Cohere: Command A contre Google: Gemini 4 Argon
Un comparatif côte à côte de Cohere: Command A (8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €)) et Google: Gemini 4 Argon (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) 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 4 Argon | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Cohere | |
| Entrée | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €) | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) |
| Sortie | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) |
| Lecture du cache | - | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| Écriture du cache | - | 0,66 $US / 1M jetons (≈ 0,58 €) |
| Raisonnement | - | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) |
| Audio en entrée | - | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) |
| Visuel | - | 0,000007 $US / visuel (≈ 0,00000623 €) |
| Recherche web | - | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,63 €) |
| Fenêtre de contexte | 256 000 | 1 048 576 |
| Sortie max. | 8 192 | 943 718 |
| Entrée | text | audio, file, image, text, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 13 mars 2025 | 13 oct. 2026 |
Principales différences
- Google: Gemini 4 Argon est 20% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Google: Gemini 4 Argon lit 4.1× plus de contexte (1 048 576 tokens).
- Seul Google: Gemini 4 Argon prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,03 $US avec Cohere: Command A et 0,02 $US avec Google: Gemini 4 Argon.
En détail
Cohere : Command A est un modèle de texte de Cohere, publié le 13 mars 2025. Google : Gemini 4 Argon est un modèle de texte de Google, publié le 13 octobre 2026. Les deux sont servis via api14 sous les identifiants de modèle cohere/command-a et google/gemini-4-argon, et les deux sont répertoriés comme modèles de catégorie texte, donc en surface ils occupent le même emplacement dans un sélecteur de modèles.
Les différences apparaissent dans le contexte, les modalités et les paramètres. Gemini 4 Argon a la fenêtre de contexte la plus grande, environ un million de tokens contre 256 000 pour Command A, et il accepte audio, file, image, text et video en entrée tandis que Command A accepte uniquement text. Les deux renvoient du texte. Gemini 4 Argon est le seul des deux à exposer l'appel d'outils et les contrôles de raisonnement (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, tool_choice, tools), tandis que Command A porte des contrôles d'échantillonnage tels que frequency_penalty, presence_penalty, top_k et seed. Les sorties structurées apparaissent sur les deux, donc ce n'est pas un facteur décisif. Côté prix, Gemini 4 Argon est l'option la moins chère pour l'entrée, et les deux sont à peu près au même niveau pour la sortie.
Pour un développeur qui choisit entre les deux, la séparation pratique suit ces faits. Si votre tâche est du texte brut en entrée et en sortie, avec un prompt qui tient confortablement dans 256 000 tokens, Command A est un choix par défaut raisonnable, et ses paramètres penalty et top_k vous donnent un contrôle plus fin sur le comportement d'échantillonnage. Si vous devez envoyer des images, de l'audio, de la vidéo ou des fichiers avec le prompt, ou si vous avez besoin d'une fenêtre de contexte bien au-delà d'un quart de million de tokens, Gemini 4 Argon est celui qui peut accepter cette entrée tout court. Si votre application repose sur l'appel d'outils ou sur l'exposition de l'effort de raisonnement comme réglage, Gemini 4 Argon est là encore le seul des deux à le prendre en charge. Le coût compte aussi : pour les charges de travail à forte entrée, Gemini 4 Argon est moins cher, tandis que le coût de sortie est à peu près le même sur les deux, donc une charge de travail à forte génération et uniquement textuelle ne gagne pas grand-chose à changer sur le seul critère du prix.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client existant 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 ou google/gemini-4-argon. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur cet identifiant de modèle ; les formes de requête et de réponse restent les mêmes. Les paramètres que vous passez doivent correspondre à ce que chaque modèle prend en charge, donc les champs tool et reasoning appartiennent aux requêtes vers google/gemini-4-argon, et les champs penalty ou top_k appartiennent aux requêtes vers cohere/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" par "google/gemini-4-argon" : 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-4-argon",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Plus de comparatifs
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contre Tencent: Hy4