Command A vs Gemini 4 Argon: 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 Google: Gemini 4 Argon

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Cohere: Command A ($8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)) और Google: Gemini 4 Argon ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Cohere: Command A	Google: Gemini 4 Argon
प्रोवाइडर	Cohere	Google
इनपुट	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)
आउटपुट	$35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80)	$35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80)
कैश रीड	-	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)
कैश राइट	-	$0.66 / 1M टोकन (≈ ₹62.04)
रीज़निंग	-	$35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80)
ऑडियो इनपुट	-	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)
इमेज	-	$0.000007 / इमेज (≈ ₹0.000662)
वेब सर्च	-	$49.00 / 1K सर्च (≈ ₹4,632.31)
संदर्भ विंडो	2,56,000	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	8,192	9,43,718
इनपुट	text	audio, file, image, text, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	13 मार्च 2025	13 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

Google: Gemini 4 Argon इनपुट tokens पर 20% सस्ता है।
Google: Gemini 4 Argon 4.1× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
सिर्फ Google: Gemini 4 Argon reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Cohere: Command A के साथ $0.03 और Google: Gemini 4 Argon के साथ $0.02 है।

विस्तार से

Cohere: Command A, Cohere का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 13 मार्च 2025 को जारी किया गया था। Google: Gemini 4 Argon, Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 13 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से मॉडल आईडी cohere/command-a और google/gemini-4-argon के तहत परोसा जाता है, और दोनों को टेक्स्ट श्रेणी के मॉडल के रूप में सूचीबद्ध किया गया है, इसलिए सतही स्तर पर वे मॉडल पिकर में एक ही स्थान रखते हैं।

अंतर कॉन्टेक्स्ट, मोडालिटी और पैरामीटर में दिखते हैं। Gemini 4 Argon का कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ा है, लगभग दस लाख टोकन बनाम Command A के 256,000, और यह इनपुट के रूप में ऑडियो, फ़ाइल, इमेज, टेक्स्ट और वीडियो स्वीकार करता है जबकि Command A केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है। दोनों टेक्स्ट लौटाते हैं। Gemini 4 Argon दोनों में से अकेला है जो टूल कॉलिंग और रीज़निंग नियंत्रण (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, tool_choice, tools) प्रदान करता है, जबकि Command A में frequency_penalty, presence_penalty, top_k और seed जैसे सैंपलिंग नियंत्रण हैं। संरचित आउटपुट दोनों पर मौजूद हैं, इसलिए यह निर्णायक कारक नहीं है। कीमत पर, Gemini 4 Argon इनपुट के लिए सस्ता विकल्प है, और आउटपुट के लिए दोनों लगभग समान हैं।

इनके बीच चुनाव करने वाले डेवलपर के लिए, व्यावहारिक विभाजन उन तथ्यों का अनुसरण करता है। यदि आपका कार्य सादा टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट है, और प्रॉम्प्ट 256,000 टोकन के भीतर आराम से फिट होता है, तो Command A एक उचित डिफ़ॉल्ट है, और इसके penalty और top_k पैरामीटर आपको सैंपलिंग व्यवहार पर बेहतर नियंत्रण देते हैं। यदि आपको प्रॉम्प्ट के साथ इमेज, ऑडियो, वीडियो या फ़ाइलें भेजनी हैं, या आपको दो लाख पचास हज़ार टोकन से कहीं अधिक का कॉन्टेक्स्ट विंडो चाहिए, तो Gemini 4 Argon ही है जो वह इनपुट बिल्कुल स्वीकार कर सकता है। यदि आपका एप्लिकेशन टूल कॉलिंग पर या रीज़निंग प्रयास को एक नॉब के रूप में उजागर करने पर निर्भर है, तो Gemini 4 Argon फिर से दोनों में से अकेला है जो इसका समर्थन करता है। लागत भी मायने रखती है: इनपुट-भारी वर्कलोड के लिए Gemini 4 Argon सस्ता है, जबकि आउटपुट लागत दोनों पर लगभग समान है, इसलिए जनरेशन-भारी, केवल-टेक्स्ट वर्कलोड को केवल कीमत के आधार पर स्विच करने से ज़्यादा लाभ नहीं होता।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने संदेशों के साथ चैट कम्पलीशन्स अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड को cohere/command-a या google/gemini-4-argon पर सेट करते हैं। दोनों के बीच स्विच करना उस मॉडल आईडी में एक पंक्ति का बदलाव है; अनुरोध और प्रतिक्रिया के आकार समान रहते हैं। आपके द्वारा पास किए जाने वाले पैरामीटर उससे मेल खाने चाहिए जो प्रत्येक मॉडल समर्थन करता है, इसलिए tool और reasoning फ़ील्ड google/gemini-4-argon को भेजे गए अनुरोधों पर होने चाहिए, और penalty या top_k फ़ील्ड cohere/command-a को भेजे गए अनुरोधों पर होने चाहिए।

ऐसे मामले अभी भी हैं जहां Command A बेहतर विकल्प है, भले ही Gemini 4 Argon बड़ा है और इनपुट पर सस्ता है। यदि आपका वर्कलोड केवल टेक्स्ट है और आप Command A द्वारा उजागर किए गए सैंपलिंग नियंत्रण चाहते हैं, या आप बस प्रदाता के रूप में Cohere पसंद करते हैं, तो Command A अतिरिक्त मोडालिटी सतह के बिना उस ज़मीन को कवर करता है। पैरामीटर सूची में कोई भी मॉडल दूसरे का सख्त सुपरसेट नहीं है, इसलिए चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आपको मल्टीमॉडल इनपुट, बहुत बड़ा कॉन्टेक्स्ट या रीज़निंग और टूल नियंत्रण चाहिए, जिस स्थिति में Gemini 4 Argon चुनें, या penalty और top_k ट्यूनिंग वाला केवल-टेक्स्ट मॉडल चाहिए, जिस स्थिति में Command A पर्याप्त है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "cohere/command-a" से "google/gemini-4-argon" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Cohere: Command A विवरण और प्लेग्राउंड →Google: Gemini 4 Argon 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-4-argon",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Cohere: Command A बनाम Google: Gemini 4 Argon

स्पेसिफिकेशन

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