Cohere: Command A contro Google: Gemini 4 Argon
Un confronto fianco a fianco tra Cohere: Command A (8,75 USD / 1M token (≈ 7,79 €)) e Google: Gemini 4 Argon (7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €)) 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 4 Argon | |
|---|---|---|
| Fornitore | Cohere | |
| Ingresso | 8,75 USD / 1M token (≈ 7,79 €) | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €) |
| Uscita | 35,00 USD / 1M token (≈ 31,17 €) | 35,00 USD / 1M token (≈ 31,17 €) |
| Lettura cache | - | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) |
| Scrittura cache | - | 0,66 USD / 1M token (≈ 0,58 €) |
| Ragionamento | - | 35,00 USD / 1M token (≈ 31,17 €) |
| Input audio | - | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €) |
| Immagine | - | 0,000007 USD / immagine (≈ 0,00000623 €) |
| Ricerca web | - | 49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,63 €) |
| Finestra di contesto | 256.000 | 1.048.576 |
| Output massimo | 8192 | 943.718 |
| Ingresso | text | audio, file, image, text, video |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 13 mar 2025 | 13 ott 2026 |
Differenze principali
- Google: Gemini 4 Argon costa il 20% in meno sui token di input.
- Google: Gemini 4 Argon legge 4.1× più contesto (1.048.576 token).
- Solo Google: Gemini 4 Argon supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,03 USD con Cohere: Command A e 0,02 USD con Google: Gemini 4 Argon.
Nel dettaglio
Cohere: Command A è un modello testuale di Cohere, rilasciato il 13 marzo 2025. Google: Gemini 4 Argon è un modello testuale di Google, rilasciato il 13 ottobre 2026. Entrambi sono serviti tramite api14 con gli id modello cohere/command-a e google/gemini-4-argon, ed entrambi sono elencati come modelli della categoria text, quindi a livello superficiale occupano lo stesso slot in un selettore di modelli.
Le differenze emergono in contesto, modalità e parametri. Gemini 4 Argon ha la finestra di contesto più ampia, circa un milione di token contro i 256.000 di Command A, e accetta audio, file, immagini, testo e video come input mentre Command A accetta solo testo. Entrambi restituiscono testo. Gemini 4 Argon è l'unico dei due che espone il tool calling e i controlli di reasoning (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, tool_choice, tools), mentre Command A porta controlli di campionamento come frequency_penalty, presence_penalty, top_k e seed. Gli output strutturati compaiono su entrambi, quindi non è un fattore decisivo. Sul prezzo, Gemini 4 Argon è l'opzione più economica per l'input, e i due sono più o meno equivalenti per l'output.
Per uno sviluppatore che sceglie tra i due, la divisione pratica segue questi fatti. Se il tuo compito è testo in input e testo in output, con un prompt che rientra comodamente entro 256.000 token, Command A è un default ragionevole, e i suoi parametri penalty e top_k ti danno un controllo più fine sul comportamento di campionamento. Se devi inviare immagini, audio, video o file insieme al prompt, oppure ti serve una finestra di contesto ben oltre un quarto di milione di token, Gemini 4 Argon è quello che può accettare quel tipo di input. Se la tua applicazione si basa sul tool calling o sull'esporre il reasoning effort come parametro regolabile, Gemini 4 Argon è ancora l'unico dei due che lo supporta. Anche il costo conta: per carichi di lavoro pesanti sull'input Gemini 4 Argon è più economico, mentre il costo di output è più o meno lo stesso su entrambi, quindi un carico di lavoro pesante sulla generazione e solo testuale non guadagna molto dal passaggio in base al solo prezzo.
Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente 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 o google/gemini-4-argon. Passare dall'uno all'altro è una modifica di una riga a quell'id modello; le forme della richiesta e della risposta restano le stesse. I parametri che passi dovrebbero corrispondere a ciò che ciascun modello supporta, quindi i campi tool e reasoning appartengono alle richieste a google/gemini-4-argon, e i campi penalty o top_k appartengono alle richieste a cohere/command-a.
Ci sono ancora casi in cui Command A è la scelta migliore anche se Gemini 4 Argon è più grande e più economico sull'input. Se il tuo carico di lavoro è solo testuale e vuoi i controlli di campionamento che Command A espone, oppure preferisci semplicemente Cohere come provider, Command A copre quel terreno senza la superficie aggiuntiva delle modalità. Nessuno dei due modelli è un superset stretto dell'altro nella lista dei parametri, quindi la scelta si riduce a se ti serve input multimodale, un contesto molto ampio o controlli di reasoning e tool, nel qual caso scegli Gemini 4 Argon, oppure un modello solo testuale con regolazione di penalty e top_k, nel qual caso Command A è sufficiente.
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" a "google/gemini-4-argon", 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-4-argon",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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