Claude 3.7 Sonnet-এর খরচ কত?

প্রতি ১ মিলিয়ন ইনপুট tokens-এর খরচ ৩ ডলার এবং ১ মিলিয়ন আউটপুট tokens-এর খরচ ১৫ ডলার। থিংকিং tokens সাধারণ আউটপুট রেট অনুযায়ী বিল করা হয়।

context window-এর আকার কত?

Claude 3.7 Sonnet-এ ২০০,০০০ tokens-এর একটি context window রয়েছে। reasoning সক্রিয় থাকলে এটি একটি একক রেসপন্সে ১২৮,০০০ tokens পর্যন্ত তৈরি করতে পারে।

এটি কি ভিশন টাস্ক সাপোর্ট করে?

হ্যাঁ, এটি একটি পূর্ণাঙ্গ multimodal model যা ইমেজ, চার্ট এবং ডকুমেন্ট অ্যানালাইসিস benchmark-এ দারুণ পারফর্ম করে।

আমি কীভাবে reasoning মোড সক্রিয় করব?

API রিকোয়েস্টের থিংকিং ব্লকে budget_tokens প্যারামিটারের একটি মান প্রদান করে আপনি এটি সক্রিয় করতে পারেন।

এটি কি Claude 3.5 Sonnet-এর চেয়ে ভালো কোডিং করতে পারে?

হ্যাঁ, এটি কোডিংয়ের ক্ষেত্রে বড় ধরনের উন্নতি দেখিয়েছে এবং SWE-bench Verified-এ ৬২.১% স্কোর করেছে, যা আগের ইন্ডাস্ট্রি স্ট্যান্ডার্ডের তুলনায় অনেক বেশি।

এটি কি ভিডিও ফাইল প্রসেস করতে পারে?

না, এটি সরাসরি ভিডিও ইনপুট সাপোর্ট করে না এবং এর জন্য ইমেজ বা টেক্সট ইনপুট প্রয়োজন।

Claude Code হলো একটি CLI টুল যা ডেভেলপারের টার্মিনালে কোডিং টাস্ক সম্পন্ন করার জন্য মডেলের agentic ক্ষমতা ব্যবহার করে।

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet হলো Anthropic-এর প্রথম হাইব্রিড reasoning মডেল, যা সেরা মানের কোডিং সক্ষমতা, ২০০k context window এবং দৃশ্যমান চিন্তার প্রক্রিয়া প্রদান করে।

anthropicClaude 3ফেব্রুয়ারি ২৪, ২০২৫

কনটেক্সট

200Kটোকেন

সর্বোচ্চ আউটপুট

128Kটোকেন

ইনপুট মূল্য

$3.00/ 1M

আউটপুট মূল্য

$15.00/ 1M

মোডালিটি:TextImage

ক্ষমতা:ভিশনটুলসস্ট্রিমিংরিজনিং

বেঞ্চমার্ক

GPQA

84.8%

HLE

34%

MMLU

89%

MMLU Pro

74%

SimpleQA

42%

IFEval

93.2%

AIME 2025

54.8%

MATH

96.2%

GSM8k

97%

MGSM

92%

MathVista

70%

SWE-Bench

70.3%

HumanEval

94%

LiveCodeBench

65%

MMMU

75%

MMMU Pro

55%

ChartQA

89%

DocVQA

94%

Terminal-Bench

35.2%

ARC-AGI

12%

API ডকুমেন্টেশন দেখুন

Claude 3.7 Sonnet সম্পর্কে

Claude 3.7 Sonnet এর ক্ষমতা, বৈশিষ্ট্য এবং কীভাবে এটি আপনাকে ভালো ফলাফল অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে জানুন।

হাইব্রিড reasoning ডিজাইন

Claude 3.7 Sonnet একটি নতুন আর্কিটেকচার ব্যবহার করে যা ব্যবহারকারীদের গতি এবং গভীরতার মধ্যে বেছে নেওয়ার সুযোগ দেয়। এটি প্রথম মডেল যা এক্সটেন্ডেড থিংকিংয়ের জন্য একটি টগল প্রদান করে, যা সিস্টেমকে উত্তর দেওয়ার আগে জটিল লজিক নিয়ে কাজ করতে দেয়। এই স্বচ্ছতা ডেভেলপারদের বুঝতে সাহায্য করে যে মডেলটি কীভাবে সিদ্ধান্তে পৌঁছালো, যা টেকনিক্যাল কাজে ভুল হওয়ার সম্ভাবনা কমায়।

