Command R (08-2024) مقابل Hy3 preview: سعر API والسياق والميزات

نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.

جديد هنا؟ اكتشف كيف يعمل جولة لمدة دقيقة واحدة في ساحة التجربة والنماذج ومفتاح API الخاص بك.

Cohere: Command R (08-2024) مقابل Tencent: Hy3 preview

مقارنة جنبًا إلى جنب بين Cohere: Command R (08-2024) (‏0.52 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.97 ر.س.‏)) وTencent: Hy3 preview (‏0.63 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.36 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	Cohere: Command R (08-2024)	Tencent: Hy3 preview
المزوّد	Cohere	Tencent
الإدخال	‏0.52 US$ / مليون رمز (≈ ‏1.97 ر.س.‏)	‏0.63 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.36 ر.س.‏)
الإخراج	‏2.10 US$ / مليون رمز (≈ ‏7.87 ر.س.‏)	‏2.10 US$ / مليون رمز (≈ ‏7.87 ر.س.‏)
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	-	‏0.21 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.79 ر.س.‏)
نافذة السياق	128,000	262,144
الحد الأقصى للإخراج	4,000	235,929
الإدخال	text	text
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	30‏/08‏/2024	22‏/04‏/2026

أبرز الفروق

Cohere: Command R (08-2024) أرخص بنسبة 17% في رموز الإدخال.
يقرأ Tencent: Hy3 preview سياقًا أكبر بمقدار 2.0× (262,144 رمز).
Cohere: Command R (08-2024) وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
Tencent: Hy3 preview وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.00158 US$ مع Cohere: Command R (08-2024) و‏0.00168 US$ مع Tencent: Hy3 preview.

بالتفصيل

Cohere: Command R (08-2024) هو نموذج نصي من Cohere، صدر في 30 أغسطس 2024 تحت معرّف النموذج cohere/command-r-08-2024. Tencent: Hy3 preview هو نموذج نصي من Tencent، صدر في 22 أبريل 2026 تحت معرّف النموذج tencent/hy3-preview. يُقدَّم كلاهما كنماذج محادثة نصية دخلاً ونصية خرجاً على api14، لذا لا يقبل أي منهما الصور أو الصوت في الإدخال، ولا ينتج أي منهما شيئاً غير النص في الإخراج.

أوضح فرق بينهما هو السياق والاستدلال. يمتلك Hy3 preview نافذة سياق تبلغ 262144 رمزاً، أي ضعف الـ 128000 رمزاً التي يوفرها Command R، لذا هو الخيار الذي يُلجأ إليه عندما يتعين على طلب واحد أن يستوعب مستندات طويلة جداً أو قواعد برمجية كبيرة أو سجل محادثة ممتداً. كما يكشف Hy3 preview عن عناصر تحكم في الاستدلال (include_reasoning وreasoning وreasoning_effort)، وهو ما لا يفعله Command R، مما يجعله الوحيد بين الاثنين الذي يمكن أن يُطلب منه التفكير في مسألة قبل الإجابة. أما Command R فيسير في الاتجاه المعاكس فيما يخص البنية: فهو الوحيد بين الاثنين الذي يدعم المخرجات المهيكلة وresponse_format، لذا عندما تحتاج إلى أن تتوافق الإجابة مع مخطط JSON أو شكل ثابت، فهو الخيار الطبيعي. وتتباين مجموعتا المعاملات لديهما فيما عدا ذلك بطرق صغيرة. يقبل Command R أيضاً frequency_penalty وpresence_penalty وstop وtop_k، بينما لا يسرد Hy3 preview تلك المعاملات. ويقبل كلاهما temperature وtop_p وmax_tokens وseed وtools وtool_choice، لذا فإن استدعاء الدوال متاح على أي من الجانبين.

في العمل اليومي، اختر بناءً على ما تحتاجه المهمة فعلاً. إذا كنت تقوم بالاستخلاص أو التصنيف أو تعبئة النماذج أو أي شيء يجب أن تقع فيه الإجابة ضمن مخطط صارم، فإن Command R هو الأنسب لأن المخرجات المهيكلة مدعومة مباشرة بدلاً من انتزاعها عبر التلقين. وإذا كنت تلخص أو تستعلم عن كمية ضخمة جداً من النص، أو تريد أن يعمل النموذج عبر منطق متعدد الخطوات أو حساب أو تخطيط قبل أن يلتزم بإجابة، فإن Hy3 preview هو الخيار الأقوى نظراً لسياقه الأكبر ومعاملات الاستدلال لديه. استخدام الأدوات متعادل، لذا فإن أعباء العمل بنمط الوكيل التي تحتاج فقط إلى استدعاء الدوال يمكن أن تسير في أي من الاتجاهين. من حيث السعر، Command R هو الأرخص بين الاثنين في الإدخال، بينما تسعير الإخراج متقارب تقريباً لكليهما، لذا لا يميل عامل التكلفة بالقرار إلا عندما يكون عبء العمل كثيف الإدخال.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 هو العملية نفسها. نقطة النهاية متوافقة مع OpenAI، لذا توجّه عميل OpenAI أو SDK الحالي لديك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل طلب إكمال المحادثة المعتاد، وتضبط حقل model على المعرّف الذي تريده. التبديل بين الاثنين يعني تغيير تلك السلسلة الواحدة، من cohere/command-r-08-2024 إلى tencent/hy3-preview أو العكس. تبقى مصفوفة messages لديك، وتلقين النظام لديك، وإعداد البث كما هي. التعديلات الوحيدة الجديرة بالتنفيذ هي تلك التي تتطلبها النماذج نفسها: احذف response_format ومعاملات العقوبة عند الانتقال إلى Hy3 preview، واحذف reasoning_effort وحقول الاستدلال الأخرى عند الانتقال إلى Command R، لأن كل نموذج سيرفض المعاملات التي لا يسردها.

لا تزال هناك حالات يفوز فيها النموذج الآخر. إذا كنت ملتزماً بالفعل بخط أنابيب كثيف الاستدلال وتحتاج فقط إلى سياق معتدل، فإن Command R ليس البديل الصحيح، لأنه لا يملك أي عناصر تحكم في الاستدلال على الإطلاق؛ ابقَ على Hy3 preview. وبالعكس، إذا كان تطبيقك يعتمد على مخرجات مهيكلة مضمونة، فإن Hy3 preview لا يمكنه تقديم ذلك، لذا أبقِ Command R في مكانه حتى حيث يكون السياق الأطول ملائماً.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "cohere/command-r-08-2024" إلى "tencent/hy3-preview"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل Cohere: Command R (08-2024) وساحة التجربة →تفاصيل Tencent: Hy3 preview وساحة التجربة →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "tencent/hy3-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Cohere: Command R (08-2024) مقابل Tencent: Hy3 preview

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى