Cohere: Command R (08-2024) lawan MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
Perbandingan berdampingan Cohere: Command R (08-2024) (US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.492)) dan MiniMax: MiniMax M3.1 Flash (US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.492)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Cohere: Command R (08-2024) | MiniMax: MiniMax M3.1 Flash | |
|---|---|---|
| Penyedia | Cohere | MiniMax |
| Masukan | US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.492) | US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.492) |
| Keluaran | US$2,10 / 1 jt token (≈ Rp 37.968) | US$2,10 / 1 jt token (≈ Rp 37.968) |
| Baca cache | - | US$0,05 / 1 jt token (≈ Rp 949) |
| Jendela konteks | 128.000 | 1.048.576 |
| Output maks. | 4.000 | 524.288 |
| Masukan | text | text, image, video |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 30 Agu 2024 | 19 Okt 2026 |
Perbedaan utama
- Keduanya memiliki harga input yang hampir sama.
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash membaca konteks 8.2× lebih banyak (1.048.576 token).
- Hanya MiniMax: MiniMax M3.1 Flash yang mendukung pengaturan tingkat penalaran.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00158 dengan Cohere: Command R (08-2024) dan US$0,00158 dengan MiniMax: MiniMax M3.1 Flash.
Lebih mendalam
Cohere: Command R (08-2024) adalah model teks dari Cohere, dirilis pada 2024-08-30. MiniMax: MiniMax M3.1 Flash adalah model teks dari MiniMax, dirilis pada 2026-10-19. Keduanya berada di kategori teks dan keduanya mengembalikan output teks, jadi pada tingkat tujuan dasar keduanya ditujukan untuk jenis pekerjaan yang sama: menghasilkan dan mentransformasi bahasa melalui API.
Pemisahan yang paling jelas ada pada konteks dan modalitas input. Command R hanya menerima teks, dengan jendela konteks 128.000 token. MiniMax M3.1 Flash menerima input teks, gambar dan video, dan jendela konteksnya 1.048.576 token, yang jauh lebih besar. MiniMax M3.1 Flash juga mengekspos kontrol penalaran (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) yang tidak dicantumkan Command R, jadi hanya satu dari keduanya yang memiliki mode penalaran eksplisit. Pada pemanggilan tool dan output terstruktur keduanya praktis setara, karena keduanya mencantumkan tools, tool_choice dan structured_outputs di antara parameter yang didukung. MiniMax M3.1 Flash lebih murah dari keduanya baik pada input maupun output, dan itulah yang memiliki konteks lebih besar.
Untuk pekerjaan teks sehari hari, salah satu model bisa dipakai, dan pilihannya bermuara pada apa yang Anda masukkan dan berapa banyak yang ingin Anda bayar. Jika tugas Anda adalah generasi teks biasa, peringkasan, ekstraksi atau alur kerja berbasis tool atas dokumen yang muat dengan nyaman dalam 128.000 token, Command R adalah opsi yang wajar dan terspesifikasi baik dengan parameter yang diharapkan sebagian besar tim. Jika Anda perlu memasukkan gambar atau video bersama teks, atau Anda bekerja dengan input yang sangat panjang yang jika tidak demikian perlu dipotong, MiniMax M3.1 Flash lebih cocok karena menerima modalitas tersebut dan menampung konteks jauh lebih banyak dalam satu panggilan. Jika Anda ingin model mengekspos langkah penalarannya atau Anda ingin menyetel upaya penalaran, itu alasan lain untuk memilih MiniMax M3.1 Flash. Biaya mengarah ke hal yang sama, karena MiniMax M3.1 Flash lebih murah pada input maupun output.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien Anda ke base URL api14, mengirim permintaan Anda ke endpoint chat completions dengan kunci api14 Anda, dan mengatur field model ke id yang Anda inginkan. Untuk menggunakan Command R, atur model ke "cohere/command-r-08-2024". Untuk menggunakan MiniMax M3.1 Flash, atur model ke "minimax/minimax-m3.1-flash". Tidak ada hal lain dalam bentuk permintaan yang harus berubah untuk kasus dasar: array messages yang sama, struktur role yang sama, opsi streaming yang sama. Anda dapat mempertahankan satu jalur kode dan mengganti model dengan mengubah satu string itu, yang memudahkan untuk membandingkan output atau beralih dari satu ke yang lain.
Masih ada kasus di mana Command R adalah pilihan yang lebih baik. Jika beban kerja Anda hanya teks, muat di dalam 128.000 token, dan Anda tidak memerlukan kontrol penalaran, modalitas tambahan dan konteks MiniMax M3.1 Flash yang jauh lebih besar tidak memberi Anda apa pun, dan permukaan parameter yang lebih kecil dan sederhana bisa lebih mudah dipahami saat Anda menyetel temperature, top_p, penalti dan stop sequences. Kedua model mendukung parameter sampling dan tool inti yang sama, jadi jika pipeline Anda sudah menargetkan itu, Command R akan masuk tanpa perubahan. Tradeoff-nya lugas: pilih MiniMax M3.1 Flash saat Anda memerlukan gambar, video, konteks yang sangat besar, kontrol penalaran atau biaya lebih rendah, dan pilih Command R saat input Anda berupa teks dan berukuran sedang dan Anda lebih menyukai set parameter yang lebih sempit dan lebih familier.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "cohere/command-r-08-2024" ke "minimax/minimax-m3.1-flash", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4