Command A+ vs Qwen3.5 Plus 2026-02-15: API कीमत, context और फीचर

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

Cohere: Command A+ बनाम Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Cohere: Command A+ ($1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)) और Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 ($0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Cohere: Command A+	Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
प्रोवाइडर	Cohere	Qwen
इनपुट	$1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)	$0.91 / 1M टोकन (≈ ₹86.03)
आउटपुट	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)	$5.46 / 1M टोकन (≈ ₹516.17)
कैश रीड	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	-
संदर्भ विंडो	1,92,000	10,00,000
अधिकतम आउटपुट	64,000	65,536
इनपुट	text, image	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	22 सित॰ 2026	16 फ़र॰ 2026

मुख्य अंतर

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 इनपुट tokens पर 13% सस्ता है।
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 5.2× ज़्यादा context पढ़ता है (10,00,000 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Cohere: Command A+ के साथ $0.00367 और Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 के साथ $0.00364 है।

विस्तार से

Cohere: Command A+ एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है जो Cohere से आया है और 2026-09-22 को जारी किया गया। Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15, Qwen से आता है और 2026-02-16 को जारी किया गया। दोनों api14 पर text श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध हैं, और दोनों अपने प्राथमिक इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेते हैं और टेक्स्ट आउटपुट लौटाते हैं। यदि आप सामान्य प्रयोजन के टेक्स्ट वर्कलोड के लिए पहले से ही विक्रेताओं के बीच चयन कर रहे हैं, तो ये दोनों कैटलॉग में एक ही स्थान पर हैं, इसलिए निर्णय संदर्भ आकार, इनपुट मोडालिटी और प्रत्येक द्वारा उजागर किए गए पैरामीटर सतह पर आता है।

सबसे स्पष्ट अंतर संदर्भ का है। Qwen3.5 Plus में 1,000,000 टोकन की संदर्भ विंडो है, जबकि Command A+ 192,000 टोकन पर स्थित है, इसलिए Qwen बड़े अंतर से दोनों में बड़ा है। इनपुट मोडालिटी पर, Command A+ टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करता है, जबकि Qwen3.5 Plus टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, इसलिए Qwen एक अतिरिक्त इनपुट प्रकार कवर करता है। दोनों केवल टेक्स्ट लौटाते हैं। पैरामीटर सूचियाँ काफी हद तक ओवरलैप करती हैं: दोनों frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tools, top_k और top_p का समर्थन करते हैं। Qwen logprobs, tool_choice और top_logprobs जोड़ता है, जो मायने रखता है यदि आप टोकन स्तर की संभावनाएँ चाहते हैं या स्पष्ट नियंत्रण चाहते हैं कि कोई tool कॉल किया जाए या नहीं। कीमत पर, Qwen इनपुट के लिए सस्ता विकल्प है, जबकि आउटपुट मूल्य दोनों के लिए लगभग समान है, इसलिए लागत के अंतर मुख्य रूप से इनपुट पक्ष पर दिखेंगे।

रोज़मर्रा के काम के लिए, चुनाव आमतौर पर इनपुट का अनुसरण करता है। यदि आपका कार्य केवल टेक्स्ट है, या टेक्स्ट और कुछ इमेज हैं, और आपके प्रॉम्प्ट 192,000 टोकन के भीतर आराम से फिट हो जाते हैं, तो Command A+ एक उचित डिफ़ॉल्ट है और इसका पैरामीटर सेट अधिकांश संरचित आउटपुट और tool कॉलिंग पैटर्न के लिए पर्याप्त व्यापक है। यदि आप लंबे दस्तावेज़, पूरे कोडबेस, लंबी ट्रांसक्रिप्ट या वीडियो फ़ीड कर रहे हैं, तो Qwen3.5 Plus बेहतर फिट है क्योंकि इसमें बड़ी संदर्भ विंडो और अतिरिक्त वीडियो मोडालिटी है। Qwen पर logprobs और top_logprobs पैरामीटर भी इसे तब चुनाव बनाते हैं जब आपको मॉडल विश्वास का निरीक्षण करना हो या कच्चे आउटपुट के ऊपर स्कोरिंग बनानी हो, और tool_choice आपको function calling व्यवहार पर बारीक नियंत्रण देता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरीके से काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI संगत API उजागर करता है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने संदेशों के साथ chat completions अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड को "cohere/command-a-plus" या "qwen/qwen3.5-plus-02-15" पर सेट करते हैं। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ एक ही आकार में रहता है, इसलिए दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है। दोनों मॉडल जिन पैरामीटर का समर्थन करते हैं, जैसे temperature, max_tokens, tools और response_format, उन्हें बिना संशोधन के पास किया जा सकता है। यदि आप logprobs, top_logprobs या tool_choice का उपयोग करते हैं, तो वे केवल Qwen id पर अर्थपूर्ण हैं, इसलिए अपने कोड में उन्हें गार्ड करें या जब आप Command A+ पर वापस जाएँ तो उन्हें हटा दें।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ Command A+ बेहतर चुनाव है, भले ही Qwen में बड़ा संदर्भ और अतिरिक्त मोडालिटी है। इसकी 192,000 टोकन विंडो अधिकांश चैट, निष्कर्षण और सारांश कार्यों के लिए उदार है, और यह इमेज स्वीकार करता है, इसलिए वह विज़न कार्य जिसमें वीडियो शामिल नहीं है, पूरी तरह कवर हो जाता है। यदि आपने पहले से ही Cohere के व्यवहार के विरुद्ध प्रॉम्प्ट ट्यून किए हैं, या आप मिश्रित विक्रेता सेटअप रखना चाहते हैं ताकि एक प्रदाता की आउटेज आपकी पूरी पाइपलाइन को बंद न कर दे, तो Command A+ को रोटेशन में रखना समझदारी है। दोनों मॉडल आउटपुट मूल्य पर इतने करीब हैं कि दोनों को चलाना और प्रति अनुरोध रूटिंग करना महँगा होने के बजाय व्यावहारिक है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "cohere/command-a-plus" से "qwen/qwen3.5-plus-02-15" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Cohere: Command A+ विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 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": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Cohere: Command A+ बनाम Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

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