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Command A+ vs GLM 5.3 FlashX：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Cohere: Command A+ 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX

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Z.ai: GLM 5.3 FlashX（$1.30 / 100万トークン (≈ ￥204)）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+	Z.ai: GLM 5.3 FlashX
プロバイダー	Cohere	Z.ai
入力	$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)	$1.30 / 100万トークン (≈ ￥204)
出力	$5.25 / 100万トークン (≈ ￥829)	$4.38 / 100万トークン (≈ ￥691)
キャッシュ読み取り	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)	$0.26 / 100万トークン (≈ ￥41)
コンテキストウィンドウ	192,000	1,048,576
最大出力	64,000	131,072
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	2026/09/18

主な違い

Cohere: Command A+は入力トークンが19%安くなっています。
Z.ai: GLM 5.3 FlashXは出力トークンが17%安くなっています。
Z.ai: GLM 5.3 FlashX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。
構造化JSON出力に対応しているのはCohere: Command A+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、Cohere: Command A+で$0.00367、Z.ai: GLM 5.3 FlashXで$0.00348です。

詳しく見る

Cohere: Command A+ は Cohere のテキスト生成モデルであり、2026年9月22日にリリースされました。Z.ai: GLM 5.3 FlashX は Z.ai のテキスト生成モデルであり、2026年9月18日にリリースされました。どちらも api14 でテキストカテゴリモデルとして提供されており、どちらもテキスト以外の入力を受け付け、テキスト出力を返すため、選択はコンテキストサイズ、モダリティの網羅性、および各モデルが公開するパラメータの表面に集約されます。

最も明確な違いはコンテキストの長さです。GLM 5.3 FlashX は 1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウを提供しますが、Command A+ は 192,000 トークンを提供するため、GLM 5.3 FlashX は圧倒的に大きなコンテキストオプションとなります。入力モダリティに関しては、Command A+ はテキストと画像を、GLM 5.3 FlashX はテキスト、画像、およびビデオを受け付けるため、パイプラインにビデオフレームやクリップが含まれる場合は後者の方が幅広い選択肢となります。どちらも出力はテキストのみです。パラメータに関しては、Command A+ は構造化された出力をサポートしていますが、GLM 5.3 FlashX には記載されていません。また、Command A+ は frequency_penalty、presence_penalty、seed、stop を公開していますが、GLM 5.3 FlashX にはこれらはありません。一方、GLM 5.3 FlashX は reasoning_effort と tool_choice をリストしていますが、Command A+ にはこれらはありません。どちらもツール、推論、include_reasoning、response_format、temperature、top_k、top_p、max_tokens をサポートしているため、どちらの側でもツール呼び出しと推論が利用可能です。

実用的な選択をする場合、リポジトリ全体、長い文書セット、または拡張された会話履歴など、非常に大きな入力を扱う場合は GLM 5.3 FlashX を選択してください。また、ビデオを入力として渡す必要がある場合も同様です。その reasoning_effort パラメータは、モデルがどれだけの推論作業を行うかについて直接調整できるダイヤルを提供します。構造化された出力を必要とする場合、Command A+ を選択してください。なぜなら、それは GLM 5.3 FlashX には記載されていない唯一の機能だからです。あるいは、frequency_penalty、presence_penalty、seed、stop を通じてサンプリングをより細かく制御したい場合も Command A+ を選択してください。入力が 192,000 トークン内に快適に収まり、テキストまたは画像のみである場合は、どちらのモデルも同じリクエストに対応できます。その場合、構造化された出力が必要か、それとも追加のサンプリング制御が必要かによって決定が分かれます。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。なぜなら、API は OpenAI と互換性があるからです。クライアントを api14 のベースURLに向けるだけで、チャットコンプリーションエンドポイントにリクエストを送信し、モデルフィールドに希望する ID を設定します。Cohere のモデルを使用するには、モデル ID を cohere/command-a-plus に設定します。Z.ai のモデルを使用するには、モデル ID を z-ai/glm-5.3-flashx に設定します。リクエストボディ内のその他のすべて、メッセージ、ツール、response_format、およびサンプリングパラメータは、各モデルがサポートするパラメータに従ってそのまま維持されます。両者の切り替えはモデル ID を一行変更するだけで行えるため、統合を書き直すことなく異なるワークロードを異なるモデルにルーティングできます。

他のモデルの方が依然として良い選択肢となるケースもあります。構造化された出力を必要とする場合、GLM 5.3 FlashX は適切な選択肢ではありません。なぜなら、その機能は Command A+ のみに記載されているからです。192,000 トークンを超えるコンテキストウィンドウが必要な場合、またはビデオを送信する必要がある場合は、Command A+ は適切な選択肢ではありません。なぜなら、それらは GLM 5.3 FlashX の特徴だからです。価格については、入力に関しては Command A+ の方が安く、出力に関しては GLM 5.3 FlashX の方が安いため、コストのバランスは入力トークンと出力トークンの比率によって決まります。現在の数値については、このページのライブ価格表を確認してください。

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"z-ai/glm-5.3-flashx"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 →Z.ai: GLM 5.3 FlashX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": "z-ai/glm-5.3-flashx",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Cohere: Command A+ 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX

仕様

主な違い

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