api14
APIキーを取得

Cookieを使用しています. Cookieとブラウザストレージは、ログイン状態の維持と設定の保存に使われます。許可いただいた場合は、サイトの利用状況も計測します。はいつでも変更できます。詳しくはCookieポリシーをご覧ください。

AionLabs: Aion-2.0 対 Cohere: Command R (08-2024)

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、AionLabs: Aion-2.0（$2.80 / 100万トークン）とCohere: Command R (08-2024)（$0.52 / 100万トークン）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

AionLabs: Aion-2.0Cohere: Command R (08-2024)
プロバイダーAionLabsCohere
入力$2.80 / 100万トークン$0.52 / 100万トークン
出力$5.60 / 100万トークン$2.10 / 100万トークン
キャッシュ読み取り$0.70 / 100万トークン-
コンテキストウィンドウ131,072128,000
最大出力32,7684,000
入力texttext
出力texttext
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日2026/02/232024/08/30

主な違い

  • Cohere: Command R (08-2024)は入力トークンが81%安くなっています。
  • Cohere: Command R (08-2024)は出力トークンが63%安くなっています。
  • 構造化JSON出力に対応しているのはCohere: Command R (08-2024)だけです。
  • 推論の強度の調整に対応しているのはAionLabs: Aion-2.0だけです。
  • 入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、AionLabs: Aion-2.0で$0.00560、Cohere: Command R (08-2024)で$0.00158です。

詳しく見る

AionLabs: Aion-2.0 は AionLabs のテキストモデルで、2026-02-23 にリリースされました。Cohere: Command R (08-2024) は Cohere のテキストモデルで、2024-08-30 にリリースされました。どちらもテキスト入力とテキスト出力として提供されているため、どちらも画像、音声、その他の非テキスト入力を受け付けず、テキスト以外は何も生成しません。アイデンティティレベルでの実用的な違いは、主に系譜とチューニングの哲学にあります。Aion-2.0 は 2 つの中で新しい方で、Command R (08-2024) はより長く存在しており、検索とエンタープライズ指向の作業で知られるプロバイダーから来ています。

両モデルはコンテキストでは接近しています。Aion-2.0 は 131072 トークンのコンテキストを提供し、Command R (08-2024) は 128000 を提供します。これはほとんどのアプリケーションにとってコンテキスト長が決め手になるべきではないほど近い値です。両者が本当に分岐するのは、公開しているパラメータです。Aion-2.0 は include_reasoning と reasoning をサポートしており、これは Command R (08-2024) が提供しない推論モードを表面化できることを意味します。Command R (08-2024) は structured_outputs をサポートしており、Aion-2.0 はこれをリストしておらず、さらに frequency_penalty、presence_penalty、seed、stop、top_k もサポートしています。両方とも tools と tool_choice をサポートしているため、関数呼び出しはどちら側でも利用できます。モデルにスキーマ制約された応答を出力させたいなら、Command R (08-2024) が明示的な構造化出力パラメータを持つ方です。推論パスが欲しいなら、Aion-2.0 がそれを公開している方です。

タスク選択については、Aion-2.0 の reasoning パラメータにより、回答する前に中間ステップを経由することがモデルにとって有益な問題、たとえば複数ステップの分析、計画、または複数の事実を連鎖させる必要がある質問に自然な選択となります。Command R (08-2024) は、パイプラインが決定論的制御に依存する場合により適しています。再現性のための seed、停止シーケンス、繰り返しを形作るためのペナルティノブ、そして解析可能な形を保証する structured outputs です。また、入力と出力の両方で 2 つの中で安価であるため、タスクが単純な大量作業、たとえば分類、抽出、短い要約では、通常より経済的な選択となります。Aion-2.0 は両側でトークンあたりのコストが高いため、推論能力が実際にその価値を稼ぐケースのために取っておいてください。

api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も同じように動作します。ゲートウェイが OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、通常の chat completions リクエストを送り、model フィールドを "aion-labs/aion-2.0" または "cohere/command-r-08-2024" のいずれかに設定します。それらを切り替えるためにリクエスト形状の他の何かを変更する必要はありません。1 つの注意点はパラメータです。reasoning または include_reasoning を渡す場合、それに作用するのは Aion-2.0 だけであり、structured_outputs、seed、stop、top_k、frequency_penalty、presence_penalty を渡す場合、それのサポートをリストしているのは Command R (08-2024) だけです。共有リクエストボディは両モデルが受け入れるパラメータに保ち、モデル固有のものは送信する id に基づいて条件付きで追加してください。

推論モードが気に入っていても、Command R (08-2024) が勝つケースはまだあります。アプリケーションが実行間で出力を再現するために固定の seed を必要とする場合、または下流のパーサーに供給するために structured outputs を必要とする場合、または生成を範囲内に保つために停止シーケンスとペナルティ制御を必要とする場合、Aion-2.0 はそれらを提供しないため、Command R (08-2024) が正しい選択であり続けます。トークンあたりのコストが推論パスよりも重要である場合も同様です。Command R (08-2024) は入力と出力の両方で安価だからです。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"aion-labs/aion-2.0"から"cohere/command-r-08-2024"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

AionLabs: Aion-2.0の詳細とプレイグラウンド →Cohere: Command R (08-2024)の詳細とプレイグラウンド →
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);

その他の比較