Command R+ (08-2024) vs GPT-6.1 Sol Pro: 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 OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Cohere: Command R+ (08-2024) ($8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)) और OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Cohere: Command R+ (08-2024)	OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
प्रोवाइडर	Cohere	OpenAI
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	-	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)
वेब सर्च	-	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)
संदर्भ विंडो	1,28,000	10,50,000
अधिकतम आउटपुट	4,000	1,28,000
इनपुट	text	file, image, text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	30 अग॰ 2024	29 सित॰ 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro इनपुट tokens पर 20% सस्ता है।
OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro 8.2× ज़्यादा context पढ़ता है (10,50,000 tokens)।
सिर्फ OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Cohere: Command R+ (08-2024) के साथ $0.03 और OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro के साथ $0.02 है।

विस्तार से

Cohere: Command R+ (08-2024) Cohere का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 30 अगस्त 2024 को जारी किया गया था। OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 29 सितंबर 2026 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट श्रेणी में चैट मॉडल के रूप में उपलब्ध कराया जाता है, इसलिए इनमें से कोई भी एक ही प्रकार के एप्लिकेशन कोड में लगाया जा सकता है।

दोनों में सबसे बड़ा अंतर कॉन्टेक्स्ट और इनपुट हैंडलिंग में है। Command R+ केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 128,000 टोकन की है। GPT-6.1 Sol Pro फ़ाइल, इमेज और टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है, और इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 टोकन की है, जो काफी बड़ी है। GPT-6.1 Sol Pro दोनों में से अकेला ऐसा मॉडल भी है जो रीज़निंग कंट्रोल उपलब्ध कराता है, जिसमें reasoning, reasoning_effort और include_reasoning जैसे पैरामीटर शामिल हैं। पैरामीटर की ओर देखें तो Command R+ frequency_penalty, presence_penalty, top_k, top_p, temperature, seed, stop, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice का समर्थन करता है। GPT-6.1 Sol Pro अपने रीज़निंग पैरामीटर के साथ-साथ max_completion_tokens, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice और verbosity का समर्थन करता है। किसी भी मॉडल को विशेष रूप से tools या structured outputs देने वाला नहीं बताया गया है, इसलिए वे क्षमताएँ व्यावहारिक रूप से साझा हैं।

कार्य चुनने के लिए, निर्णायक कारक हैं इनपुट प्रकार, कॉन्टेक्स्ट का आकार और यह कि आप रीज़निंग प्रयास को ट्यून करने योग्य चाहते हैं या नहीं। यदि आपका वर्कलोड सादा टेक्स्ट है, 128,000 टोकन के भीतर आराम से आ जाता है और आप top_k और presence_penalty जैसे सैंपलिंग कंट्रोल चाहते हैं, तो Command R+ एक उचित विकल्प है। यदि आपको इमेज या फ़ाइलें पास करनी हैं, या आप बहुत लंबे दस्तावेज़ों, कोडबेस या ट्रांसक्रिप्ट के साथ काम कर रहे हैं जो छोटी विंडो पर दबाव डालेंगे, तो GPT-6.1 Sol Pro बेहतर विकल्प है। यही बात तब भी लागू होती है जब आप प्रति अनुरोध रीज़निंग प्रयास को बढ़ाना या घटाना चाहते हैं, क्योंकि केवल GPT-6.1 Sol Pro ही यह उपलब्ध कराता है। कीमत पर, इनपुट के लिए GPT-6.1 Sol Pro दोनों में से सस्ता है, जबकि आउटपुट मूल्य लगभग समान है, इसलिए लागत निर्णायक कारक होने की संभावना नहीं है जब तक कि आपका ट्रैफ़िक भारी रूप से इनपुट प्रधान न हो।

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, एक सामान्य चैट कम्प्लीशन्स अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। Cohere के मॉडल का उपयोग करने के लिए, model को "cohere/command-r-plus-08-2024" पर सेट करें। OpenAI के मॉडल का उपयोग करने के लिए, model को "openai/gpt-6.1-sol-pro" पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है जैसा आपका कोड पहले से बनाता है, इस चेतावनी के साथ कि पैरामीटर पूरी तरह से विनिमेय नहीं हैं: top_k और presence_penalty Cohere पक्ष के हैं, जबकि reasoning, reasoning_effort, include_reasoning और verbosity OpenAI पक्ष के हैं। यदि आप id बदलते हैं, तो जाँचें कि आपके द्वारा भेजे गए पैरामीटर लक्ष्य मॉडल द्वारा समर्थित हैं, और तदनुसार max_tokens बनाम max_completion_tokens को समायोजित करें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "cohere/command-r-plus-08-2024" से "openai/gpt-6.1-sol-pro" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Cohere: Command R+ (08-2024) विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro 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": "openai/gpt-6.1-sol-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Cohere: Command R+ (08-2024) बनाम OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro

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