Cohere: Command A+ contre Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Un comparatif côte à côte de Cohere: Command A+ (1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €)) et Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (0,91 $US / 1M jetons (≈ 0,81 €)) 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+ | Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Cohere | Qwen |
| Entrée | 1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €) | 0,91 $US / 1M jetons (≈ 0,81 €) |
| Sortie | 5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €) | 5,46 $US / 1M jetons (≈ 4,86 €) |
| Lecture du cache | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 192 000 | 1 000 000 |
| Sortie max. | 64 000 | 65 536 |
| Entrée | text, image | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 22 sept. 2026 | 16 févr. 2026 |
Principales différences
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 est 13% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 lit 5.2× plus de contexte (1 000 000 tokens).
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00367 $US avec Cohere: Command A+ et 0,00364 $US avec Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15.
En détail
Cohere : Command A+ est un modèle de génération de texte de Cohere, publié le 2026-09-22. Qwen : Qwen3.5 Plus 2026-02-15 provient de Qwen et a été publié le 2026-02-16. Les deux sont répertoriés sur api14 dans la catégorie texte, et tous deux prennent du texte comme entrée principale et renvoient du texte en sortie. Si vous choisissez déjà entre fournisseurs pour une charge de travail textuelle généraliste, ces deux modèles occupent la même place dans le catalogue, donc la décision se résume à la taille du contexte, aux modalités d'entrée et à la surface de paramètres que chacun expose.
La distinction la plus nette concerne le contexte. Qwen3.5 Plus dispose d'une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens, tandis que Command A+ se situe à 192 000 tokens, donc Qwen est le plus grand des deux avec une large marge. Côté modalités d'entrée, Command A+ accepte le texte et les images, alors que Qwen3.5 Plus accepte le texte, les images et la vidéo, donc Qwen couvre un type d'entrée de plus. Les deux ne renvoient que du texte. Les listes de paramètres se recoupent largement : les deux prennent en charge frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tools, top_k et top_p. Qwen ajoute logprobs, tool_choice et top_logprobs, ce qui compte si vous voulez des probabilités au niveau des tokens ou un contrôle explicite sur l'appel ou non d'un outil. Côté prix, Qwen est l'option la moins chère pour l'entrée, tandis que le prix de sortie est à peu près le même pour les deux, donc les écarts de coût apparaîtront principalement du côté de l'entrée.
Pour le travail quotidien, le choix suit généralement l'entrée. Si votre tâche est uniquement textuelle, ou texte plus quelques images, et que vos prompts tiennent confortablement dans 192 000 tokens, Command A+ est un choix par défaut raisonnable et son ensemble de paramètres est assez large pour la plupart des schémas de sortie structurée et d'appel d'outils. Si vous injectez de longs documents, des bases de code entières, de longues transcriptions ou de la vidéo, Qwen3.5 Plus est plus adapté grâce à la fenêtre de contexte plus grande et à la modalité vidéo supplémentaire. Les paramètres logprobs et top_logprobs de Qwen en font aussi le choix lorsque vous devez inspecter la confiance du modèle ou construire une notation à partir de la sortie brute, et tool_choice vous donne un contrôle plus fin sur le comportement d'appel de fonctions.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car la passerelle expose une API compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez une requête de complétions de chat avec vos messages, et définissez le champ model sur "cohere/command-a-plus" ou "qwen/qwen3.5-plus-02-15". Tout le reste du corps de la requête garde la même forme, donc passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur l'identifiant du modèle. Les paramètres pris en charge par les deux modèles, comme temperature, max_tokens, tools et response_format, peuvent être transmis sans modification. Si vous utilisez logprobs, top_logprobs ou tool_choice, ceux-ci n'ont de sens que sur l'identifiant Qwen, donc protégez-les dans votre code ou retirez-les lorsque vous revenez à Command A+.
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 "qwen/qwen3.5-plus-02-15" : 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": "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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