Claude vs ChatGPT API: कोणते स्वस्त?

थोडक्यात

Claude आणि ChatGPT API च्या pricing मध्ये एकच स्पष्ट विजेता नाही, कारण दोन्ही vendors प्रत्येक tier वर input आणि output साठी वेगवेगळे दर आकारतात. August 2026 पर्यंत, Claude चे वरचे दोन tiers त्यांच्या OpenAI counterparts इतकाच प्रति input token दर आकारतात आणि प्रति output token कमी दर आकारतात. त्यामुळे output-heavy कामांमध्ये Claude किंचित पुढे राहतो. लहान tier मध्ये त्याच कामासाठी Claude ची किंमत अनेक पटींनी जास्त असते. Tier आणि token mix नमूद न करणारे कोणतेही उत्तर अंदाजावर आधारित असते.

म्हणून या पानावर प्रथम arithmetic दिले आहे. त्यानंतर त्यांच्या token mixes सह तीन costed workloads दिले आहेत. शेवटी headline rate पेक्षा प्रत्यक्ष bill वर अधिक परिणाम करणारे multipliers दिले आहेत.

तुम्हाला आवश्यक असलेले एकमेव सूत्र

दोन्ही API मध्ये मजकुरासाठी समान पद्धतीने शुल्क आकारले जाते. तुम्ही पाठवलेल्या tokens साठी शुल्क देता आणि model ने परत लिहिलेल्या tokens साठी अधिक दराने शुल्क देता.

cost = (input tokens / 1,000,000) * input rate + (output tokens / 1,000,000) * output rate

एक token म्हणजे इंग्रजीतील सुमारे 4 characters, म्हणजे जवळपास 0.75 शब्द. सुरुवातीच्या अंदाजासाठी एवढे प्रमाण वापरा. प्रत्यक्ष बिलासाठी प्रत्येक response मधील usage object मध्ये API ने परत केलेल्या counts वापरा.

# Rates are US dollars per million tokens.
def cost(in_tok, out_tok, in_rate, out_rate):
    return in_tok / 1e6 * in_rate + out_tok / 1e6 * out_rate

# One support-chat turn: 1,400 tokens in, 220 tokens out, on a $2 / $10 model.
print(round(cost(1400, 220, 2.0, 10.0), 6))

Script 0.005 छापते. म्हणजे प्रत्येक turn साठी अर्धा cent. महिन्यात अपेक्षित असलेल्या turns च्या संख्येने त्याचा गुणाकार करा आणि तुम्हाला budget मिळेल. त्या denominator मधील million-token unit अमूर्त वाटत असल्यास, Claude मध्ये एक million tokens मधून प्रत्यक्षात किती मजकूर मिळतो यामध्ये त्यामागील मजकुराचे ठोस प्रमाण दाखवले आहे. हे एक सूत्र समजून घ्या. त्यानंतर होणारा प्रत्येक price change नवीन analysis करण्याऐवजी एका ओळीतील edit ठरेल.

ऑगस्ट 2026 मध्ये प्रकाशित केलेले दर

हे दोन्ही vendors ने 1 August 2026 रोजी प्रकाशित केलेले सूचीबद्ध दर आहेत. या पोस्टमध्ये किंमत स्पष्टपणे लिहिलेली ही एकमेव जागा आहे. बजेट निश्चित करण्यापूर्वी हे दर claude.com/pricing आणि OpenAI च्या pricing page वरील दरांशी पडताळा.

[
  {
    "label": "Frontier",
    "claude_input": 5,
    "claude_output": 25,
    "openai_input": 5,
    "openai_output": 30
  },
  {
    "label": "Workhorse",
    "claude_input": 2,
    "claude_output": 10,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Workhorse from September",
    "claude_input": 3,
    "claude_output": 15,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Small",
    "claude_input": 1,
    "claude_output": 5,
    "openai_input": 0.2,
    "openai_output": 1.2
  }
]

ही जोडणी प्रत्येक lineup मधील स्थानानुसार केली आहे, प्रसिद्धीनुसार नाही. Frontier मध्ये Claude Opus 5 ची तुलना gpt-5.6-sol शी केली आहे. Workhorse मध्ये Claude Sonnet 5 ची तुलना gpt-5.6-terra शी केली आहे. Small मध्ये Claude Haiku 4.5 ची तुलना gpt-5.6-luna शी केली आहे. दोन्ही vendors या block पेक्षा उच्च tiers देखील विकतात. OpenAI जुन्या generations ना त्यांच्या मूळ दरांवर सूचीबद्ध ठेवते. एका बाजूच्या flagship ची दुसऱ्या बाजूच्या budget model शी तुलना केल्यास अर्थहीन आकडा मिळतो. बहुतेक प्रकाशित comparisons आपला headline अशाच प्रकारे तयार करतात.

या block मधील दोन बाबी स्पष्टपणे सांगणे आवश्यक आहे. Sonnet 5 चे 2 आणि 10 हे introductory rates आहेत. Anthropic च्या दस्तऐवजानुसार हे दर 31 August 2026 रोजी संपतात. त्यानंतर Sonnet 5 साठी 3 आणि 15 आकारले जातात. या एका बदलामुळे workhorse tier मधील अल्प Claude आघाडी स्पष्ट OpenAI आघाडीत बदलते. हा बदल या पोस्टच्या shelf life मध्येच घडतो.

दुसरी बाब लक्षात ठेवण्यासारखी आहे: वरील प्रत्येक row मध्ये Claude स्वतःच्या input rate च्या नेमक्या 5 पट output साठी दर आकारतो, तर OpenAI 6 पट दर आकारतो. Absolute rate पेक्षा हा ratio महत्त्वाचा आहे. तुमच्या token mix नुसार winner का बदलतो, हे यामुळे स्पष्ट होते.

दशलक्ष tokens मागील दरांची vendors मध्ये तुलना का करता येत नाही

दर म्हणजे प्रति token डॉलर. बिल म्हणजे प्रति token डॉलरला token संख्येने गुणिलेले मूल्य. मजकुराच्या एखाद्या भागासाठी token संख्या ही मजकुराचा गुणधर्म नसून model चा गुणधर्म असते.

Anthropic हे थेट स्पष्ट करते: Claude 4.7 आणि त्यानंतरचे models, ज्यात Claude Opus 5 आणि Claude Sonnet 5 यांचा समावेश आहे, नवीन tokenizer वापरतात. त्यामुळे Claude Sonnet 4.6 आणि त्यापूर्वीच्या models च्या तुलनेत समान मजकुरासाठी ते साधारण 30% अधिक tokens तयार करतात. दर बदललेला नाही. बिल बदलले आहे.

म्हणून दिसायला समान असलेले दोन दर समान बिल दर्शवत नाहीत. दोन्ही बाजूंचे tokens आपल्या स्वतःच्या मजकुरासह मोजा. या तुलनेसह कोणत्याही तुलनेवर विश्वास ठेवण्यापूर्वी हे करा.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarise the attached contract."}]
  }'

योग्य response हा input_tokens धारण करणारा लहान JSON object असतो. 401 म्हणजे तुमच्या shell मध्ये मुख्य variable रिकामा आहे. हाच मजकूर दुसऱ्या vendor च्या tokenizer मधून चालवा. एका count ला दुसऱ्या count ने भागा. त्यानंतर तुलना करण्यापूर्वी तो ratio प्रकाशित दरात गुणा. जर ratio एका vendor च्या बाजूने साधारण 1.2 पेक्षा अधिक असेल, तर तो वरील block मधील दरांतील प्रत्येक फरकापेक्षा अधिक प्रभावी ठरतो.

परिस्थिती एक: चॅट सुविधा

वेब अॅप्लिकेशनमधील support assistant. दर महिन्याला 120,000 turns. प्रत्येक turn मध्ये system prompt, tool schemas, retrieved केलेले दोन help-desk snippets आणि काही आधीचे messages पाठवले जातात. यामध्ये सुमारे 1,400 input tokens असतात आणि model सुमारे 220 tokens मध्ये उत्तर देतो. ही सुविधा interactive असल्यामुळे batch discount येथे लागू होऊ शकत नाही. ती workhorse tier वर चालवा.

[
  {
    "label": "List price",
    "claude_usd": "600.00",
    "openai_usd": "652.80"
  },
  {
    "label": "Cached prefix",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Small tier, cached",
    "claude_usd": "213.60",
    "openai_usd": "48.00"
  }
]

list price नुसार Claude चे बिल 600.00 आहे, तर OpenAI चे 652.80 आहे. input चे दोन्ही भाग समान आहेत, कारण input rates समान आहेत. संपूर्ण फरक output मध्ये आहे. Claude हा फरक इतक्या कमी margin ने जिंकतो की त्यावरून vendor निवडता येत नाही.

आता त्या 1,400 input tokens पैकी 800 tokens stable prefix म्हणून चिन्हांकित करा: system prompt आणि tool schemas प्रत्येक turn मध्ये बदलत नाहीत. cache hit साठी दोन्ही vendors त्यांच्या base input rate च्या 10% आकारतात. Claude चे बिल 427.20 आणि OpenAI चे 480.00 इतके कमी होते. Caching मुळे vendor निवडीपेक्षा अधिक बचत होते आणि दोन्ही platforms ही सुविधा देतात.

