Cohere: Command R+ (08-2024) contra OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
Una comparativa lado a lado de Cohere: Command R+ (08-2024) (8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,84 €)) y OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,27 €)) 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 R+ (08-2024) | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro | |
|---|---|---|
| Proveedor | Cohere | OpenAI |
| Entrada | 8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,84 €) | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,27 €) |
| Salida | 35,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 31,36 €) | 35,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 31,36 €) |
| Lectura de caché | - | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) |
| Escritura de caché | - | 8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,84 €) |
| Búsqueda web | - | 35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,36 €) |
| Ventana de contexto | 128.000 | 1.050.000 |
| Salida máxima | 4000 | 128.000 |
| Entrada | text | file, image, text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 30 ago 2024 | 29 sept 2026 |
Diferencias clave
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro es 20% más barato en tokens de entrada.
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro lee 8.2× más contexto (1.050.000 tokens).
- Solo OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro admite control del esfuerzo de razonamiento.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,03 US$ con Cohere: Command R+ (08-2024) y 0,02 US$ con OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro.
En detalle
Cohere: Command R+ (08-2024) es un modelo de texto de Cohere, lanzado el 30 de agosto de 2024. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro es un modelo de texto de OpenAI, lanzado el 29 de septiembre de 2026. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat en la categoría de texto, por lo que cualquiera de los dos puede encajar en el mismo tipo de código de aplicación.
Los dos difieren sobre todo en el contexto y el manejo de la entrada. Command R+ acepta solo texto y tiene una ventana de contexto de 128.000 tokens. GPT-6.1 Sol Pro acepta entrada de archivos, imágenes y texto, y su ventana de contexto es de 1.050.000 tokens, que es sustancialmente más grande. GPT-6.1 Sol Pro es también el único de los dos que expone controles de razonamiento, con parámetros como reasoning, reasoning_effort e include_reasoning. En el lado de los parámetros, Command R+ admite frequency_penalty, presence_penalty, top_k, top_p, temperature, seed, stop, response_format, structured_outputs, tools y tool_choice. GPT-6.1 Sol Pro admite max_completion_tokens, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice y verbosity junto con sus parámetros de razonamiento. Ninguno de los dos modelos aparece como el único que ofrece tools o structured outputs, por lo que esas capacidades son efectivamente compartidas.
Para la selección de tareas, los factores decisivos son el tipo de entrada, el tamaño del contexto y si quieres que el esfuerzo de razonamiento sea ajustable. Si tu carga de trabajo es texto plano, cabe cómodamente dentro de 128.000 tokens y quieres controles de muestreo como top_k y presence_penalty, Command R+ es una opción razonable. Si necesitas pasar imágenes o archivos, o trabajas con documentos, bases de código o transcripciones muy largas que tensarían una ventana más pequeña, GPT-6.1 Sol Pro es la mejor elección. Lo mismo se aplica cuando quieres subir o bajar el esfuerzo de razonamiento por solicitud, ya que solo GPT-6.1 Sol Pro expone eso. En cuanto al precio, GPT-6.1 Sol Pro es el más barato de los dos para la entrada, mientras que el precio de salida es más o menos el mismo, así que el coste no es probable que sea el factor decisivo a menos que tu tráfico esté muy dominado por la entrada.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías una solicitud normal de chat completions y estableces el campo model al id que quieras. Para usar el modelo de Cohere, establece model a "cohere/command-r-plus-08-2024". Para usar el modelo de OpenAI, establece model a "openai/gpt-6.1-sol-pro". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud permanece tal como tu código ya lo construye, con la advertencia de que los parámetros no son perfectamente intercambiables: top_k y presence_penalty pertenecen al lado de Cohere, mientras que reasoning, reasoning_effort, include_reasoning y verbosity pertenecen al lado de OpenAI. Si cambias los ids, comprueba que los parámetros que envías son compatibles con el modelo de destino y ajusta max_tokens frente a max_completion_tokens en consecuencia.
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-r-plus-08-2024" a "openai/gpt-6.1-sol-pro": 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": "openai/gpt-6.1-sol-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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