Cohere: Command A+ contro Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Un confronto fianco a fianco tra Cohere: Command A+ (1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)) e Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Cohere: Command A+ | Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | |
|---|---|---|
| Fornitore | Cohere | |
| Ingresso | 1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €) | 0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €) |
| Uscita | 5,25 USD / 1M token (≈ 4,68 €) | 5,25 USD / 1M token (≈ 4,68 €) |
| Lettura cache | 0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €) | 0,09 USD / 1M token (≈ 0,08 €) |
| Scrittura cache | - | 0,29 USD / 1M token (≈ 0,26 €) |
| Ragionamento | - | 5,25 USD / 1M token (≈ 4,68 €) |
| Input audio | - | 1,75 USD / 1M token (≈ 1,56 €) |
| Immagine | - | 0,000001 USD / immagine (≈ 0,000000779 €) |
| Ricerca web | - | 49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,63 €) |
| Finestra di contesto | 192.000 | 1.048.576 |
| Output massimo | 64.000 | 65.536 |
| Ingresso | text, image | text, image, video, file, audio |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 22 set 2026 | 3 mar 2026 |
Differenze principali
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview costa il 17% in meno sui token di input.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview legge 5.5× più contesto (1.048.576 token).
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00367 USD con Cohere: Command A+ e 0,00350 USD con Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview.
Nel dettaglio
Cohere: Command A+ è un modello di testo di Cohere, rilasciato il 2026-09-22. Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview è un modello di testo di Google, rilasciato il 2026-03-03. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli di chat con output testuale, quindi a livello di una singola chiamata di completamento appaiono simili: invii messaggi, ricevi testo. Le differenze emergono nella dimensione del contesto, in ciò che puoi fornire e nelle manopole di tuning che ogni provider espone.
La divisione più chiara riguarda il contesto e le modalità di input. Gemini 3.1 Flash Lite Preview utilizza una finestra di contesto molto più ampia, 1.048.576 token contro 192.000 per Command A+. Gemini accetta anche più tipi di input: testo, immagine, video, file e audio, mentre Command A+ accetta solo testo e immagine. Entrambi restituiscono solo testo. Per quanto riguarda i parametri, Command A+ supporta frequency_penalty, presence_penalty, top_k, stop e seed insieme a temperature, top_p, tools, structured_outputs, response_format, reasoning e include_reasoning. Gemini supporta temperature, top_p, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, ma non frequency_penalty, presence_penalty, top_k o stop. Se il tuo pipeline di prompt si basa su penalità di ripetizione o su una sequenza di stop, questo è un motivo per esaminare attentamente quale modello chiami. Gemini è l'opzione più economica sui prezzi degli input, mentre i prezzi degli output sono simili tra i due.
Per il lavoro quotidiano, scegli in base a ciò che stai fornendo al modello. Se stai riassumendo o ragionando su documenti molto lunghi, basi di codice estese o trascrizioni lunghe, il contesto più ampio di Gemini significa meno soluzioni alternative per il chunking. Se hai bisogno di passare audio o video direttamente, Gemini è l'unico dei due che accetta tali modalità. Se stai lavorando con immagini più testo e desideri un controllo più preciso sul comportamento del campionamento, Command A+ ti offre penalità e top_k, che possono essere importanti per mantenere il testo generato sulla traiettoria corretta. Entrambi supportano tools e structured outputs, quindi i carichi di lavoro in stile agente e a forma JSON sono fattibili su entrambi; nessuno ha un vantaggio esclusivo in questo senso secondo i dati disponibili. Per la generazione di testo semplice dove il costo dei token di input domina, Gemini è la chiamata più economica.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 utilizza la stessa interfaccia compatibile con OpenAI. Indirizzi il tuo client all'URL base di api14, invii una richiesta standard di chat completions con il tuo array di messaggi e imposti il campo model. Per utilizzare il modello di Cohere, imposta model su "cohere/command-a-plus". Per utilizzare il modello di Google, imposta model su "google/gemini-3.1-flash-lite-preview". Tutto il resto nel corpo della richiesta rimane lo stesso, con un'unica avvertenza: passa solo i parametri che il modello scelto supporta. Una richiesta che include top_k o stop non verrà trasferita correttamente al modello Gemini, e reasoning_effort si applica a Gemini ma non a Command A+. Mantieni l'insieme dei parametri al sottoinsieme comune (temperature, top_p, max_tokens, tools, structured_outputs, response_format, seed, reasoning) se vuoi cambiare gli id dei modelli senza toccare altro.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "cohere/command-a-plus" a "google/gemini-3.1-flash-lite-preview", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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-3.1-flash-lite-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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