Claude Opus 4.8 बनाम GPT-5.5 बनाम Gemini 3.1 Pro: लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट API प्राइसिंग की तुलना

OpenAI के GPT-5.5 पेज में 1,050,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो और प्रति 1M टोकन $5 इनपुट / $30 आउटपुट सूचीबद्ध है। Anthropic Claude API पर Claude Opus 4.8 को $5 / $25 और 1M कॉन्टेक्स्ट के साथ सूचीबद्ध करता है। Google Gemini 3.1 Pro Preview की कीमत 200K-टोकन प्रॉम्प्ट तक $2 / $12, और 200K से ऊपर $4 / $18 रखता है।

लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट की पूरी लड़ाई एक वाक्य में यही है: GPT-5.5 आपको सबसे बड़ी घोषित विंडो और प्रीमियम आउटपुट रेट देता है, Claude Opus 4.8 सस्ते आउटपुट के साथ 1M-क्लास वर्कफ़्लो मैच करता है, और Gemini 3.1 Pro Preview का प्राइस एडवांटेज सबसे तेज़ है, खासकर जब आपके प्रॉम्प्ट 200K टोकन से नीचे रहते हैं।

डेवलपर्स को सच में जिस प्राइसिंग टेबल की ज़रूरत है

यहां वेंडर डॉक्स से मौजूदा फर्स्ट-पार्टी API लिस्ट प्राइस दिए गए हैं, जिन्हें 15 जून, 2026 को आधिकारिक पेजों से मिलाया गया था।

मॉडल	इनपुट / 1M टोकन	आउटपुट / 1M टोकन	अधिकतम कॉन्टेक्स्ट	आउटपुट सीमा	प्राइसिंग क्लिफ
GPT-5.5	$5.00	$30.00	1,050,000	128,000	कोई प्रॉम्प्ट-साइज़ टियर नहीं दिखाया गया
Claude Opus 4.8	$5.00	$25.00	Claude API पर 1M	128,000	कोई प्रॉम्प्ट-साइज़ टियर नहीं दिखाया गया
Gemini 3.1 Pro Preview	200K प्रॉम्प्ट तक $2.00, उससे ऊपर $4.00	200K प्रॉम्प्ट तक $12.00, उससे ऊपर $18.00	1M इनपुट	64K	200K से ऊपर इनपुट पर कीमत दोगुनी

OpenAI का मॉडल डॉक GPT-5.5 को जटिल प्रोफेशनल काम के लिए frontier मॉडल बताता है और प्रति 1M टोकन $5 इनपुट, $0.50 cached input और $30 आउटपुट, साथ ही 1,050,000-टोकन विंडो सूचीबद्ध करता है (OpenAI). Anthropic का सार्वजनिक प्राइसिंग पेज Opus 4.8 को प्रति मिलियन टोकन $5 इनपुट, $25 आउटपुट, $6.25 cache write और $0.50 cache read पर सूचीबद्ध करता है (Anthropic pricing). इसके Opus 4.8 मॉडल नोट्स कहते हैं कि मॉडल Claude API, Amazon Bedrock और Vertex AI पर डिफ़ॉल्ट रूप से 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट सपोर्ट करता है, और Microsoft Foundry पर 200K (Anthropic docs). Google का Gemini प्राइसिंग पेज gemini-3.1-pro-preview को 200K टोकन तक के प्रॉम्प्ट के लिए $2 / $12 और 200K से ऊपर $4 / $18 पर सूचीबद्ध करता है (Google pricing); Gemini 3 गाइड Gemini 3 मॉडल्स के लिए 1M इनपुट कॉन्टेक्स्ट और 64K तक आउटपुट सूचीबद्ध करता है (Google Gemini 3 guide).

