api14
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AionLabs: Aion-2.0 대 Cohere: Command R+ (08-2024)

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 AionLabs: Aion-2.0(US$2.80 / 100만 토큰)와(과) Cohere: Command R+ (08-2024)(US$8.75 / 100만 토큰)를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

AionLabs: Aion-2.0Cohere: Command R+ (08-2024)
제공업체AionLabsCohere
입력US$2.80 / 100만 토큰US$8.75 / 100만 토큰
출력US$5.60 / 100만 토큰US$35.00 / 100만 토큰
캐시 읽기US$0.70 / 100만 토큰-
컨텍스트 윈도우131,072128,000
최대 출력32,7684,000
입력texttext
출력texttext
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일2026. 2. 23.2024. 8. 30.

주요 차이점

  • AionLabs: Aion-2.0의 입력 토큰 가격이 68% 더 저렴합니다.
  • AionLabs: Aion-2.0의 출력 토큰 가격이 84% 더 저렴합니다.
  • 구조화된 JSON 출력은(는) Cohere: Command R+ (08-2024)만 지원합니다.
  • 추론 강도 조절은(는) AionLabs: Aion-2.0만 지원합니다.
  • 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 AionLabs: Aion-2.0에서 US$0.00560, Cohere: Command R+ (08-2024)에서 US$0.03입니다.

자세히 보기

AionLabs: Aion-2.0은 AionLabs의 텍스트 모델로, 2026-02-23에 출시되었습니다. Cohere: Command R+ (08-2024)는 Cohere의 텍스트 모델로, 2024-08-30에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 카테고리의 채팅 모델로 제공되며, 둘 다 텍스트를 입력으로 받고 텍스트를 출력으로 반환합니다. 어느 쪽도 이미지, 오디오 또는 다른 양식을 처리하지 않으므로, 워크로드가 순수하게 언어라면 둘 다 후보입니다.

두 모델은 문서상 컨텍스트 길이에서 차이가 있습니다. Aion-2.0은 131072 토큰을, Command R+는 128000 토큰을 나열하는데, 이는 충분히 비슷해서 컨텍스트 크기가 선택을 결정해서는 안 됩니다. 더 유용한 차이는 각 모델이 노출하는 매개변수에 있습니다. Aion-2.0은 reasoning과 include_reasoning을 지원하므로 추론 과정을 드러낼 수 있으며, tools, tool_choice, response_format, temperature, top_p, max_tokens도 지원합니다. Command R+는 reasoning 매개변수를 노출하지 않지만, tools, tool_choice, response_format, temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop과 함께 structured_outputs를 지원합니다. 요약하면, reasoning은 Aion-2.0에서만 사용할 수 있고, structured outputs는 Command R+에서만 사용할 수 있습니다.

실용적인 선택을 위해서는 실제로 필요한 기능부터 시작하세요. 작업이 눈에 보이는 추론 단계의 이점을 얻거나 요청별로 reasoning을 켜고 끄고 싶다면, Command R+에는 동등한 매개변수가 없으므로 Aion-2.0을 호출해야 합니다. structured outputs가 필요하다면, Aion-2.0은 해당 매개변수를 나열하지 않으므로 Command R+를 호출해야 합니다. 둘 다 도구 호출을 지원하므로 함수 호출을 사용하는 에이전트 스타일 워크플로는 어느 쪽에서든 작동합니다. Aion-2.0은 입력과 출력 모두에서 둘 중 더 저렴하므로, 작업이 두 모델 모두에 맞고 비용을 최적화하는 경우 Aion-2.0이 기본값입니다. Command R+는 seed를 통한 반복 가능한 실행, top_k, 또는 frequency 및 presence 페널티와 같은 추가 샘플링 제어를 원하거나, structured outputs가 파이프라인의 일부인 경우 여전히 합리적인 선택입니다.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 API가 OpenAI 호환 방식이므로 동일하게 작동합니다. 동일한 엔드포인트에 동일한 요청 본문 형태로 채팅 완성 요청을 보내며, 유일하게 바뀌는 것은 모델 id입니다. Aion-2.0을 원하면 "aion-labs/aion-2.0"을 사용하고, Command R+를 원하면 "cohere/command-r-plus-08-2024"를 사용하세요. 메시지, 역할 및 일반적인 필드는 변경 없이 그대로 적용되므로, A/B 테스트를 위해 둘 사이를 전환하는 것은 재작성이 아니라 한 줄 수정입니다. 매개변수가 완벽하게 호환되지는 않는다는 점을 명심하세요. Command R+에 reasoning을 보내거나 Aion-2.0에 structured_outputs를 보내는 것은 지원되지 않으므로, 요청 본문을 대상 모델이 나열하는 매개변수에 맞게 정리하세요.

더 비싼데도 불구하고 오래된 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 애플리케이션이 structured outputs에 의존하거나, 재현 가능한 샘플링을 위한 seed에 의존하거나, 생성을 조정하기 위한 top_k 및 페널티 매개변수에 의존한다면, Command R+는 Aion-2.0이 노출하지 않는 조절 기능을 제공합니다. 그러한 상황에서는 가격 차이가 필요한 동작을 얻는 것보다 부차적이며, Aion-2.0이 입력과 출력에서 더 저렴하더라도 "cohere/command-r-plus-08-2024"를 호출해야 합니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "aion-labs/aion-2.0"에서 "cohere/command-r-plus-08-2024"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

AionLabs: Aion-2.0 상세 정보 및 플레이그라운드 →Cohere: Command R+ (08-2024) 상세 정보 및 플레이그라운드 →
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": "cohere/command-r-plus-08-2024",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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