AionLabs: Aion-2.0 बनाम Cohere: Command R (08-2024)

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और Cohere: Command R (08-2024) ($0.52 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	AionLabs: Aion-2.0	Cohere: Command R (08-2024)
प्रोवाइडर	AionLabs	Cohere
इनपुट	$2.80 / 1M टोकन	$0.52 / 1M टोकन
आउटपुट	$5.60 / 1M टोकन	$2.10 / 1M टोकन
कैश रीड	$0.70 / 1M टोकन	-
संदर्भ विंडो	1,31,072	1,28,000
अधिकतम आउटपुट	32,768	4,000
इनपुट	text	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	23 फ़र॰ 2026	30 अग॰ 2024

मुख्य अंतर

Cohere: Command R (08-2024) इनपुट tokens पर 81% सस्ता है।
Cohere: Command R (08-2024) आउटपुट tokens पर 63% सस्ता है।
सिर्फ Cohere: Command R (08-2024) संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
सिर्फ AionLabs: Aion-2.0 reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत AionLabs: Aion-2.0 के साथ $0.00560 और Cohere: Command R (08-2024) के साथ $0.00158 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। Cohere: Command R (08-2024), Cohere का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2024-08-30 को जारी किया गया था। दोनों को टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट के रूप में परोसा जाता है, इसलिए न तो कोई इमेज, ऑडियो या अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है, और न ही कोई टेक्स्ट के अलावा कुछ और उत्पन्न करता है। पहचान के स्तर पर व्यावहारिक अंतर ज़्यादातर वंशावली और ट्यूनिंग दर्शन से जुड़ा है: Aion-2.0 दोनों में से नया है, जबकि Command R (08-2024) अधिक समय से मौजूद है और ऐसे प्रदाता से आता है जो रिट्रीवल और एंटरप्राइज़ उन्मुख काम के लिए जाना जाता है।

दोनों मॉडल कॉन्टेक्स्ट पर करीब हैं। Aion-2.0, 131072 टोकन का कॉन्टेक्स्ट प्रदान करता है, और Command R (08-2024), 128000 प्रदान करता है, जो इतना करीब है कि ज़्यादातर अनुप्रयोगों के लिए कॉन्टेक्स्ट लंबाई निर्णायक कारक नहीं होनी चाहिए। जहां वे वास्तव में अलग होते हैं, वह उनके द्वारा उजागर किए गए पैरामीटर हैं। Aion-2.0, include_reasoning और reasoning का समर्थन करता है, जिसका अर्थ है कि यह एक रीज़निंग मोड सामने ला सकता है जो Command R (08-2024) प्रदान नहीं करता। Command R (08-2024), structured_outputs का समर्थन करता है, जिसे Aion-2.0 सूचीबद्ध नहीं करता, साथ ही frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop और top_k का भी। दोनों tools और tool_choice का समर्थन करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग दोनों तरफ उपलब्ध है। यदि आपको मॉडल से स्कीमा-प्रतिबंधित प्रतिक्रिया चाहिए, तो स्पष्ट structured output पैरामीटर वाला Command R (08-2024) है। यदि आप रीज़निंग पास चाहते हैं, तो Aion-2.0 इसे उजागर करता है।

कार्य चयन के लिए, Aion-2.0 पर reasoning पैरामीटर इसे उन समस्याओं के लिए स्वाभाविक विकल्प बनाता है जहां मॉडल को उत्तर देने से पहले मध्यवर्ती चरणों से गुज़रने का लाभ मिलता है, जैसे बहु-चरणीय विश्लेषण, योजना, या ऐसे प्रश्न जिनके लिए कई तथ्यों को श्रृंखलाबद्ध करना आवश्यक है। Command R (08-2024) तब बेहतर फिट है जब आपकी पाइपलाइन नियतात्मक नियंत्रणों पर निर्भर करती है: पुनरुत्पादन के लिए seed, stop अनुक्रम, पुनरावृत्ति को आकार देने के लिए penalty नॉब्स, और पार्स करने योग्य आकार की गारंटी के लिए structured outputs। यह इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में से सस्ता भी है, इसलिए उच्च मात्रा वाले काम के लिए जहां कार्य सीधा है, जैसे वर्गीकरण, निष्कर्षण या संक्षिप्त सारांश, यह आमतौर पर अधिक किफायती विकल्प होगा। Aion-2.0 दोनों तरफ प्रति टोकन अधिक खर्च करता है, इसलिए इसे उन मामलों के लिए आरक्षित रखें जहां रीज़निंग क्षमता वास्तव में अपनी कीमत वसूल करती है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपना सामान्य chat completions अनुरोध भेजें, और model फ़ील्ड को या तो "aion-labs/aion-2.0" या "cohere/command-r-08-2024" पर सेट करें। इनके बीच स्विच करने के लिए अनुरोध के आकार में और कुछ बदलने की आवश्यकता नहीं है। एक चेतावनी पैरामीटर की है: यदि आप reasoning या include_reasoning पास करते हैं, तो केवल Aion-2.0 ही उस पर कार्य करेगा, और यदि आप structured_outputs, seed, stop, top_k, frequency_penalty या presence_penalty पास करते हैं, तो केवल Command R (08-2024) ही उसके लिए समर्थन सूचीबद्ध करता है। अपने साझा अनुरोध बॉडी को उन पैरामीटर तक सीमित रखें जो दोनों मॉडल स्वीकार करते हैं, और मॉडल-विशिष्ट पैरामीटर को इस आधार पर सशर्त रूप से जोड़ें कि आप कौन सी id भेज रहे हैं।

ऐसे मामले अभी भी हैं जहां Command R (08-2024) जीतता है, भले ही आपको रीज़निंग मोड पसंद हो। यदि आपके अनुप्रयोग को रनों के बीच आउटपुट पुनरुत्पादित करने के लिए एक निश्चित seed चाहिए, या डाउनस्ट्रीम पार्सर को फीड करने के लिए structured outputs चाहिए, या जनरेशन को सीमा में रखने के लिए stop अनुक्रम और penalty नियंत्रण चाहिए, तो Aion-2.0 ये प्रदान नहीं करता, इसलिए Command R (08-2024) ही सही विकल्प बना रहता है। यही बात तब भी लागू होती है जब प्रति टोकन लागत रीज़निंग पास से अधिक मायने रखती है, क्योंकि Command R (08-2024) इनपुट और आउटपुट दोनों पर सस्ता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "aion-labs/aion-2.0" से "cohere/command-r-08-2024" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →Cohere: Command R (08-2024) विवरण और प्लेग्राउंड →

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": "cohere/command-r-08-2024",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

AionLabs: Aion-2.0 बनाम Cohere: Command R (08-2024)

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