টেকনিক্যাল সমস্যা সমাধান

এই মডেলটি উচ্চস্তরের সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য তৈরি। এটি SWE-bench Verified benchmark-এ ৬২.১% স্কোর করে, যা বাস্তব GitHub ইস্যু সমাধানের দারুণ সক্ষমতা প্রদর্শন করে। Claude Code-এর মতো টুলগুলোর সাথে ব্যবহার করলে এটি বিশাল রিপোজিটরি জুড়ে ফাইল এডিটিং এবং কমান্ড এক্সিকিউশন পরিচালনা করতে পারে। এটি বর্তমানের শীর্ষস্থানীয় reasoning মডেলগুলোর সমপর্যায়ের নির্ভুলতার সাথে গণিত এবং কোডিংয়ের কাজ সামলায়।

বিশাল কনটেক্সট সক্ষমতা

২০০,০০০ tokens-এর একটি context window থাকায় মডেলটি বিশাল ডকুমেন্টেশন বা কোডবেস একবারে প্রসেস করতে পারে। থিংকিং মোড সক্রিয় থাকলে এটি ১২৮,০০০ tokens পর্যন্ত আউটপুট সাপোর্ট করে, যা দীর্ঘ স্ক্রিপ্ট বা বিস্তারিত রিপোর্ট তৈরির জন্য উপযোগী। এছাড়াও মডেলটি multimodal, অর্থাৎ এটি টেক্সটের পাশাপাশি চার্ট ও ডায়াগ্রামও ব্যাখ্যা করতে পারে।

Claude 3.7 Sonnet এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

দুর্দান্ত ফলাফল অর্জন করতে Claude 3.7 Sonnet ব্যবহারের বিভিন্ন উপায় আবিষ্কার করুন।

Agentic সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং

টার্মিনাল টুল ব্যবহার করে বাগ ঠিক করা এবং বিশাল ফাইল স্ট্রাকচার জুড়ে কোড রিফ্যাক্টর করা।

ম্যাথ প্রুফ ভেরিফিকেশন

মডেলটিকে যৌক্তিক ধাপগুলোর মাধ্যমে চিন্তা করার সুযোগ দিয়ে কঠিন গাণিতিক সমস্যা সমাধান করা।

রিপোজিটরি অ্যানালাইসিস

একটি মাত্র prompt-এর মাধ্যমে পুরো টেকনিক্যাল কোডবেস থেকে তথ্য সংগ্রহ এবং প্যাটার্ন শনাক্ত করা।

ভিজ্যুয়াল ডাটা পার্সিং

জটিল চার্ট, ফ্লোচার্ট এবং টেকনিক্যাল ডায়াগ্রামগুলোকে স্ট্রাকচার্ড JSON ডাটাতে রূপান্তর করা।

সিস্টেম আর্কিটেকচার প্ল্যানিং

এক্সটেন্ডেড থিংকিং মোড ব্যবহার করে বিস্তারিত লজিক চেকসহ সফটওয়্যার সিস্টেম ডিজাইন করা।

অটোমেটেড Git ওয়ার্কফ্লো

agentic টুল ব্যবহারের মাধ্যমে কমিট মেসেজ, কোড রিভিউ এবং টেস্ট এক্সিকিউশন পরিচালনা করা।

শক্তি

সীমাবদ্ধতা

হাইব্রিড থিংকিং অপশন: প্রথম মডেল যা ব্যবহারকারীদের দ্রুত সাধারণ রেসপন্স এবং গভীর reasoning মোডের মধ্যে অদলবদল করার সুবিধা দেয়।

Reasoning ল্যাটেন্সি: থিংকিং মোড চালু করলে মডেলের রেসপন্স পাওয়ার সময় উল্লেখযোগ্যভাবে বেড়ে যায়।

সেরা কোডিং এজেন্ট: SWE-bench Verified-এ ৬২.১% স্কোরসহ প্রোডাকশন ইস্যু সমাধানের জন্য শীর্ষস্থানীয় পারফরম্যান্স।

