Cohere: Command A+ contra Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Una comparativa lado a lado de Cohere: Command A+ (1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €)) y Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (0,91 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,81 €)) 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+ | Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Cohere | Qwen |
| Entrada | 1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €) | 0,91 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,81 €) |
| Salida | 5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €) | 5,46 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,86 €) |
| Lectura de caché | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) | - |
| Ventana de contexto | 192.000 | 1.000.000 |
| Salida máxima | 64.000 | 65.536 |
| Entrada | text, image | text, image, video |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 22 sept 2026 | 16 feb 2026 |
Diferencias clave
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 es 13% más barato en tokens de entrada.
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 lee 5.2× más contexto (1.000.000 tokens).
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00367 US$ con Cohere: Command A+ y 0,00364 US$ con Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15.
En detalle
Cohere: Command A+ es un modelo de generación de texto de Cohere, lanzado el 2026-09-22. Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 proviene de Qwen y se lanzó el 2026-02-16. Ambos están listados en api14 dentro de la categoría de texto, y ambos toman texto como su entrada principal y devuelven salida de texto. Si ya estás eligiendo entre proveedores para una carga de trabajo de texto de propósito general, estos dos ocupan la misma posición en el catálogo, así que la decisión se reduce al tamaño del contexto, las modalidades de entrada y la superficie de parámetros que cada uno expone.
La diferencia más clara es el contexto. Qwen3.5 Plus tiene una ventana de contexto de 1,000,000 de tokens, mientras que Command A+ se sitúa en 192,000 tokens, así que Qwen es el más grande de los dos por un margen amplio. En cuanto a modalidades de entrada, Command A+ acepta texto e imágenes, mientras que Qwen3.5 Plus acepta texto, imágenes y video, así que Qwen cubre un tipo de entrada más. Ambos devuelven solo texto. Las listas de parámetros se superponen en gran medida: ambos admiten frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tools, top_k y top_p. Qwen añade logprobs, tool_choice y top_logprobs, lo cual importa si quieres probabilidades a nivel de token o control explícito sobre si se llama a una herramienta. En cuanto al precio, Qwen es la opción más barata para la entrada, mientras que el precio de salida es más o menos el mismo para ambos, así que las diferencias de costo se mostrarán principalmente del lado de la entrada.
Para el trabajo diario, la elección normalmente sigue a la entrada. Si tu tarea es solo texto, o texto más unas cuantas imágenes, y tus prompts caben cómodamente dentro de 192,000 tokens, Command A+ es un valor predeterminado razonable y su conjunto de parámetros es lo bastante amplio para la mayoría de los patrones de salida estructurada y llamada a herramientas. Si estás alimentando documentos largos, bases de código completas, transcripciones extensas o video, Qwen3.5 Plus es la mejor opción debido a la ventana de contexto más grande y la modalidad adicional de video. Los parámetros logprobs y top_logprobs en Qwen también lo convierten en la elección cuando necesitas inspeccionar la confianza del modelo o construir puntuaciones sobre la salida sin procesar, y tool_choice te da un control más fino sobre el comportamiento de llamada a funciones.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la puerta de enlace expone una API compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías una solicitud de chat completions con tus mensajes, y estableces el campo model ya sea en "cohere/command-a-plus" o "qwen/qwen3.5-plus-02-15". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud mantiene la misma forma, así que cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo. Los parámetros que ambos modelos admiten, como temperature, max_tokens, tools y response_format, se pueden pasar sin modificación. Si usas logprobs, top_logprobs o tool_choice, esos solo tienen sentido en el id de Qwen, así que protégelos en tu código o elimínalos cuando recurras a Command A+.
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 "qwen/qwen3.5-plus-02-15": 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": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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