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Command A+ vs Qwen3.5 Plus 2026-02-15：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Cohere: Command A+ 対 Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15（$0.91 / 100万トークン (≈ ￥144)）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+	Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
プロバイダー	Cohere	Qwen
入力	$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)	$0.91 / 100万トークン (≈ ￥144)
出力	$5.25 / 100万トークン (≈ ￥829)	$5.46 / 100万トークン (≈ ￥862)
キャッシュ読み取り	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)	-
コンテキストウィンドウ	192,000	1,000,000
最大出力	64,000	65,536
入力	text, image	text, image, video
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	2026/02/16

主な違い

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15は入力トークンが13%安くなっています。
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15は5.2倍長いコンテキスト（1,000,000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、Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15で$0.00364です。

詳しく見る

Cohere: Command A+ は Cohere のテキスト生成モデルで、2026-09-22 にリリースされました。Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 は Qwen のモデルで、2026-02-16 にリリースされました。どちらも api14 の text カテゴリに掲載されており、どちらもテキストを主要な入力として受け取り、テキストを出力として返します。汎用のテキストワークロード向けにすでにベンダーを選ぼうとしているなら、この2つはカタログ上で同じ枠に入るため、判断はコンテキストサイズ、入力モダリティ、そしてそれぞれが公開するパラメータの範囲に絞られます。

最も明確な違いはコンテキストです。Qwen3.5 Plus は 1,000,000 トークンのコンテキストウィンドウを持つのに対し、Command A+ は 192,000 トークンなので、Qwen のほうが大幅に大きいです。入力モダリティでは、Command A+ はテキストと画像を受け付けるのに対し、Qwen3.5 Plus はテキスト、画像、動画を受け付けるため、Qwen のほうが入力タイプを1つ多くカバーします。どちらも返すのはテキストのみです。パラメータ一覧は大きく重なっています。どちらも frequency_penalty、include_reasoning、max_tokens、presence_penalty、reasoning、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tools、top_k、top_p をサポートします。Qwen はさらに logprobs、tool_choice、top_logprobs を追加しており、これはトークンレベルの確率が必要な場合や、ツールが呼び出されるかどうかを明示的に制御したい場合に重要です。価格では、入力については Qwen のほうが安く、出力価格はどちらもほぼ同じなので、コスト差は主に入力側で現れます。

日々の作業では、選択は通常、入力に従います。タスクがテキストのみ、またはテキストと少数の画像で、プロンプトが 192,000 トークンに余裕をもって収まるなら、Command A+ は妥当なデフォルトであり、そのパラメータセットはほとんどの構造化出力とツール呼び出しのパターンに十分な広さです。長い文書、コードベース全体、長い文字起こし、または動画を入力するなら、より大きなコンテキストウィンドウと追加の動画モダリティのため、Qwen3.5 Plus のほうが適しています。Qwen の logprobs と top_logprobs パラメータは、モデルの信頼度を調べたり、生の出力の上にスコアリングを構築したりする必要がある場合にも Qwen を選択肢にしますし、tool_choice は関数呼び出しの挙動をより細かく制御できます。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。ゲートウェイが OpenAI 互換 API を公開しているためです。クライアントを api14 のベース URL に向け、messages を含む chat completions リクエストを送信し、model フィールドを "cohere/command-a-plus" または "qwen/qwen3.5-plus-02-15" のいずれかに設定します。リクエストボディのその他の部分は同じ形のままなので、2つの切り替えは model id の1行変更で済みます。temperature、max_tokens、tools、response_format など、両方のモデルがサポートするパラメータは変更なしで渡せます。logprobs、top_logprobs、tool_choice を使う場合、これらは Qwen の id でのみ意味を持つので、コード内でガードするか、Command A+ にフォールバックするときに取り除いてください。

Qwen のほうが大きなコンテキストと追加のモダリティを持つにもかかわらず、Command A+ のほうが良い選択となるケースはまだあります。その 192,000 トークンのウィンドウはほとんどのチャット、抽出、要約のジョブには十分な広さで、画像も受け付けるため、動画を含まないビジョンタスクは完全にカバーされます。すでに Cohere の挙動に合わせてプロンプトを調整している場合や、単一プロバイダーの障害でパイプライン全体が止まらないようにマルチベンダー構成を維持したい場合には、Command A+ をローテーションに残しておくのは理にかなっています。この2つのモデルは出力価格が十分に近いため、両方を動かしてリクエストごとにルーティングすることは、コストがかかるというより実用的です。

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"qwen/qwen3.5-plus-02-15"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。

Cohere: Command A+の詳細とプレイグラウンド →Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15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": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Cohere: Command A+ 対 Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

仕様

主な違い

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