থিংকিং খরচ: অভ্যন্তরীণ reasoning tokens প্রতি মিলিয়ন আউটপুটে ১৫ ডলার হারে বিল করা হয়, যা দীর্ঘ টাস্কের ক্ষেত্রে ব্যয়বহুল হতে পারে।

অতিরিক্ত আউটপুট সক্ষমতা: একটি একক রেসপন্সে ১২৮,০০০ tokens পর্যন্ত জেনারেট করতে পারে, যা বিশাল কোড এবং ডকুমেন্ট তৈরির জন্য সহায়ক।

ভিডিও সাপোর্ট নেই: কিছু প্রতিযোগীর বিপরীতে, এটি API-এর মাধ্যমে সরাসরি raw ভিডিও ফাইল ইনজেস্ট বা বিশ্লেষণ করতে পারে না।

স্বচ্ছ লজিক: এক্সটার্নাল চেইন-অব-থট ব্যবহারকারীদের মডেলের অভ্যন্তরীণ reasoning প্রক্রিয়া নিরীক্ষা এবং ডিবাগ করার সুযোগ দেয়।

নলেজ কাটঅফ: এর ট্রেনিং ডাটা অক্টোবর ২০২৪ পর্যন্ত, ফলে সাম্প্রতিক ইন্ডাস্ট্রি আপডেটগুলো এতে নেই।

API দ্রুত শুরু

anthropic/claude-3-7-sonnet

ডকুমেন্টেশন দেখুন

anthropic SDK

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const anthropic = new Anthropic();

const message = await anthropic.messages.create({
  model: "claude-3-7-sonnet-20250219",
  max_tokens: 4096,
  thinking: {
    type: "enabled",
    budget_tokens: 2048
  },
  messages: [{ role: "user", content: "এই আর্কিটেকচারাল ত্রুটি বিশ্লেষণ করো..." }],
});

console.log(message.content);

SDK ইনস্টল করুন এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে API কল করা শুরু করুন।

Claude 3.7 Sonnet সম্পর্কে মানুষ কী বলছে

Claude 3.7 Sonnet সম্পর্কে কমিউনিটি কী ভাবছে দেখুন

“Claude Code ও ৩.৭ Sonnet মিলে আমার টার্মিনালে সুপার-পাওয়ারড জুনিয়র ডেভেলপারের মতো কাজ করে। প্রথমবারের মতো মনে হলো agentic AI বাস্তব।”

— dev_guru_99

“হাইব্রিড reasoning একটি বড় আপডেট। আমার সব সময় ৩০ সেকেন্ড ধরে চিন্তার প্রয়োজন হয় না, তবে ডিবাগিংয়ের সময় এটি অবিশ্বাস্য।”

— TechLead_X

twitter

“Anthropic এমন একটি মডেল তৈরি করেছে যা গণিতের ক্ষেত্রে o1-এর সাথে প্রতিযোগিতা করে এবং সাধারণ চ্যাটের জন্য খুবই কার্যকর।”

— logic_fanatic

hackernews

“Claude পাঁচ মিনিটের কম সময়ে সাইটেশনসহ সুন্দরভাবে ফরম্যাট করা রিপোর্ট প্রদান করে।”

— ThinkingDeeplyAI_mod

“১২৮k আউটপুট লিমিটটি একটি দারুণ ফিচার। শেষ পর্যন্ত এমন একটি মডেল পেলাম যা বড় স্ক্রিপ্ট লিখতে গিয়ে মাঝপথে আটকে যায় না।”

— code_monk_42

“Claude ৩.৭ + MCP এই মুহূর্তে জ্যারভিস (Jarvis)-এর সবচেয়ে কাছাকাছি। এটি আসলেই আমার লোকাল টুলগুলো সঠিকভাবে ব্যবহার করতে পারে।”

— julie_codes_it

twitter

Claude 3.7 Sonnet সম্পর্কে ভিডিও

Claude 3.7 Sonnet সম্পর্কে টিউটোরিয়াল, রিভিউ এবং আলোচনা দেখুন

“Claude 3.7 সত্যিই চমৎকার। নতুন বেস মডেলটি প্রোগ্রামিংয়ে নিজেকে ছাড়িয়ে আরও ভালো হয়েছে।”

