Command A+ vs Gemini 3.1 Flash Lite Preview: API कीमत, context और फीचर

हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Cohere: Command A+ बनाम Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Cohere: Command A+ ($1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)) और Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview ($0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Cohere: Command A+	Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview
प्रोवाइडर	Cohere	Google
इनपुट	$1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)	$0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)
आउटपुट	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)
कैश रीड	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	$0.09 / 1M टोकन (≈ ₹8.27)
कैश राइट	-	$0.29 / 1M टोकन (≈ ₹27.57)
रीज़निंग	-	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)
ऑडियो इनपुट	-	$1.75 / 1M टोकन (≈ ₹165.44)
इमेज	-	$0.000001 / इमेज (≈ ₹0.0000827)
वेब सर्च	-	$49.00 / 1K सर्च (≈ ₹4,632.31)
संदर्भ विंडो	1,92,000	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	64,000	65,536
इनपुट	text, image	text, image, video, file, audio
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	22 सित॰ 2026	3 मार्च 2026

मुख्य अंतर

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview इनपुट tokens पर 17% सस्ता है।
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 5.5× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Cohere: Command A+ के साथ $0.00367 और Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview के साथ $0.00350 है।

विस्तार से

Cohere: Command A+ एक टेक्स्ट मॉडल है जो Cohere से आया है और 2026-09-22 को रिलीज़ हुआ। Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview एक टेक्स्ट मॉडल है जो Google से आया है और 2026-03-03 को रिलीज़ हुआ। दोनों api14 के ज़रिए chat मॉडल के रूप में टेक्स्ट आउटपुट के साथ सर्व किए जाते हैं, इसलिए एक single completion call के स्तर पर ये एक जैसे दिखते हैं: आप messages भेजते हैं, आपको टेक्स्ट वापस मिलता है। फ़र्क़ context size, आप क्या feed कर सकते हैं, और हर provider जो tuning knobs देता है, उनमें दिखता है।

सबसे साफ़ अंतर context और input modalities में है। Gemini 3.1 Flash Lite Preview बहुत बड़ा context window लेता है, 1,048,576 tokens, जबकि Command A+ के लिए यह 192,000 है। Gemini ज़्यादा input types भी स्वीकार करता है: text, image, video, file और audio, जबकि Command A+ सिर्फ़ text और image लेता है। दोनों सिर्फ़ text लौटाते हैं। parameters पर, Command A+ temperature, top_p, tools, structured_outputs, response_format, reasoning और include_reasoning के साथ frequency_penalty, presence_penalty, top_k, stop और seed को सपोर्ट करता है। Gemini temperature, top_p, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning को सपोर्ट करता है, लेकिन frequency_penalty, presence_penalty, top_k या stop को नहीं। अगर आपकी prompt pipeline repetition penalties या stop sequence पर निर्भर है, तो यह वजह है कि आप ध्यान से देखें कि किस मॉडल को call कर रहे हैं। input pricing पर Gemini सस्ता विकल्प है, जबकि output pricing दोनों के बीच लगभग समान है।

रोज़मर्रा के काम के लिए, इस आधार पर चुनें कि आप मॉडल को क्या feed कर रहे हैं। अगर आप बहुत लंबे documents, बड़े codebases, या लंबे transcripts को summarize या उन पर reasoning कर रहे हैं, तो Gemini का बड़ा context कम chunking workarounds का मतलब रखता है। अगर आपको audio या video सीधे pass करना है, तो दोनों में से सिर्फ़ Gemini उन modalities को स्वीकार करता है। अगर आप images के साथ text पर काम कर रहे हैं और sampling behavior पर बारीक नियंत्रण चाहते हैं, तो Command A+ आपको penalties और top_k देता है, जो generated text को पटरी पर रखने के लिए मायने रख सकते हैं। दोनों tools और structured outputs को सपोर्ट करते हैं, इसलिए agent style और JSON shaped workloads दोनों पर संभव हैं; उपलब्ध डेटा के अनुसार वहाँ किसी का exclusive फ़ायदा नहीं है। सीधे text generation के लिए जहाँ input tokens की लागत हावी होती है, Gemini सस्ती call है।

api14 के ज़रिए किसी भी मॉडल को call करना वही OpenAI-compatible interface इस्तेमाल करता है। आप अपने client को api14 base URL पर point करते हैं, अपने messages array के साथ standard chat completions request भेजते हैं, और model field सेट करते हैं। Cohere के मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए, model को "cohere/command-a-plus" पर सेट करें। Google के मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए, model को "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" पर सेट करें। request body में बाकी सब कुछ वही रहता है, एक चेतावनी के साथ: सिर्फ़ वे parameters pass करें जिन्हें चुना गया मॉडल सपोर्ट करता है। जिस request में top_k या stop शामिल है, वह Gemini मॉडल पर साफ़ तौर पर carry over नहीं होगी, और reasoning_effort Gemini पर लागू होता है लेकिन Command A+ पर नहीं। अगर आप बाकी कुछ भी छुए बिना model ids बदलना चाहते हैं, तो अपने parameter set को common subset (temperature, top_p, max_tokens, tools, structured_outputs, response_format, seed, reasoning) तक रखें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "cohere/command-a-plus" से "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Cohere: Command A+ विवरण और प्लेग्राउंड →Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 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": "google/gemini-3.1-flash-lite-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Cohere: Command A+ बनाम Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

विस्तार से

एक string से बदलें

और तुलनाएं