Claude येथे महाग ठरतो. बहुतेक support answers साठी workhorse model आवश्यक नसतो. तोच traffic small tier वर हलवल्यास Claude चे बिल 213.60, तर OpenAI चे 48.00 होते. एकाची दुसऱ्याशी भागाकार केल्यास, त्याच कामासाठी Claude ची किंमत सुमारे साडेचार पट आहे. Claude Haiku 4.5 प्रति million input tokens साठी 1 आकारतो, तर gpt-5.6-luna साठी हा दर 0.2 आहे. Caching करूनही पाचपट फरक भरून निघत नाही. तुमचा workload small model मध्ये बसत असल्यास OpenAI स्वस्त आहे आणि हा margin मोठा आहे.

परिस्थिती दोन: दीर्घ-संदर्भ दस्तऐवज pipeline

दर महिन्याला 25,000 contracts. प्रत्येक request मध्ये तेच 9,000-token instruction आणि JSON schema, त्यानंतर 12,000 tokens इतका contract text असतो. Model सुमारे 700 tokens इतकी structured fields परत करतो. या job मधील output एकूण tokens च्या 4% पेक्षा कमी आहे. ही एकच बाब तुलना निश्चित करते.

[
  {
    "label": "Chat feature",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Document pipeline",
    "claude_usd": "820.00",
    "openai_usd": "855.00"
  },
  {
    "label": "Coding agent",
    "claude_usd": "116.10",
    "openai_usd": "124.20"
  }
]

दोन्ही बाजूंवर 9,000-token prefix cache केल्यानंतर, Claude साठी 820.00 आणि OpenAI साठी 855.00 इतका खर्च येतो. Input legs चा खर्च cent पर्यंत समान आहे, कारण August 2026 मध्ये workhorse input rates समान आहेत. संपूर्ण फरक output leg मध्ये आहे. Claude वर त्याची किंमत input पेक्षा 5 पट आणि OpenAI वर 6 पट आहे.

या job साठी batching देखील शक्य आहे. Asynchronous work साठी दोन्ही vendors input आणि output वर 50% सूट देतात. त्यामुळे दोन्ही total निम्मे होतात आणि फरकाचे स्वरूप कायम राहते. कोणत्याही platform वर batch ही एकाच वेळी मिळणारी सर्वात मोठी सूट आहे. Nightly document pipeline मध्ये ती नेहमी वापरता येते.

Claude ज्या ठिकाणी मागे पडतो, ते आधीप्रमाणेच tier logic मुळे. Fixed schema नुसार field extraction हे small model चांगल्या प्रकारे करू शकते असे काम आहे. येथे input एकूण tokens पैकी 97% आहे. एक tier खाली गेल्यावर OpenAI input rate 0.1 ने आणि Claude input rate 0.5 ने गुणला जातो. मोठ्या model ची गरज आहे असे गृहीत धरण्यापूर्वी, समान evaluation वापरून 200 documents वर small model ची चाचणी घ्या. हीच evaluation एखाद्या job साठी योग्य Claude tier निवडताना वापराल.

परिस्थिती तीन: सतत कार्यरत coding agent

एका VPS वर एक developer agent चालवतो. महिन्याला साधारण 900 model turns होतात. प्रत्येक turn मध्ये repository context चे सुमारे 60,000 input tokens असतात. त्यापैकी 80% cache hit असतात. प्रत्येक turn सुमारे 1,800 tokens चे बदल आणि स्पष्टीकरण तयार करतो. याची किंमत frontier tier नुसार मोजा, कारण coding मध्ये capability gap मुळे प्रत्यक्ष आर्थिक खर्च होतो.

Claude ची किंमत 116.10 आहे. OpenAI ची किंमत 124.20 आहे. समान input rate, समान cache read rate आणि Claude चा कमी output rate यामुळे Claude सुमारे 7% ने स्वस्त ठरतो.

हा 7% फरक आधी नमूद केलेल्या tokenizer error bar च्या मर्यादेत येतो. त्यामुळे rates च्या दृष्टीने ही परिस्थिती समान समजा. मात्र billing model समान नाही. या प्रमाणात एका developer साठी subscription seat ची किंमत metered API calls पेक्षा सहसा कमी असते. Subscription seat समाविष्ट केल्यावर संपूर्ण तुलना बदलते. Agent ला metered billing वर ठेवण्यापूर्वी API आणि subscription cost comparison नुसार हा हिशोब करा. Metering वापरणार असल्यास tokens कुठे खर्च होतात हे आधी समजून घ्या, कारण coding agent चा token usage हा agent ने लिहिलेल्या code पेक्षा प्रत्येक turn मध्ये पुन्हा पाठवलेल्या context मुळे अधिक ठरतो.