“নতুন ৩.৭ মডেলটি OpenAI o3 mini সহ অন্য সব মডেলকে পেছনে ফেলে দিয়েছে।”

“এটি ৭০% GitHub ইস্যু সমাধান করতে সক্ষম।”

“এক্সটেন্ডেড থিংকিং মডেলটিকে কোড আউটপুট দেওয়ার আগে একটি সমস্যা নিয়ে চিন্তা করার সুযোগ দেয়।”

“ডেভেলপার অভিজ্ঞতার জন্য এটি একটি বিশাল জয়।”

“চ্যাটবট আপনাকে পরামর্শ দেয়, কিন্তু Claude Code অ্যাকশন নেয়। এটি ফাইল তৈরি করতে, ওয়েবসাইট বিল্ড করতে এবং প্যাকেজ ইনস্টল করতে পারে।”

“এক্সটেন্ডেড থিংকিং হলো কোনো অ্যাকশন নেওয়ার আগে Claude-এর চিন্তা করার প্রক্রিয়া।”

“এই টুলটি টার্মিনাল এনভায়রনমেন্টের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।”

“MCP কানেক্টিভিটিই এটিকে সাধারণ ChatGPT থেকে আলাদা করে।”

“মডেলটি অস্পষ্ট টার্মিনাল কমান্ডের পেছনের উদ্দেশ্য বুঝতে পারে।”

“Claude Code-এর মাধ্যমে টার্মিনালের সাথে ইন্টিগ্রেশন এমন এক পর্যায়ের এজেন্সি যা আমরা আগে দেখিনি।”

“Claude 3.7 Sonnet-এর চিন্তার প্রক্রিয়া দেখানোর ক্ষমতা প্রতিযোগীদের চেয়ে অনেক বেশি স্বচ্ছ।”

“SWE-bench Verified-এ এটি ৬২% স্কোর ছুঁয়েছে।”

“হাইব্রিড reasoning মানে হলো আপনার যখন প্রয়োজন নেই তখন ল্যাটেন্সি পেনাল্টি দিতে হবে না।”

“এটি আগের Claude মডেলগুলোর উচ্চমানের রাইটিং স্টাইল বজায় রেখেছে।”

শুধু প্রম্পটের চেয়ে বেশি

আপনার ওয়ার্কফ্লো সুপারচার্জ করুন AI অটোমেশন দিয়ে

Automatio AI এজেন্ট, ওয়েব অটোমেশন এবং স্মার্ট ইন্টিগ্রেশনের শক্তি একত্রিত করে আপনাকে কম সময়ে আরও বেশি অর্জন করতে সাহায্য করে।

AI এজেন্ট

ওয়েব অটোমেশন

স্মার্ট ওয়ার্কফ্লো

বিনামূল্যে শুরু করুন

Claude 3.7 Sonnet এর জন্য প্রো টিপস

Claude 3.7 Sonnet থেকে সর্বাধিক পেতে এবং ভালো ফলাফল অর্জন করতে বিশেষজ্ঞ টিপস।

Reasoning বাজেট সেট করুন

খরচ নিয়ন্ত্রণের জন্য API থিংকিং প্যারামিটার ব্যবহার করে reasoning tokens-এর সংখ্যা সীমিত করুন।

থট ব্লকগুলো পর্যালোচনা করুন

জটিল উত্তরের লজিক যাচাই করতে রেসপন্সের ভেতরের চেইন-অব-থট (chain-of-thought) চেক করুন।

MCP কানেক্টর ব্যবহার করুন

রিয়েল-টাইম প্রজেক্ট কনটেক্সটের জন্য মডেলটিকে লোকাল ডাটাবেস এবং ক্লাউড স্টোরেজের সাথে কানেক্ট করুন।

কনটেক্সট রিফ্রেশিং

দীর্ঘ agentic লুপের সময় context window-কে প্রাসঙ্গিক তথ্যের ওপর ফোকাস রাখতে সামারি কমান্ড ব্যবহার করুন।

প্রশংসাপত্র

আমাদের ব্যবহারকারীরা কী বলেন

হাজার হাজার সন্তুষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে যোগ দিন যারা তাদের ওয়ার্কফ্লো রূপান্তরিত করেছেন

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.