Cohere: Command R+ (08-2024) contre OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
Un comparatif côte à côte de Cohere: Command R+ (08-2024) (8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €)) et OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (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 R+ (08-2024) | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Cohere | OpenAI |
| 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 | - | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €) |
| Recherche web | - | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) |
| Fenêtre de contexte | 128 000 | 1 050 000 |
| Sortie max. | 4 000 | 128 000 |
| Entrée | text | file, image, text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 30 août 2024 | 29 sept. 2026 |
Principales différences
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro est 20% moins cher sur les tokens d’entrée.
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro lit 8.2× plus de contexte (1 050 000 tokens).
- Seul OpenAI: GPT-6.1 Sol 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 R+ (08-2024) et 0,02 $US avec OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro.
En détail
Cohere : Command R+ (08-2024) est un modèle texte de Cohere, publié le 30 août 2024. OpenAI : GPT-6.1 Sol Pro est un modèle texte d'OpenAI, publié le 29 septembre 2026. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat dans la catégorie texte, donc l'un ou l'autre peut s'intégrer dans le même type de code d'application.
Les deux diffèrent surtout par la gestion du contexte et des entrées. Command R+ accepte uniquement du texte et dispose d'une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. GPT-6.1 Sol Pro accepte les entrées fichier, image et texte, et sa fenêtre de contexte est de 1 050 000 tokens, ce qui est nettement plus grand. GPT-6.1 Sol Pro est aussi le seul des deux à exposer des contrôles de raisonnement, avec des paramètres tels que reasoning, reasoning_effort et include_reasoning. Côté paramètres, Command R+ prend en charge frequency_penalty, presence_penalty, top_k, top_p, temperature, seed, stop, response_format, structured_outputs, tools et tool_choice. GPT-6.1 Sol Pro prend en charge max_completion_tokens, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice et verbosity aux côtés de ses paramètres de raisonnement. Aucun des deux modèles n'est présenté comme offrant uniquement tools ou structured outputs, donc ces capacités sont effectivement partagées.
Pour le choix de la tâche, les facteurs décisifs sont le type d'entrée, la taille du contexte et le souhait ou non de pouvoir ajuster l'effort de raisonnement. Si votre charge de travail est en texte brut, tient confortablement dans 128 000 tokens et que vous voulez des contrôles d'échantillonnage comme top_k et presence_penalty, Command R+ est un choix raisonnable. Si vous devez transmettre des images ou des fichiers, ou si vous travaillez avec de très longs documents, bases de code ou transcriptions qui mettraient à rude épreuve une fenêtre plus petite, GPT-6.1 Sol Pro est le meilleur choix. Il en va de même lorsque vous voulez augmenter ou réduire l'effort de raisonnement par requête, puisque seul GPT-6.1 Sol Pro expose cela. Côté prix, GPT-6.1 Sol Pro est le moins cher des deux pour l'entrée, tandis que le prix de sortie est à peu près le même, donc le coût ne sera probablement pas le facteur décisif, sauf si votre trafic est fortement dominé par l'entrée.
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, envoyez une requête chat completions normale, et définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour utiliser le modèle de Cohere, définissez model sur "cohere/command-r-plus-08-2024". Pour utiliser le modèle d'OpenAI, définissez model sur "openai/gpt-6.1-sol-pro". Tout le reste dans le corps de la requête reste tel que votre code le construit déjà, avec la réserve que les paramètres ne sont pas parfaitement interchangeables : top_k et presence_penalty appartiennent au côté Cohere, tandis que reasoning, reasoning_effort, include_reasoning et verbosity appartiennent au côté OpenAI. Si vous changez d'id, vérifiez que les paramètres que vous envoyez sont pris en charge par le modèle cible, et ajustez max_tokens par rapport à max_completion_tokens en conséquence.
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-plus-08-2024" par "openai/gpt-6.1-sol-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": "openai/gpt-6.1-sol-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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