बिल ठरवणारे गुणक

या यादीतील headline rate हा सर्वात लहान घटक आहे. खालील प्रत्येक घटक समान tier वरील दोन vendors मधील फरकापेक्षा प्रत्यक्ष बिलात अधिक बदल घडवतो.

Cached input. दोन्ही vendors cache hit साठी base input च्या 10% इतके शुल्क आकारतात. Anthropic cache लिहिण्यासाठीही शुल्क आकारते: पाच मिनिटांच्या entry साठी base input च्या 1.25 पट आणि एका तासाच्या entry साठी 2 पट. नंतरचा hit read price नुसार त्या entry चे refresh करतो. त्यामुळे पाच मिनिटांची entry एका read नंतर स्वतःचा खर्च भरून काढते. Requests मधील अंतर मोठे असलेल्या workload मध्ये read पेक्षा write अधिक वेळा होतात. अशा वेळी caching मुळे बचत होण्याऐवजी खर्च वाढतो. स्थिर traffic साठी caching उपयुक्त ठरते. Bursty traffic साठी नाही.

Batch discounts. दोन्ही platforms वर input आणि output साठी 50% सूट मिळते. ही सूट फक्त asynchronous कामासाठी लागू असते. Job थांबवून ठेवता येत असेल, तर कोणत्याही vendor कडील बिल निम्मे होते आणि ही सूट caching सोबत एकत्र लागू होते.

Output share. Claude output साठी आपल्या input rate च्या 5 पट शुल्क आकारते. OpenAI 6 पट शुल्क आकारते. तुमच्या tokens पैकी read करण्यापेक्षा लिहिल्या जाणाऱ्या tokens चे प्रमाण जास्त असेल, तर समान input rate असताना Claude अधिक किफायतशीर दिसते. Input-dominated कामासाठी उलट परिणाम होतो.

Retries. Retry मध्ये संपूर्ण input साठी पुन्हा शुल्क आकारले जाते आणि वापरता येईल असे कोणतेही output मिळत नाही. तुमच्या calls पैकी 6% schema validation मध्ये अयशस्वी होऊन पुन्हा चालवले जात असतील, तर तुमचा input खर्च plan मध्ये नमूद केलेल्यापेक्षा 6% अधिक असतो. Retries ची नोंद error line म्हणून नव्हे, तर cost line म्हणून करा. Teams ना हा गुणक सर्वात शेवटी आढळतो. अनेकदा vendor मधील ज्या फरकावर ते एक आठवडा चर्चा करतात, त्यापेक्षा हा गुणक मोठा असतो.

कोणत्या स्तरावर, कुठे आणि कोणाचा तोटा होतो

लहान स्तरावर Claude थेट पिछाडीवर आहे. Claude Haiku 4.5 साठी प्रति दशलक्ष input tokens 1 आकारले जातात, तर gpt-5.6-luna साठी हा दर 0.2 आहे. Output साठी हे दर अनुक्रमे 5 आणि 1.2 आहेत. मोठ्या प्रमाणातील classification आणि लहान extraction कामे Claude वर साधारण चारपट महाग पडतात.

1 September 2026 पासून Claude ला workhorse स्तरावरही तोटा होतो. त्या दिवशी introductory दर समाप्त होतो आणि Sonnet 5 चे दर 3 आणि 15 होतात. gpt-5.6-terra चे दर मात्र बदलत नाहीत. Output दराच्या बाबतीत frontier स्तरावर Claude आघाडीवर आहे; मात्र तुमच्या स्वतःच्या token counts मुळे हा फरक नाहीसा होऊ शकतो. August 2026 मध्ये input-dominated कामात कोणत्याही बाजूला आघाडी नाही, कारण दोन्ही बाजूंना प्रति दशलक्ष 2 दराने input आकारले जातात.

तुमच्या स्वतःच्या traffic वर हे कसे मोजावे

प्रत्येक response मधील usage object वाचा आणि प्रत्येक request साठी चार संख्या साठवा: input tokens, output tokens, cache read tokens आणि cache write tokens. Claude API मध्ये त्या input_tokens, output_tokens, cache_read_input_tokens आणि cache_creation_input_tokens म्हणून मिळतात. दररोज त्यांची बेरीज करा, ती सध्याच्या rates ने गुणा करा आणि एकूण रकमेची invoice शी तुलना करा. या दोन्ही रकमेतील फरक सहसा retries किंवा तुम्ही release केलेला पण विसरलेला code path यामुळे असतो.

ही तुलना sample prompt वर न करता एका आठवड्याच्या वास्तविक traffic वर करा. तसेच cost per token ऐवजी cost per completed task ची तुलना करा. दुप्पट rate असूनही एका प्रयत्नात उत्तर देणारे model, अर्ध्या rate वर तीन प्रयत्नांची गरज असलेल्या model पेक्षा स्वस्त असते. Cost per token हा rate आहे. Cost per completed task हे तुमचे bill आहे.

काहीही चालू ठेवण्यापूर्वी hard spend ceiling निश्चित करा. दोन्ही platforms त्यांच्या consoles मध्ये spend limits उपलब्ध करून देतात. Retry loop मध्ये अडकलेला agent एका रात्रीत महिन्याचे budget खर्च करू शकतो. हे नेहमी सुरू असलेल्या agent साठी cost control प्रमाणे configure करा. तुमच्या मालकीच्या server वर first version तयार करत असल्यास, VPS वर पहिला Claude API app या arithmetic च्या आधारभूत key handling आणि request loop चे वर्णन करते.

FAQ

Claude API, ChatGPT API पेक्षा स्वस्त आहे का?

नेहमीच नाही. August 2026 मध्ये frontier आणि workhorse tier साठी दोन्ही बाजूंवर प्रत्येक input token चा दर समान आहे. Claude प्रत्येक output token साठी कमी शुल्क आकारते. त्यामुळे output-heavy कामांमध्ये Claude काही टक्के स्वस्त पडते. small tier मध्ये OpenAI चे gpt-5.6-luna हे प्रत्येक input token साठी Claude Haiku 4.5 च्या एक-पंचमांश शुल्कात येते. त्यामुळे मोठ्या प्रमाणातील classification साठी OpenAI खूप स्वस्त आहे. तुमच्या स्वतःच्या token mix वरून स्वतःचा खर्च काढा. कारण इतका कमी फरक तुमच्या workload मुळे ठरतो, price list मुळे नाही.

प्रत्येक API वर समान शब्दांसाठी वेगवेगळ्या संख्येने tokens का लागतात?

कारण प्रत्येक model चे tokenizer स्वतंत्र असते आणि token count हा model वर अवलंबून असतो. Anthropic च्या दस्तऐवजानुसार Claude 4.7 आणि त्यानंतरची models, समान मजकुरासाठी Claude Sonnet 4.6 आणि त्यापूर्वीच्या models पेक्षा सुमारे 30% अधिक tokens तयार करतात. तुमचा स्वतःचा मजकूर प्रत्येक vendor च्या token counting endpoint कडे पाठवा. एका count ला दुसऱ्या count ने भागा. तुलना करण्यापूर्वी मिळालेला ratio प्रकाशित rate मध्ये गुणा करा. 20% token फरकामुळे प्रकाशित rate मधील बहुतेक फरकांपेक्षा अधिक परिणाम होतो.

Prompt caching मुळे कधी bill वाढू शकतो का?

होय, Anthropic वर तसे होऊ शकते. पाच मिनिटांच्या entry साठी cache write चा खर्च base input rate च्या 1.25 पट असतो. एक तासाच्या entry साठी तो 2 पट असतो. मात्र cache hit चा खर्च 0.1 पट असतो. तुमचा traffic इतका bursty असेल की बहुतेक entries काहीही read होण्यापूर्वी expire होत असतील, तर तुम्ही write premium भरता आणि कोणतेही reads मिळवत नाही. तुमच्या logs मध्ये cache_creation_input_tokens आणि cache_read_input_tokens यांची तुलना करा. Ratio 1 जवळ असेल, तर caching मुळे तुमचा खर्च वाढत आहे. Entry ची मुदत वाढवा किंवा caching काढून टाका.

Coding agent API वर चालवावा की subscription वर?

सामान्य प्रमाणात काम करणाऱ्या एका developer साठी subscription seat चा खर्च metered API billing पेक्षा साधारणपणे कमी असतो. कारण coding agent प्रत्येक turn वेळी मोठा context पुन्हा पाठवतो आणि त्या context साठी प्रत्येक वेळी शुल्क आकारले जाते. प्रथम एक आठवडा त्याचा वापर मोजा. त्यानंतर API च्या एकूण खर्चाची seat price सोबत तुलना करा. वापरात मोठे चढ-उतार असतील किंवा seat मधून उपलब्ध नसलेला programmatic access आवश्यक असेल, तर API अधिक फायदेशीर ठरते.