Cohere: Command A contre MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
Un comparatif côte à côte de Cohere: Command A (8,75 $US / 1M jetons) et MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro (7,00 $US / 1M jetons) 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 | MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Cohere | Moonshot AI |
| Entrée | 8,75 $US / 1M jetons | 7,00 $US / 1M jetons |
| Sortie | 35,00 $US / 1M jetons | 35,00 $US / 1M jetons |
| Lecture du cache | - | 0,70 $US / 1M jetons |
| Fenêtre de contexte | 256 000 | 1 048 576 |
| Sortie max. | 8 192 | 943 718 |
| Entrée | text | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 13 mars 2025 | 23 oct. 2026 |
Principales différences
- MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro est 20% moins cher sur les tokens d’entrée.
- MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro lit 4.1× plus de contexte (1 048 576 tokens).
- Seul MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro prend en charge l’appel d’outils.
- Seul MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro 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 MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro.
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 "moonshotai/kimi-k3.1-pro" : 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": "moonshotai/kimi-k3.1-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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