Cohere: Command R+ (08-2024) 対 OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
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 (≈ ￥1,386)）とOpenAI: GPT-6.1 Sol Pro（$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,109)）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-6.1 Sol Pro | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Cohere | OpenAI |
| 入力 | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,386) | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,109) |
| 出力 | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,543) | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,543) |
| キャッシュ読み取り | - | $0.35 / 100万トークン (≈ ￥55) |
| キャッシュ書き込み | - | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,386) |
| ウェブ検索 | - | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,543) |
| 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 | 2026/09/29 |
主な違い
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Proは入力トークンが20%安くなっています。
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro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-6.1 Sol Pro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-6.1 Sol Pro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-6.1 Sol Pro は OpenAI のテキストモデルで、2026年9月29日にリリースされました。どちらも api14 を通じてテキストカテゴリのチャットモデルとして提供されるため、同じ種類のアプリケーションコードにどちらでも組み込めます。
両者が最も大きく異なるのは、コンテキストと入力の扱いです。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。GPT-6.1 Sol Pro はファイル、画像、テキスト入力を受け付け、コンテキストウィンドウは1,050,000トークンで、かなり大きくなっています。また GPT-6.1 Sol Pro は、この2つの中で推論制御を公開している唯一のモデルで、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning といったパラメータがあります。パラメータ面では、Command R+ は frequency_penalty、presence_penalty、top_k、top_p、temperature、seed、stop、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice をサポートします。GPT-6.1 Sol Pro は max_completion_tokens、max_tokens、seed、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice、verbosity を、推論パラメータとあわせてサポートします。どちらのモデルも tools や structured outputs を独自に提供するものとして記載されていないため、これらの機能は実質的に共通です。
タスクの選択では、判断材料となるのは入力タイプ、コンテキストサイズ、そして推論の強度を調整したいかどうかです。ワークロードがプレーンテキストで、128,000トークンに余裕をもって収まり、top_k や presence_penalty のようなサンプリング制御を使いたい場合は、Command R+ が妥当な選択です。画像やファイルを渡す必要がある場合、あるいはより小さなウィンドウでは厳しいような非常に長いドキュメント、コードベース、文字起こしを扱う場合は、GPT-6.1 Sol Pro のほうが適しています。リクエストごとに推論の強度を上げ下げしたい場合も同様で、それを公開しているのは GPT-6.1 Sol Pro だけです。価格については、GPT-6.1 Sol Pro のほうが入力で安く、出力価格はほぼ同じなので、トラフィックが入力に大きく偏っていない限り、コストが決め手になることはあまりありません。
api14 を通じたいずれのモデルの呼び出しも、API が OpenAI 互換であるため同じように動作します。クライアントを api14 のベース URL に向け、通常の chat completions リクエストを送り、model フィールドを使いたい id に設定します。Cohere のモデルを使うには、model を "cohere/command-r-plus-08-2024" に設定します。OpenAI のモデルを使うには、model を "openai/gpt-6.1-sol-pro" に設定します。リクエストボディのその他の部分は、コードがすでに組み立てているままにします。ただし、パラメータは完全に互換ではない点に注意してください。top_k と presence_penalty は Cohere 側に属し、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning、verbosity は OpenAI 側に属します。id を切り替える場合は、送信するパラメータが対象モデルでサポートされているかを確認し、max_tokens と max_completion_tokens を適宜調整してください。
それでも Command R+ のほうが適しているケースはあります。アプリケーションが純粋にテキストで、入力が128,000トークンのウィンドウに十分収まり、top_k、frequency_penalty、presence_penalty のようなサンプリング制御で出力を整えたい場合、Command R+ はそれらのつまみを直接提供します。推論の挙動をまったく関与させたくない場合や、シンプルなテキスト入力、テキスト出力の呼び出しを好む場合にも、より単純な対象です。
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-6.1-sol-pro"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-6.1-sol-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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