Cohere: Command A+ contra Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Una comparativa lado a lado de Cohere: Command A+ (1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €)) y Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Cohere: Command A+ | Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | |
|---|---|---|
| Proveedor | Cohere | |
| Entrada | 1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €) | 0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €) |
| Salida | 5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €) | 5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €) |
| Lectura de caché | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) | 0,09 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,08 €) |
| Escritura de caché | - | 0,29 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,26 €) |
| Razonamiento | - | 5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €) |
| Entrada de audio | - | 1,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,56 €) |
| Imagen | - | 0,000001 US$ / imagen (≈ 0,000000779 €) |
| Búsqueda web | - | 49,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 43,63 €) |
| Ventana de contexto | 192.000 | 1.048.576 |
| Salida máxima | 64.000 | 65.536 |
| Entrada | text, image | text, image, video, file, audio |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 22 sept 2026 | 3 mar 2026 |
Diferencias clave
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview es 17% más barato en tokens de entrada.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview lee 5.5× más contexto (1.048.576 tokens).
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00367 US$ con Cohere: Command A+ y 0,00350 US$ con Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview.
En detalle
Cohere: Command A+ es un modelo de texto de Cohere, lanzado el 2026-09-22. Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview es un modelo de texto de Google, lanzado el 2026-03-03. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat con salida de texto, por lo que a nivel de una sola llamada de completado se ven similares: envías mensajes y recibes texto de vuelta. Las diferencias aparecen en el tamaño del contexto, lo que puedes introducir y los ajustes que cada proveedor expone.
La división más clara es el contexto y las modalidades de entrada. Gemini 3.1 Flash Lite Preview admite una ventana de contexto mucho mayor, 1.048.576 tokens frente a 192.000 de Command A+. Gemini también acepta más tipos de entrada: texto, imagen, vídeo, archivo y audio, mientras que Command A+ acepta solo texto e imagen. Ambos devuelven únicamente texto. En cuanto a parámetros, Command A+ admite frequency_penalty, presence_penalty, top_k, stop y seed junto con temperature, top_p, tools, structured_outputs, response_format, reasoning e include_reasoning. Gemini admite temperature, top_p, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, pero no frequency_penalty, presence_penalty, top_k ni stop. Si tu canalización de prompts depende de penalizaciones por repetición o de una secuencia de parada, esa es una razón para fijarte bien en qué modelo llamas. Gemini es la opción más barata en precio de entrada, mientras que el precio de salida es más o menos el mismo entre los dos.
Para el trabajo diario, elige según lo que le estés dando al modelo. Si resúmenes o razonas sobre documentos muy largos, bases de código grandes o transcripciones largas, el contexto mayor de Gemini significa menos soluciones alternativas de fragmentación. Si necesitas pasar audio o vídeo directamente, Gemini es el único de los dos que acepta esas modalidades. Si trabajas con imágenes más texto y quieres un control más fino sobre el comportamiento de muestreo, Command A+ te da penalizaciones y top_k, lo que puede importar para mantener el texto generado por buen camino. Ambos admiten tools y structured_outputs, así que las cargas de trabajo de estilo agente y con forma de JSON son viables en cualquiera de los dos; ninguno tiene una ventaja exclusiva ahí según los datos disponibles. Para generación de texto sencilla donde domina el coste de los tokens de entrada, Gemini es la llamada más barata.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 usa la misma interfaz compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías una solicitud estándar de chat completions con tu array de messages y estableces el campo model. Para usar el modelo de Cohere, establece model en "cohere/command-a-plus". Para usar el modelo de Google, establece model en "google/gemini-3.1-flash-lite-preview". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud sigue igual, con una advertencia: pasa solo los parámetros que el modelo elegido admite. Una solicitud que incluya top_k o stop no se trasladará limpiamente al modelo Gemini, y reasoning_effort se aplica a Gemini pero no a Command A+. Mantén tu conjunto de parámetros en el subconjunto común (temperature, top_p, max_tokens, tools, structured_outputs, response_format, seed, reasoning) si quieres cambiar los ids de modelo sin tocar nada más.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "cohere/command-a-plus" a "google/gemini-3.1-flash-lite-preview": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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": "google/gemini-3.1-flash-lite-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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