Cohere: Command R+ (08-2024) 対 OpenAI: GPT-6 Sol
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Cohere: Command R+ (08-2024)（$8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381)）とOpenAI: GPT-6 Sol（$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)）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) | OpenAI: GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Cohere | OpenAI |
| 入力 | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381) | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) |
| 出力 | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524) | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524) |
| キャッシュ読み取り | - | $0.70 / 100万トークン (≈ ￥110) |
| キャッシュ書き込み | - | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381) |
| ウェブ検索 | - | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) |
| コンテキストウィンドウ | 128,000 | 1,050,000 |
| 最大出力 | 4,000 | 128,000 |
| 入力 | text | file, image, text |
| 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 | 2026/09/22 |
主な違い
- OpenAI: GPT-6 Solは入力トークンが20%安くなっています。
- OpenAI: GPT-6 Solは8.2倍長いコンテキスト（1,050,000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OpenAI: GPT-6 Sol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$0.03、OpenAI: GPT-6 Solで$0.02です。
詳しく見る
Cohere: Command R+ (08-2024) は Cohere のテキストモデルで、2024年8月30日にリリースされました。OpenAI: GPT-6 Sol は OpenAI のテキストモデルで、2026年9月22日にリリースされました。どちらも api14 を通じて同じ chat completions 形式のインターフェースで提供されるため、両者の選択は、統合方法の違いではなく、タスクが実際に何を必要としているかによって決まります。
両モデルが最も明確に異なるのは、コンテキストと入力タイプです。Command R+ (08-2024) 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。GPT-6 Sol はテキスト、画像、ファイルを受け付け、コンテキストウィンドウは 1,050,000 トークンで、大幅に大きくなっています。また GPT-6 Sol は、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning、verbosity を含む推論制御を公開している唯一のモデルです。ツール呼び出しと構造化出力については、両者とも tools、tool_choice、response_format、structured_outputs をサポートしているため、ほぼ同等です。Command R+ (08-2024) はさらに frequency_penalty、presence_penalty、top_k、top_p を受け付けますが、GPT-6 Sol は max_tokens と並んで max_completion_tokens を使用します。価格については、GPT-6 Sol は入力でより安価な選択肢であり、出力では両者はほぼ同じです。
文書の要約、返信の下書き、レコードのバッチに対する分類処理の実行など、単純なテキストタスクでは、どちらのモデルでも作業をこなせます。入力がプレーンテキストで、コンテキストウィンドウに余裕をもって収まる場合は、Command R+ (08-2024) が妥当なデフォルトです。画像やファイルを直接モデルに渡す必要がある場合、プロンプトと取得したコンテキストが大きく 128,000 トークンが実際の制約となる場合、またはモデルに回答前の推論に労力を費やしてほしい場合には、GPT-6 Sol を選んでください。推論パラメータは意図的に使用する価値があります。難しい問題では reasoning_effort を上げ、簡単な問題では下げることで、リクエスト内の他の何も変えずに、レイテンシと回答品質をトレードオフできます。
どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も、方法は同じです。OpenAI 互換の chat completions エンドポイントにリクエストを送信し、model フィールドを "cohere/command-r-plus-08-2024" または "openai/gpt-6-sol" に設定します。リクエストボディのその他はすべて同じ形のままなので、両者の切り替えは model id の1行の変更で済みます。主に注意すべき点はパラメータの命名です。Command R+ (08-2024) から GPT-6 Sol に移行する場合は、トークン制限パラメータと、依存しているサンプリングパラメータが移行先モデルでサポートされているかを確認し、サポートされていないものは削除してください。
GPT-6 Sol の方が大きく、入力が安価であっても、Command R+ (08-2024) の方が良い選択となるケースはまだあります。ワークロードが純粋なテキストで、128,000 トークン以内に収まり、top_k、top_p、またはペナルティパラメータを中心にサンプリング動作をすでに調整している場合、Command R+ (08-2024) に留まることで、利益のない設定の作り直しを避けられます。また、モデルに余分な推論作業をさせたくない場合にも、こちらがより単純な選択です。GPT-6 Sol の推論制御は、そうでなければ設定しなければならない追加の次元だからです。
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-r-plus-08-2024"から"openai/gpt-6-sol"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": "openai/gpt-6-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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