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Cohere: Command R (08-2024)

cohere/command-r-08-2024

टेक्स्टइनपुट: textTools128K30 अग॰ 2024 को जोड़ा गया

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Cohere: Command R (08-2024) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% कम है।
1,28,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00158 है।

Cohere: Command R (08-2024) के बारे में

Command R (08-2024), Cohere का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे api14 पर cohere/command-r-08-2024 के रूप में पहचाना जाता है। यह पहले के Command R मॉडल का अपडेट है, जिसे प्रदाता ने 30 अगस्त 2024 को जारी किया था, और यह Cohere की लाइनअप में अपनी समग्र भूमिका वही रखता है, साथ ही मूल मॉडल पर सुधार करता है। यह अपडेट बहुभाषी रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) और टूल उपयोग के लिए बेहतर प्रदर्शन पर केंद्रित है, और यह गणित, कोड तथा रीज़निंग में भी उस संस्करण से मजबूत है जिसकी यह जगह लेता है।

यह मॉडल केवल टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट के साथ काम करता है। यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट कम्प्लीशन लौटाता है, इसमें कोई इमेज या ऑडियो इनपुट नहीं है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 128,000 टोकन है, जो लंबे दस्तावेज़ों, बहु-टर्न बातचीत या निर्देशों के साथ कई रिट्रीव्ड पैसेज रखने के लिए काफी बड़ी है। अधिकतम आउटपुट प्रति प्रतिक्रिया 4,000 टोकन है, और नॉलेज कटऑफ 31 मार्च 2024 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी जानकारी मॉडल के अपने प्रशिक्षण डेटा से नहीं, बल्कि प्रॉम्प्ट या टूल कॉल से आनी चाहिए।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। चूंकि बहुभाषी RAG एक घोषित मजबूती है, यह मॉडल ऐसे दस्तावेज़ संग्रह पर प्रश्न उत्तर के लिए उपयुक्त है जहां क्वेरी और स्रोत अलग-अलग भाषाओं में हो सकते हैं, और रिट्रीव्ड चंक्स लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडो में रखे जाते हैं। टूल उपयोग और संरचित आउटपुट इसे ऐसे एजेंट और वर्कफ़्लो के लिए उचित बनाते हैं जिन्हें फंक्शन कॉल करने, फ़ील्ड को किसी स्कीमा में निकालने या किसी अनुरोध को किसी अन्य सिस्टम तक रूट करने की आवश्यकता होती है। गणित, कोड और रीज़निंग में सुधार इसे विश्लेषण कार्यों, कोड व्याख्या और चरण-दर-चरण समस्या समाधान के लिए भी उपयोगी बनाते हैं, हालांकि 4,000 टोकन की आउटपुट सीमा का मतलब है कि लंबी जनरेट की गई फ़ाइलों या बहुत विस्तृत रिपोर्टों को कई कॉल में विभाजित करना पड़ेगा।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी cohere/command-r-08-2024 का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK कोड बेस URL और मॉडल नाम बदलने के साथ काम करता है। यह जिन रिक्वेस्ट पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, top_k), पुनरावृत्ति नियंत्रण (frequency और presence penalties), आउटपुट लंबाई (max_tokens), स्टॉप सीक्वेंस, seed के माध्यम से लगभग-नियतात्मक सैंपलिंग, और स्कीमा-प्रतिबंधित परिणामों के लिए JSON-शैली response_format तथा structured_outputs दोनों को कवर करता है। टूल उपयोग tools और tool_choice के साथ कॉन्फ़िगर किया जाता है।

प्रतिबद्ध होने से पहले कुछ सीमाएं जानने योग्य हैं। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए यदि आपको विज़न या ऑडियो चाहिए, तो यह मॉडल सही विकल्प नहीं है। 4,000 टोकन की आउटपुट सीमा इसे ऐसे कार्यों के लिए अयोग्य बनाती है जिनमें बहुत लंबी एकल प्रतिक्रियाएं देनी होती हैं। 31 मार्च 2024 का नॉलेज कटऑफ का मतलब है कि हाल की जानकारी प्रॉम्प्ट में दी जानी चाहिए या टूल के माध्यम से लाई जानी चाहिए। और चूंकि यह मॉडल सामान्य फ्लैगशिप के बजाय RAG, टूल उपयोग और रीज़निंग के इर्द-गिर्द स्थित है, जब आपकी प्राथमिकता इन क्षेत्रों से बाहर की कोई चीज़ हो, तो कोई अलग मॉडल बेहतर फिट हो सकता है।

Cohere: Command R (08-2024) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "cohere/command-r-08-2024" पर सेट करें।

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": "cohere/command-r-08-2024",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,28,000
अधिकतम आउटपुट: 4,000
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-03-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Cohere: Command R (08-2024): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Cohere: Command R (08-2024) API की कीमत कितनी है?: Cohere: Command R (08-2024) की कीमत इनपुट $0.52 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Cohere: Command R (08-2024) की context window कितनी है?: Cohere: Command R (08-2024) हर request में 1,28,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 4,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Cohere: Command R (08-2024) क्या कर सकता है?: Cohere: Command R (08-2024) text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Cohere: Command R (08-2024) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "cohere/command-r-08-2024" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Cohere: Command R (08-2024) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: MiniMax: MiniMax M3.1 Flash, LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B, Upstage: Solar Pro 4। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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