Cohere: Command R (08-2024) 対 MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Cohere: Command R (08-2024)（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）とMiniMax: MiniMax M3.1 Flash（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）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 R (08-2024) | MiniMax: MiniMax M3.1 Flash | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Cohere | MiniMax |
| 入力 | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) |
| 出力 | $2.10 / 100万トークン (≈ ￥331) | $2.10 / 100万トークン (≈ ￥331) |
| キャッシュ読み取り | - | $0.05 / 100万トークン (≈ ￥8) |
| コンテキストウィンドウ | 128,000 | 1,048,576 |
| 最大出力 | 4,000 | 524,288 |
| 入力 | text | 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 | 2024/08/30 | 2026/10/19 |
主な違い
- 入力料金はどちらもほぼ同じです。
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flashは8.2倍長いコンテキスト（1,048,576トークン）を読み取れます。
- 推論の強度の調整に対応しているのはMiniMax: MiniMax M3.1 Flash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 R (08-2024)で$0.00158、MiniMax: MiniMax M3.1 Flashで$0.00158です。
詳しく見る
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。MiniMax: MiniMax M3.1 Flash は MiniMax のテキストモデルで、2026-10-19 にリリースされました。どちらもテキストカテゴリに属し、どちらもテキスト出力を返すため、基本的な目的のレベルでは、API を通じて言語を生成および変換するという同じ種類の作業を対象としています。
最も明確な違いは、コンテキストと入力モダリティにあります。Command R はテキストのみを受け付け、コンテキストウィンドウは 128,000 トークンです。MiniMax M3.1 Flash はテキスト、画像、動画の入力を受け付け、そのコンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、大幅に大きくなっています。MiniMax M3.1 Flash はさらに、Command R には記載されていない推論コントロール (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) を公開しているため、両者の中で明示的な推論モードを持つのはこちらだけです。ツール呼び出しと構造化出力については、両者は実質的に同等です。どちらもサポート対象パラメータとして tools, tool_choice, structured_outputs を記載しているためです。MiniMax M3.1 Flash は入力と出力の両方で安価であり、より大きなコンテキストを持つ側でもあります。
日々のテキスト作業では、どちらのモデルでも対応でき、選択は何を入力するか、いくら支払いたいかに帰着します。タスクが単純なテキスト生成、要約、抽出、または 128,000 トークンに余裕を持って収まる文書に対するツール駆動のワークフローであれば、Command R は多くのチームが期待するパラメータを備えた、妥当で仕様の整った選択肢です。テキストと一緒に画像や動画を渡す必要がある場合、またはそうしなければチャンク分割が必要になるほど非常に長い入力を扱う場合は、MiniMax M3.1 Flash の方が適しています。これらのモダリティを受け付け、1 回の呼び出しではるかに多くのコンテキストを保持できるためです。モデルに推論ステップを公開させたい場合、または推論の労力を調整したい場合も、MiniMax M3.1 Flash を選ぶ理由になります。コストも同じ方向を指しており、MiniMax M3.1 Flash は入力と出力の両方で安価です。
どちらのモデルも api14 を通じた呼び出しは同じ方法で行えます。API 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、api14 キーを使ってリクエストを chat completions エンドポイントに送信し、model フィールドを使用したい id に設定します。Command R を使うには、model を "cohere/command-r-08-2024" に設定します。MiniMax M3.1 Flash を使うには、model を "minimax/minimax-m3.1-flash" に設定します。基本的なケースでは、リクエストの形の他の部分を変更する必要はありません。同じ messages 配列、同じ role 構造、同じ streaming オプションです。1 つのコードパスを維持し、その 1 つの文字列を変更するだけでモデルを切り替えられるため、出力を比較したり、一方から他方へフォールバックしたりするのが容易になります。
それでも Command R の方が良い選択となるケースはあります。ワークロードがテキストのみで、128,000 トークン以内に収まり、推論コントロールを必要としない場合、MiniMax M3.1 Flash の追加モダリティとはるかに大きなコンテキストは何の利点ももたらしません。また、temperature, top_p, penalties, stop sequences を調整する際には、より小さく単純なパラメータ面の方が考えやすいことがあります。両モデルは同じ中核的なサンプリングおよびツールパラメータをサポートしているため、パイプラインがすでにそれらを対象としているなら、Command R は変更なしで組み込めます。トレードオフは単純です。画像、動画、非常に大きなコンテキスト、推論コントロール、または低コストが必要な場合は MiniMax M3.1 Flash を選び、入力がテキストでサイズが控えめであり、より狭く慣れ親しんだパラメータセットを好む場合は Command R を選びます。
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-r-08-2024"から"minimax/minimax-m3.1-flash"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": "minimax/minimax-m3.1-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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