Cohere: Command A+ contro Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Un confronto fianco a fianco tra Cohere: Command A+ (1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)) e Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (0,91 USD / 1M token (≈ 0,81 €)) 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+ | Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | |
|---|---|---|
| Fornitore | Cohere | Qwen |
| Ingresso | 1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €) | 0,91 USD / 1M token (≈ 0,81 €) |
| Uscita | 5,25 USD / 1M token (≈ 4,68 €) | 5,46 USD / 1M token (≈ 4,86 €) |
| Lettura cache | 0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €) | - |
| Finestra di contesto | 192.000 | 1.000.000 |
| Output massimo | 64.000 | 65.536 |
| Ingresso | text, image | text, image, video |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 22 set 2026 | 16 feb 2026 |
Differenze principali
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 costa il 13% in meno sui token di input.
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 legge 5.2× più contesto (1.000.000 token).
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00367 USD con Cohere: Command A+ e 0,00364 USD con Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15.
Nel dettaglio
Cohere: Command A+ è un modello di generazione di testo di Cohere, rilasciato il 2026-09-22. Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 proviene da Qwen ed è stato rilasciato il 2026-02-16. Entrambi sono elencati su api14 nella categoria text, ed entrambi accettano testo come input principale e restituiscono output testuale. Se stai già scegliendo tra fornitori per un carico di lavoro testuale generico, questi due occupano lo stesso slot nel catalogo, quindi la decisione si riduce alla dimensione del contesto, alle modalità di input e alla superficie di parametri che ciascuno espone.
La differenza più netta è il contesto. Qwen3.5 Plus ha una finestra di contesto di 1.000.000 di token, mentre Command A+ si ferma a 192.000 token, quindi Qwen è il più grande dei due con un ampio margine. Sulle modalità di input, Command A+ accetta testo e immagini, mentre Qwen3.5 Plus accetta testo, immagini e video, quindi Qwen copre un tipo di input in più. Entrambi restituiscono solo testo. Gli elenchi di parametri si sovrappongono in gran parte: entrambi supportano frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tools, top_k e top_p. Qwen aggiunge logprobs, tool_choice e top_logprobs, il che conta se vuoi probabilità a livello di token o un controllo esplicito sulla chiamata di uno strumento. Sul prezzo, Qwen è l'opzione più economica per l'input, mentre il prezzo dell'output è più o meno lo stesso per entrambi, quindi le differenze di costo si manifesteranno principalmente sul lato input.
Per il lavoro quotidiano, la scelta di solito segue l'input. Se il tuo compito è solo testo, o testo più qualche immagine, e i tuoi prompt rientrano comodamente nei 192.000 token, Command A+ è un default ragionevole e il suo insieme di parametri è abbastanza ampio per la maggior parte dei pattern di output strutturato e di chiamata di strumenti. Se inserisci documenti lunghi, interi codebase, trascrizioni prolisse o video, Qwen3.5 Plus è più adatto grazie alla finestra di contesto più grande e alla modalità video aggiuntiva. I parametri logprobs e top_logprobs su Qwen lo rendono anche la scelta quando devi ispezionare la confidenza del modello o costruire uno scoring sopra l'output grezzo, e tool_choice ti offre un controllo più fine sul comportamento di chiamata delle funzioni.
Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway espone un'API compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii una richiesta di chat completions con i tuoi messaggi e imposti il campo model su "cohere/command-a-plus" o "qwen/qwen3.5-plus-02-15". Tutto il resto nel corpo della richiesta mantiene la stessa forma, quindi passare dall'uno all'altro è un cambio di una riga all'id del modello. I parametri supportati da entrambi i modelli, come temperature, max_tokens, tools e response_format, possono essere passati senza modifiche. Se usi logprobs, top_logprobs o tool_choice, questi hanno senso solo sull'id Qwen, quindi proteggili nel tuo codice o rimuovili quando ripieghi su Command A+.
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 "qwen/qwen3.5-plus-02-15", 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": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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