Cohere: Command A+ 対 Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Cohere: Command A+（$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)）とGoogle: Gemini 3.1 Flash Lite Preview（$0.88 / 100万トークン (≈ ￥138)）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
| Cohere: Command A+ | Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Cohere | |
| 入力 | $1.05 / 100万トークン (≈ ￥166) | $0.88 / 100万トークン (≈ ￥138) |
| 出力 | $5.25 / 100万トークン (≈ ￥829) | $5.25 / 100万トークン (≈ ￥829) |
| キャッシュ読み取り | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) | $0.09 / 100万トークン (≈ ￥14) |
| キャッシュ書き込み | - | $0.29 / 100万トークン (≈ ￥46) |
| 推論 | - | $5.25 / 100万トークン (≈ ￥829) |
| 音声入力 | - | $1.75 / 100万トークン (≈ ￥276) |
| 画像 | - | $0.000001 / 画像 (≈ ￥0.000138) |
| ウェブ検索 | - | $49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,734) |
| コンテキストウィンドウ | 192,000 | 1,048,576 |
| 最大出力 | 64,000 | 65,536 |
| 入力 | text, image | text, image, video, file, audio |
| 出力 | text | text |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/09/22 | 2026/03/03 |
主な違い
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Previewは入力トークンが17%安くなっています。
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Previewは5.5倍長いコンテキスト（1,048,576トークン）を読み取れます。
- 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、Cohere: Command A+で$0.00367、Google: Gemini 3.1 Flash Lite Previewで$0.00350です。
詳しく見る
Cohere: Command A+ は Cohere のテキストモデルで、2026-09-22 にリリースされました。Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview は Google のテキストモデルで、2026-03-03 にリリースされました。どちらも api14 を通じてテキスト出力のチャットモデルとして提供されるため、単一の補完呼び出しのレベルでは似て見えます。メッセージを送信するとテキストが返ってきます。違いはコンテキストサイズ、入力できるもの、そして各プロバイダーが公開する調整用パラメータに現れます。
最も明確な違いはコンテキストと入力モダリティです。Gemini 3.1 Flash Lite Preview ははるかに大きなコンテキストウィンドウを扱い、1,048,576 トークンに対して Command A+ は 192,000 トークンです。Gemini はより多くの入力タイプも受け付けます。テキスト、画像、動画、ファイル、音声であるのに対し、Command A+ はテキストと画像のみを受け付けます。どちらもテキストのみを返します。パラメータについては、Command A+ は temperature、top_p、tools、structured_outputs、response_format、reasoning、include_reasoning に加えて frequency_penalty、presence_penalty、top_k、stop、seed をサポートします。Gemini は temperature、top_p、seed、tools、tool_choice、structured_outputs、response_format、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning をサポートしますが、frequency_penalty、presence_penalty、top_k、stop はサポートしません。プロンプトパイプラインが繰り返しペナルティや停止シーケンスに依存している場合、それはどちらのモデルを呼び出すかを注意深く検討する理由になります。入力価格では Gemini が安価な選択肢であり、出力価格は両者でほぼ同じです。
日々の作業では、モデルに何を入力するかに基づいて選んでください。非常に長い文書、大規模なコードベース、長い文字起こしを要約または推論する場合、Gemini のより大きなコンテキストはチャンク分割の回避策を減らします。音声や動画を直接渡す必要がある場合、2 つのうちそれらのモダリティを受け付けるのは Gemini だけです。画像とテキストを扱い、サンプリング動作をより細かく制御したい場合、Command A+ はペナルティと top_k を提供し、これは生成テキストを軌道に乗せ続けるのに重要になり得ます。どちらも tools と structured_outputs をサポートするため、エージェント形式や JSON 形式のワークロードはどちらでも実行可能です。利用可能なデータによれば、そこに排他的な優位性はありません。入力トークンのコストが支配的な単純なテキスト生成では、Gemini が安価な選択です。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も、同じ OpenAI 互換インターフェースを使用します。クライアントを api14 のベース URL に向け、messages 配列を含む標準のチャット補完リクエストを送信し、model フィールドを設定します。Cohere のモデルを使用するには、model を "cohere/command-a-plus" に設定します。Google のモデルを使用するには、model を "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" に設定します。リクエストボディのその他はすべて同じままですが、1 つ注意点があります。選択したモデルがサポートするパラメータのみを渡してください。top_k や stop を含むリクエストは Gemini モデルにきれいに引き継がれず、reasoning_effort は Gemini には適用されますが Command A+ には適用されません。他の何も触れずにモデル ID を切り替えたい場合は、パラメータセットを共通のサブセット (temperature、top_p、max_tokens、tools、structured_outputs、response_format、seed、reasoning) に保ってください。
それでも Command A+ がより良い選択となるケースがあります。アプリケーションが繰り返しを制御するために frequency ペナルティや presence ペナルティに依存している場合、または区切り文字で生成を打ち切るために停止シーケンスに依存している場合、Command A+ はそれらを公開しており Gemini は公開していません。また、代替のサンプリング制御として top_k も提供します。したがって、それらのパラメータが設計の一部である厳密に調整されたテキスト生成パイプラインでは、Gemini がコンテキストサイズ、入力の多様性、入力価格で勝るとしても、呼び出すべきは Cohere のモデルです。
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"cohere/command-a-plus"から"google/gemini-3.1-flash-lite-preview"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": "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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