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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)($8.75 / 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$8.75 / 100万トークン
出力$5.60 / 100万トークン$35.00 / 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

  • AionLabs: Aion-2.0は入力トークンが68%安くなっています。
  • AionLabs: Aion-2.0は出力トークンが84%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$0.03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 api14 を通じてテキストカテゴリのチャットモデルとして提供されており、どちらもテキストを入力として受け取り、テキストを出力として返します。どちらも画像、音声、その他のモダリティを扱わないため、ワークロードが純粋に言語に関するものであれば、両方とも候補になります。

両モデルは、紙の上のコンテキスト長で異なります。Aion-2.0 は 131072 トークン、Command R+ は 128000 トークンと記載されており、これは十分に近いため、コンテキストサイズで選択が決まるべきではありません。より有用な違いは、各モデルが公開するパラメータにあります。Aion-2.0 は reasoning と include_reasoning をサポートするため、推論パスを表面化でき、さらに tools、tool_choice、response_format、temperature、top_p、max_tokens もサポートします。Command R+ は reasoning パラメータを公開していませんが、structured_outputs をサポートし、さらに tools、tool_choice、response_format、temperature、top_p、top_k、frequency_penalty、presence_penalty、seed、stop もサポートします。要するに、reasoning は Aion-2.0 でのみ利用可能で、structured outputs は Command R+ でのみ利用可能です。

実用的な選択としては、実際に必要な機能から始めてください。タスクが可視的な推論ステップの恩恵を受ける場合、またはリクエストごとに reasoning をオンとオフに切り替えたい場合、呼び出すべきは Aion-2.0 です。Command R+ には同等のパラメータがないためです。structured outputs が必要な場合、呼び出すべきは Command R+ です。Aion-2.0 はそのパラメータを記載していないためです。どちらもツール呼び出しをサポートしているため、関数呼び出しを伴うエージェントスタイルのワークフローはどちらでも動作します。Aion-2.0 は入力と出力の両方で 2 つのうち安い方なので、タスクが両モデルに適合し、コストを最適化する場合は、Aion-2.0 がデフォルトです。Command R+ は、反復可能な実行のための seed、top_k、frequency および presence ペナルティなど、その追加のサンプリング制御が必要な場合、または structured outputs がパイプラインの一部である場合に、妥当な選択肢であり続けます。

どちらのモデルを api14 を通じて呼び出す場合も、API が OpenAI 互換であるため、同じように動作します。同じエンドポイントに同じリクエストボディの形状でチャット補完リクエストを送信し、変わるのはモデル id だけです。Aion-2.0 が必要な場合は "aion-labs/aion-2.0" を使用し、Command R+ が必要な場合は "cohere/command-r-plus-08-2024" を使用します。メッセージ、ロール、および通常のフィールドはそのまま引き継がれるため、A/B テストのために 2 つの間で切り替えるのは、書き直しではなく 1 行の編集です。パラメータは完全に互換ではないことに注意してください。Command R+ に reasoning を送信したり、Aion-2.0 に structured_outputs を送信したりすることはサポートされていないため、リクエストボディを対象モデルが記載しているパラメータに絞り込んでください。

より高価であるにもかかわらず、古いモデルの方が依然としてより良い選択である場合があります。アプリケーションが structured outputs に依存している場合、または再現可能なサンプリングのための seed に依存している場合、または生成を形作るための top_k とペナルティパラメータに依存している場合、Command R+ は Aion-2.0 が公開していないノブを提供します。そのような状況では、価格差は必要な動作を得ることよりも二次的であり、Aion-2.0 の方が入力と出力で安いとしても、"cohere/command-r-plus-08-2024" を呼び出すべきです。

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-plus-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。

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-plus-08-2024",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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