Cohere: Command A+ contre Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Un comparatif côte à côte de Cohere: Command A+ (1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €)) et Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Cohere: Command A+ | Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Cohere | |
| Entrée | 1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €) | 0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €) |
| Sortie | 5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €) | 5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €) |
| Lecture du cache | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) | 0,09 $US / 1M jetons (≈ 0,08 €) |
| Écriture du cache | - | 0,29 $US / 1M jetons (≈ 0,26 €) |
| Raisonnement | - | 5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €) |
| Audio en entrée | - | 1,75 $US / 1M jetons (≈ 1,56 €) |
| Visuel | - | 0,000001 $US / visuel (≈ 0,000000779 €) |
| Recherche web | - | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,63 €) |
| Fenêtre de contexte | 192 000 | 1 048 576 |
| Sortie max. | 64 000 | 65 536 |
| Entrée | text, image | text, image, video, file, audio |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 22 sept. 2026 | 3 mars 2026 |
Principales différences
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview est 17% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview lit 5.5× plus de contexte (1 048 576 tokens).
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00367 $US avec Cohere: Command A+ et 0,00350 $US avec Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview.
En détail
Cohere : Command A+ est un modèle de texte de Cohere, publié le 2026-09-22. Google : Gemini 3.1 Flash Lite Preview est un modèle de texte de Google, publié le 2026-03-03. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat avec sortie texte, donc au niveau d'un appel de complétion unique ils se ressemblent : vous envoyez des messages, vous recevez du texte en retour. Les différences apparaissent dans la taille du contexte, ce que vous pouvez fournir en entrée, et les paramètres de réglage que chaque fournisseur expose.
La séparation la plus nette concerne le contexte et les modalités d'entrée. Gemini 3.1 Flash Lite Preview accepte une fenêtre de contexte bien plus grande, 1 048 576 tokens contre 192 000 pour Command A+. Gemini accepte aussi plus de types d'entrée : texte, image, vidéo, fichier et audio, tandis que Command A+ n'accepte que texte et image. Les deux ne renvoient que du texte. Côté paramètres, Command A+ prend en charge frequency_penalty, presence_penalty, top_k, stop et seed en plus de temperature, top_p, tools, structured_outputs, response_format, reasoning et include_reasoning. Gemini prend en charge temperature, top_p, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort et include_reasoning, mais pas frequency_penalty, presence_penalty, top_k ni stop. Si votre pipeline de prompts repose sur des pénalités de répétition ou une séquence d'arrêt, c'est une raison d'examiner de près quel modèle vous appelez. Gemini est l'option la moins chère en tarif d'entrée, tandis que le tarif de sortie est à peu près le même entre les deux.
Pour le travail quotidien, choisissez en fonction de ce que vous fournissez au modèle. Si vous résumez ou raisonnez sur de très longs documents, de grandes bases de code ou de longues transcriptions, le contexte plus grand de Gemini signifie moins de contournements de découpage. Si vous devez transmettre de l'audio ou de la vidéo directement, Gemini est le seul des deux à accepter ces modalités. Si vous travaillez avec des images plus du texte et voulez un contrôle plus fin du comportement d'échantillonnage, Command A+ vous donne les pénalités et top_k, ce qui peut compter pour garder le texte généré sur la bonne voie. Les deux prennent en charge les tools et les structured outputs, donc les charges de travail de type agent et de forme JSON sont viables sur l'un ou l'autre ; aucun n'a d'avantage exclusif là-dessus selon les données disponibles. Pour de la génération de texte simple où le coût des tokens d'entrée domine, Gemini est l'appel le moins cher.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 utilise la même interface compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez une requête de complétion de chat standard avec votre tableau de messages, et définissez le champ model. Pour utiliser le modèle de Cohere, définissez model sur "cohere/command-a-plus". Pour utiliser le modèle de Google, définissez model sur "google/gemini-3.1-flash-lite-preview". Tout le reste dans le corps de la requête reste identique, avec une réserve : ne passez que les paramètres que le modèle choisi prend en charge. Une requête qui inclut top_k ou stop ne se transposera pas proprement au modèle Gemini, et reasoning_effort s'applique à Gemini mais pas à Command A+. Gardez votre ensemble de paramètres sur le sous-ensemble commun (temperature, top_p, max_tokens, tools, structured_outputs, response_format, seed, reasoning) si vous voulez changer d'identifiant de modèle sans toucher à autre chose.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "cohere/command-a-plus" par "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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