ध्यान रखने वाली बात: “per 1M tokens” से कीमतें linear दिखती हैं। Gemini पूरी तरह linear नहीं है। प्रॉम्प्ट-साइज़ टियर मायने रखता है।

कॉस्ट क्लिफ: 200K टोकन ही सीमा है

कई डेवलपर एजेंट्स के लिए 200K टोकन कोई बड़ा नंबर नहीं है। एक मध्यम repo के साथ package-lock.json, कुछ generated files और एक design doc इसे पार करा सकते हैं। कोई legal contract corpus या customer-support archive भी यही काम और तेज़ी से कर सकता है।

अनुमानित फर्स्ट-पार्टी लागत उदाहरण:

वर्कलोड	GPT-5.5	Claude Opus 4.8	Gemini 3.1 Pro Preview
100K इनपुट + 10K आउटपुट	$0.80	$0.75	$0.32
250K इनपुट + 25K आउटपुट	$2.00	$1.88	$1.45
1M इनपुट + 50K आउटपुट	$6.50	$6.25	$4.90

मान्यताएं: केवल standard text token pricing, कोई batch discounts नहीं, कोई provider-specific caching savings नहीं, कोई अतिरिक्त tool charges नहीं, और जब प्रॉम्प्ट 200K टोकन से ऊपर हो तो Gemini का higher tier लागू। असल बिल बदल सकते हैं अगर आप prompt caching, batch APIs, priority modes, fast modes, tools या retries इस्तेमाल करते हैं।

काम की सीख सरल है। 200K प्रॉम्प्ट टोकन से नीचे, Gemini 3.1 Pro Preview लिस्ट प्राइस पर बहुत सस्ता है। 200K से ऊपर, इन उदाहरणों में यह अभी भी GPT-5.5 और Opus 4.8 से कम है, लेकिन अंतर घटता है। Claude और GPT की pricing surfaces ज़्यादा flat हैं, इसलिए जब प्रॉम्प्ट साइज़ बहुत बदलता हो तो cost forecasting आसान होती है।

कॉन्टेक्स्ट विंडो, उपयोगी कॉन्टेक्स्ट के बराबर नहीं है

1M-टोकन विंडो आपको कुछ retrieval engineering छोड़ने देती है। यह selection, compression और evals की ज़रूरत खत्म नहीं करती।

whole-repo analysis के लिए, मैं फिर भी डिफ़ॉल्ट रूप से पूरे repository को dump करने से बचूंगा। पहले मॉडल को manifest दें: file tree, package metadata, build scripts, dependency graph, recently changed files और test failures। फिर वे files जोड़ें जो मायने रखती हैं। Long context को breathing room की तरह सबसे अच्छा इस्तेमाल किया जाता है, agent design करना बंद करने के बहाने की तरह नहीं।

Claude Opus 4.8 को Anthropic ने अपने मॉडल नोट्स में “complex reasoning, long-horizon agentic coding, and high-autonomy work” के लिए स्पष्ट रूप से position किया है (Anthropic docs). वही पेज long-horizon agentic coding, tool triggering, compaction recovery और long-context quality में सुधारों को भी हाइलाइट करता है। असली coding agents में दूसरे घंटे के बाद जो failure modes दिखते हैं, ये ठीक वही हैं: forgotten constraints, skipped tool calls और summarization के बाद खराब recovery।

OpenAI GPT-5.5 को “coding and professional work” के लिए position करता है और इसे यहां की सबसे बड़ी सूचीबद्ध कॉन्टेक्स्ट विंडो देता है: 1,050,000 टोकन (OpenAI). nominal 1M से 50K अतिरिक्त होना अपने-आप में इसे चुनने का कारण नहीं है, लेकिन यह तब उपयोगी margin है जब आपकी orchestration layer system messages, tool schemas, traces और retrieved files जोड़ती है।

Google प्राइसिंग पेज और Gemini 3 गाइड में Gemini 3.1 Pro Preview को broad world knowledge, modalities में advanced reasoning, agentic capabilities और vibe-coding के लिए Pro मॉडल बताता है (Google pricing, Google Gemini 3 guide). यह gemini-3.1-pro-preview-customtools variant भी सपोर्ट करता है, जिसे Google तब सुझाता है जब apps Bash और custom tools को combine करते हैं और मॉडल से custom tools को prioritize कराने की ज़रूरत होती है। यह agent-builder के लिए बहुत specific clue है।

Scenario Picks

अगर आप whole-repo coding agent बना रहे हैं, तो Claude Opus 4.8 या GPT-5.5 से शुरू करें, फिर अपने traces पर Gemini 3.1 Pro Preview को benchmark करें। Claude का $25 आउटपुट रेट verbose patch planning, code review और multi-step tool loops के लिए GPT-5.5 पर सीधा cost edge देता है। GPT-5.5 की सूचीबद्ध विंडो सबसे बड़ी है और coding/professional-work positioning मजबूत है। मैं GPT-5.5 तब चुनूंगा जब workflow को OpenAI के Responses API ecosystem से लाभ हो या आपका existing stack पहले से OpenAI-native हो।

