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Claude Sonnet 5 vs Qwen3.7 Plus

vs

Lequel choisir, et quand

Les deux partagent une fenêtre de 1000000 tokens et acceptent texte et images avec du texte en sortie : la différence tient surtout au prix et à la forme. claude-sonnet-5 coûte $2 en entrée et $10 en sortie contre $0.4 et $1.6 pour qwen3.7-plus, soit 5x le tarif d'entrée et 6.25x celui de sortie côté Anthropic (et 2.5x sur les lectures de cache, $0.2 contre $0.08). Prenez claude-sonnet-5 quand il vous faut sa capacité de réflexion explicite ou jusqu'à 128000 tokens de sortie en une réponse ; prenez qwen3.7-plus pour du long contexte à gros volume, ou quand vos entrées comportent de la vidéo, qu'il accepte et que claude-sonnet-5 n'accepte pas.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneNon dépasséClaude Sonnet 54 / 221 / 22Qwen3.7 Plus11 / 244 / 24
Claude Sonnet 5 Qwen3.7 Plus autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
53.8%
16.5%
BioMysteryBench hard
34.1%
N/A
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
42.6%
N/A
Finance Agent v2
53.9%
N/A
Harvey Lab-AA
90.1%
N/A
GPQA Diamond
N/A
90.3%
ERQA
N/A
69.8%
Agents' Last Exam Pass
aucun autre modèle n'a fait mieux 33.3%
13.2%
LVBench
68.5%
76.2%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

Claude Sonnet 5 Qwen3.7 Plus Δ
Entrée / 1M de tokens $2 $0.4 5×
Sortie / 1M de tokens $10 $1.6 6.3×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.2 $0.08 2.5×
Écriture de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) 1.25x -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

Claude Sonnet 5 Qwen3.7 Plus
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable configurable
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts explicite (vous indiquez le préfixe) implicite + explicite
Durée de vie du cache 5m default, 1h option explicit: 5m, reset on hit
Préfixe minimal mis en cache 1024 tokens 1024 tokens

Spécifications

Claude Sonnet 5 Qwen3.7 Plus
Modalités d'entrée texte image texte image vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-06-30 2026-06-01
Coupure des connaissances 2026-01 -
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 128K 66K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type "adaptive"
  • output_config.effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valeurs acceptées
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max

"enabled" returns 400

enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Valeur par défaut

thinking on (adaptive)

effort
  • high

on

the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : Claude Sonnet 5 · Qwen3.7 Plus

Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. CRITÈRE exactement 3 phrases

Claude Sonnet 5 réussi · 3 sentences

Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.

sortie 194 tok latence 4.3 s

Qwen3.7 Plus réussi · 3 sentences

Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.

sortie 1428 tok (+1345 réflexion) latence 25.2 s

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. CRITÈRE le correctif passe les tests

Claude Sonnet 5 réussi · 8/8 cases

## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]

sortie 536 tok latence 7.1 s

Qwen3.7 Plus réussi · 8/8 cases

## Fixed Code ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]

sortie 2317 tok (+2005 réflexion) latence 40.5 s

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

Claude Sonnet 5 réussi · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```

sortie 348 tok latence 5.3 s

Qwen3.7 Plus réussi · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

sortie 1807 tok (+1750 réflexion) latence 31.6 s

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

Claude Sonnet 5 réussi · 123 words, 0 banned, 1 question

## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.

sortie 259 tok latence 4.8 s

Qwen3.7 Plus réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.

sortie 4453 tok (+4312 réflexion) latence 76.8 s

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    # model="qwen3.7-plus",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Claude Sonnet 5 ou Qwen3.7 Plus ?

Qwen3.7 Plus est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.4 contre $2, soit un écart de 5.0×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre Claude Sonnet 5 et Qwen3.7 Plus sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

Claude Sonnet 5 et Qwen3.7 Plus prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

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