Cohere: Command R (08-2024) contre MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
Un comparatif côte à côte de Cohere: Command R (08-2024) (0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €)) et MiniMax: MiniMax M3.1 Flash (0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €)) 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 R (08-2024) | MiniMax: MiniMax M3.1 Flash | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Cohere | MiniMax |
| Entrée | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) |
| Sortie | 2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €) | 2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,87 €) |
| Lecture du cache | - | 0,05 $US / 1M jetons (≈ 0,05 €) |
| Fenêtre de contexte | 128 000 | 1 048 576 |
| Sortie max. | 4 000 | 524 288 |
| Entrée | text | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 30 août 2024 | 19 oct. 2026 |
Principales différences
- Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash lit 8.2× plus de contexte (1 048 576 tokens).
- Seul MiniMax: MiniMax M3.1 Flash prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00158 $US avec Cohere: Command R (08-2024) et 0,00158 $US avec MiniMax: MiniMax M3.1 Flash.
En détail
Cohere : Command R (08-2024) est un modèle texte de Cohere, publié le 2024-08-30. MiniMax : MiniMax M3.1 Flash est un modèle texte de MiniMax, publié le 2026-10-19. Les deux se situent dans la catégorie texte et les deux renvoient une sortie texte, donc au niveau de l'objectif de base, ils visent le même type de travail : générer et transformer du langage via une API.
La séparation la plus nette se situe dans le contexte et les modalités d'entrée. Command R accepte uniquement du texte, avec une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. MiniMax M3.1 Flash accepte du texte, des images et de la vidéo en entrée, et sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, ce qui est nettement plus grand. MiniMax M3.1 Flash expose aussi des contrôles de raisonnement (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) que Command R ne liste pas, donc c'est le seul des deux à disposer d'un mode de raisonnement explicite. Sur l'appel d'outils et les sorties structurées, les deux sont effectivement à égalité, puisque tous deux listent tools, tool_choice et structured_outputs parmi leurs paramètres pris en charge. MiniMax M3.1 Flash est le moins cher des deux en entrée comme en sortie, et c'est celui qui a le plus grand contexte.
Pour le travail textuel quotidien, l'un ou l'autre modèle fera l'affaire, et le choix se résume à ce que vous fournissez en entrée et à ce que vous voulez payer. Si votre tâche est de la génération de texte simple, du résumé, de l'extraction ou des workflows pilotés par outils sur des documents qui tiennent confortablement dans 128 000 tokens, Command R est une option raisonnable et bien spécifiée, avec les paramètres que la plupart des équipes attendent. Si vous devez transmettre des images ou de la vidéo en plus du texte, ou si vous travaillez avec des entrées très longues qui nécessiteraient autrement un découpage, MiniMax M3.1 Flash est plus adapté parce qu'il accepte ces modalités et conserve bien plus de contexte en un seul appel. Si vous voulez que le modèle expose ses étapes de raisonnement ou que vous vouliez ajuster l'effort de raisonnement, c'est une raison supplémentaire de choisir MiniMax M3.1 Flash. Le coût va dans le même sens, puisque MiniMax M3.1 Flash est moins cher en entrée comme en sortie.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, vous envoyez votre requête au point de terminaison chat completions avec votre clé api14, et vous définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour utiliser Command R, définissez le model sur "cohere/command-r-08-2024". Pour utiliser MiniMax M3.1 Flash, définissez le model sur "minimax/minimax-m3.1-flash". Rien d'autre dans la forme de la requête ne doit changer pour le cas de base : même tableau messages, même structure de rôles, même option de streaming. Vous pouvez conserver un seul chemin de code et changer de modèle en modifiant cette seule chaîne, ce qui facilite la comparaison des sorties ou le repli de l'un vers l'autre.
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-r-08-2024" par "minimax/minimax-m3.1-flash" : 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": "minimax/minimax-m3.1-flash",
"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