अगर आप document-heavy analysis agent बना रहे हैं, तो Gemini 3.1 Pro Preview वह पहला मॉडल है जिसे मैं cost-test करूंगा। 100K इनपुट और 10K आउटपुट पर, list-price estimate $0.32 है, जो ऊपर की table में Claude Opus 4.8 और GPT-5.5 के आधे से भी कम है। अगर आपके प्रॉम्प्ट अक्सर 200K पार करते हैं, तो cliff पर नज़र रखें। cliff घातक नहीं है, लेकिन यह आपका optimization target बदल देता है: बार-बार दोहराए जाने वाले boilerplate को cached या summarized रखें, और जब routed subset काफी हो तो हर PDF page attach करने से बचें।

अगर आपको stable cost forecasting चाहिए, तो तीनों में Claude Opus 4.8 सबसे साफ़ है। GPT-5.5 जैसा ही $5 इनपुट, सस्ता आउटपुट, 1M कॉन्टेक्स्ट, और सूचीबद्ध pricing में कोई 200K प्रॉम्प्ट टियर नहीं। जो teams agent runs को feature के रूप में बेचती हैं, उनके लिए predictable output cost मायने रखती है।

अगर आपको सबसे सस्ता flagship long-context entry point चाहिए, तो first-party list price पर Gemini जीतता है। tradeoff है preview status और tier boundary। इसे serious candidate की तरह treat करें, default forever choice की तरह नहीं।

एक Practical Routing Pattern

अपने product में किसी एक flagship model को hard-code न करें। prompt size, output risk और task type के आधार पर route करें।

एक ठीक-ठाक starting policy:

if prompt_tokens <= 200_000 and task is document-heavy:
    try Gemini 3.1 Pro Preview
elif task is long-running coding agent:
    try Claude Opus 4.8
elif task needs OpenAI-native agent tooling or the largest listed window:
    try GPT-5.5
else:
    run a small eval set across all three

अगर आप तीन vendors को wire किए बिना इन models को test करना चाहते हैं, तो onehop आसान रास्ता है: एक base URL को https://api.onehop.ai/v1 में बदलें, OpenAI/Anthropic-compatible calls इस्तेमाल करें, और Claude, GPT और Gemini को एक ही जगह से route करें। onehop कहता है कि यह first-party से सस्ता है, नए accounts को $10 free credit देता है, और card की ज़रूरत नहीं होती।

OpenAI SDK style के साथ example:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ONEHOP_API_KEY",
    base_url="https://api.onehop.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-8",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Review this repo manifest and list the riskiest files."}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

महत्वपूर्ण हिस्सा SDK नहीं है। discipline है: वही task, वही files, वही scoring rubric, तीन models। सफल run प्रति cost मापें, isolated cost per token नहीं।

Bottom Line

15 जून, 2026 के लिए मेरी default recommendations हैं:

• 200K प्रॉम्प्ट टोकन से कम document-heavy workloads के लिए पहले Gemini 3.1 Pro Preview चुनें।
• long-running coding agents के लिए पहले Claude Opus 4.8 चुनें, जहां output cost और tool reliability मायने रखते हैं।
• जब आपको OpenAI-native agent infrastructure या सबसे बड़ी listed context window चाहिए, तो पहले GPT-5.5 चुनें।
• 200K टोकन से ऊपर फिर से test करें, क्योंकि Gemini का price tier math बदल देता है।
• अपने prompt को एक विशाल महंगे blob में fine-tune करने से पहले prompt caching और routing इस्तेमाल करें।

Long context अब table stakes है। असली चुनाव यह है कि आपका agent पैसा कहां खर्च करता है: input bulk, output verbosity, retries या tool mistakes। अगर आप इन्हें जल्दी compare करने के लिए एक endpoint चाहते हैं, तो आप onehop पर Claude और अन्य models call कर सकते हैं, फिर $10 free credit के लिए sign up करें और commit करने से पहले अपने eval traces चलाएं।