Command R (08-2024) vs MiniMax M3.1 Flash: 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 R (08-2024) बनाम MiniMax: MiniMax M3.1 Flash

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Cohere: Command R (08-2024) ($0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)) और MiniMax: MiniMax M3.1 Flash ($0.26 / 1M टोकन (≈ ₹24.82)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Cohere: Command R (08-2024)	MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
प्रोवाइडर	Cohere	MiniMax
इनपुट	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	$0.26 / 1M टोकन (≈ ₹24.82)
आउटपुट	$2.10 / 1M टोकन (≈ ₹198.53)	$1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)
कैश रीड	-	$0.03 / 1M टोकन (≈ ₹2.48)
संदर्भ विंडो	1,28,000	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	4,000	5,24,288
इनपुट	text	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	30 अग॰ 2024	19 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

MiniMax: MiniMax M3.1 Flash इनपुट tokens पर 50% सस्ता है।
MiniMax: MiniMax M3.1 Flash आउटपुट tokens पर 50% सस्ता है।
MiniMax: MiniMax M3.1 Flash 8.2× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
सिर्फ MiniMax: MiniMax M3.1 Flash reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Cohere: Command R (08-2024) के साथ $0.00158 और MiniMax: MiniMax M3.1 Flash के साथ $0.000788 है।

विस्तार से

Cohere: Command R (08-2024) Cohere का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2024-08-30 को जारी किया गया था। MiniMax: MiniMax M3.1 Flash, MiniMax का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-10-19 को जारी किया गया था। दोनों टेक्स्ट श्रेणी में आते हैं और दोनों टेक्स्ट आउटपुट लौटाते हैं, इसलिए बुनियादी उद्देश्य के स्तर पर ये एक ही तरह के काम के लिए लक्षित हैं: API के माध्यम से भाषा उत्पन्न करना और रूपांतरित करना।

सबसे स्पष्ट अंतर संदर्भ और इनपुट मोडालिटी में है। Command R केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है, जिसकी संदर्भ विंडो 128,000 टोकन है। MiniMax M3.1 Flash टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, और इसकी संदर्भ विंडो 1,048,576 टोकन है, जो काफी बड़ी है। MiniMax M3.1 Flash reasoning नियंत्रण (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) भी उजागर करता है जो Command R सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए दोनों में से यह अकेला ऐसा मॉडल है जिसमें स्पष्ट reasoning मोड है। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट पर दोनों प्रभावी रूप से समान स्तर पर हैं, क्योंकि दोनों अपने समर्थित पैरामीटर में tools, tool_choice और structured_outputs सूचीबद्ध करते हैं। MiniMax M3.1 Flash इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में से सस्ता है, और बड़े संदर्भ वाला भी यही है।

रोजमर्रा के टेक्स्ट काम के लिए, कोई भी मॉडल चलेगा, और चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या इनपुट दे रहे हैं और कितना भुगतान करना चाहते हैं। यदि आपका काम सादा टेक्स्ट जनरेशन, सारांशीकरण, निष्कर्षण या दस्तावेजों पर टूल आधारित वर्कफ़्लो है जो 128,000 टोकन में आराम से आ जाते हैं, तो Command R एक उचित, अच्छी तरह निर्दिष्ट विकल्प है जिसमें वे पैरामीटर हैं जिनकी अधिकांश टीमें अपेक्षा करती हैं। यदि आपको टेक्स्ट के साथ इमेज या वीडियो पास करने की आवश्यकता है, या आप बहुत लंबे इनपुट के साथ काम कर रहे हैं जिन्हें अन्यथा चंकिंग की आवश्यकता होगी, तो MiniMax M3.1 Flash बेहतर फिट है क्योंकि यह उन मोडालिटी को स्वीकार करता है और एक ही कॉल में कहीं अधिक संदर्भ रखता है। यदि आप चाहते हैं कि मॉडल अपने reasoning चरण उजागर करे या आप reasoning effort को ट्यून करना चाहते हैं, तो यह MiniMax M3.1 Flash चुनने का एक और कारण है। लागत भी इसी दिशा में इशारा करती है, क्योंकि MiniMax M3.1 Flash इनपुट और आउटपुट दोनों पर सस्ता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने अनुरोध को अपनी api14 कुंजी के साथ chat completions एंडपॉइंट पर भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जिसे आप चाहते हैं। Command R का उपयोग करने के लिए, model को "cohere/command-r-08-2024" पर सेट करें। MiniMax M3.1 Flash का उपयोग करने के लिए, model को "minimax/minimax-m3.1-flash" पर सेट करें। बुनियादी मामले के लिए अनुरोध के स्वरूप में और कुछ बदलने की आवश्यकता नहीं है: वही messages array, वही role संरचना, वही streaming विकल्प। आप एक ही कोड पथ रख सकते हैं और उस एक स्ट्रिंग को बदलकर मॉडल बदल सकते हैं, जिससे आउटपुट की तुलना करना या एक से दूसरे पर फ़ॉलबैक करना आसान हो जाता है।

फिर भी ऐसे मामले हैं जहां Command R बेहतर चुनाव है। यदि आपका वर्कलोड केवल टेक्स्ट है, 128,000 टोकन के भीतर आता है, और आपको reasoning नियंत्रण की आवश्यकता नहीं है, तो MiniMax M3.1 Flash की अतिरिक्त मोडालिटी और बहुत बड़ा संदर्भ आपके लिए कुछ नहीं देते, और छोटा, सरल पैरामीटर सेट तर्क करने में आसान हो सकता है जब आप temperature, top_p, penalties और stop sequences को ट्यून कर रहे हों। दोनों मॉडल समान मुख्य सैंपलिंग और टूल पैरामीटर समर्थित करते हैं, इसलिए यदि आपकी पाइपलाइन पहले से उन्हें लक्षित करती है, तो Command R बिना बदलाव के फिट हो जाएगा। समझौता सीधा है: जब आपको इमेज, वीडियो, बहुत बड़ा संदर्भ, reasoning नियंत्रण या कम लागत चाहिए तो MiniMax M3.1 Flash चुनें, और जब आपके इनपुट टेक्स्ट हों और आकार में मामूली हों और आप संकीर्ण, अधिक परिचित पैरामीटर सेट पसंद करते हों तो Command R चुनें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "cohere/command-r-08-2024" से "minimax/minimax-m3.1-flash" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Cohere: Command R (08-2024) विवरण और प्लेग्राउंड →MiniMax: MiniMax M3.1 Flash 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": "minimax/minimax-m3.1-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Cohere: Command R (08-2024) बनाम MiniMax: MiniMax M3.1 Flash

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