीन प्रॉम्प्ट माँगें, और उन्हें किसी इमेज मॉडल पर चलाएँ। अपना पसंदीदा नतीजा चुनें, उसे किसी वीडियो मॉडल से एनिमेट करें, और देखें कि हर मॉडल आपके निर्देश कैसे पढ़ता है। यह जानने का सबसे तेज़ तरीका है कि कौन सा मॉडल आपके लिए सही है, उनके सामने अपना प्रॉम्प्ट रखना।
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