Cohere: Command A+ 대 Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Cohere: Command A+(US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415))와(과) Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15(US$0.91 / 100만 토큰 (≈ ₩1,226))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Cohere: Command A+ | Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Cohere | Qwen |
| 입력 | US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415) | US$0.91 / 100만 토큰 (≈ ₩1,226) |
| 출력 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075) | US$5.46 / 100만 토큰 (≈ ₩7,358) |
| 캐시 읽기 | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 192,000 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 64,000 | 65,536 |
| 입력 | text, image | text, image, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 9. 22. | 2026. 2. 16. |
주요 차이점
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15의 입력 토큰 가격이 13% 더 저렴합니다.
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15는(은) 5.2배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Cohere: Command A+에서 US$0.00367, Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15에서 US$0.00364입니다.
자세히 보기
Cohere: Command A+는 Cohere의 텍스트 생성 모델로, 2026-09-22에 출시되었습니다. Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15는 Qwen에서 나온 모델이며 2026-02-16에 출시되었습니다. 둘 다 api14에 text 카테고리로 등록되어 있고, 둘 다 텍스트를 주요 입력으로 받아 텍스트 출력을 반환합니다. 범용 텍스트 워크로드를 위해 이미 벤더를 저울질하고 있다면, 이 두 모델은 카탈로그에서 같은 자리에 있으므로 결정은 컨텍스트 크기, 입력 모달리티, 그리고 각 모델이 노출하는 파라미터 표면으로 귀결됩니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트입니다. Qwen3.5 Plus는 1,000,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지는 반면 Command A+는 192,000 토큰에 머물러, Qwen이 큰 차이로 더 큽니다. 입력 모달리티에서는 Command A+가 텍스트와 이미지를 받아들이는 반면, Qwen3.5 Plus는 텍스트, 이미지, 비디오를 받아들이므로 Qwen이 입력 유형을 하나 더 커버합니다. 둘 다 텍스트만 반환합니다. 파라미터 목록은 크게 겹칩니다. 둘 다 frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tools, top_k, top_p를 지원합니다. Qwen은 logprobs, tool_choice, top_logprobs를 추가로 제공하는데, 이는 토큰 수준 확률을 원하거나 도구 호출 여부를 명시적으로 제어하고 싶을 때 중요합니다. 가격에서는 Qwen이 입력에서 더 저렴한 옵션이고, 출력 가격은 둘이 거의 같으므로 비용 차이는 주로 입력 쪽에서 드러납니다.
일상적인 작업에서는 선택이 보통 입력을 따릅니다. 작업이 텍스트만이거나 텍스트에 이미지 몇 개를 더한 정도이고, 프롬프트가 192,000 토큰 안에 여유 있게 들어간다면 Command A+가 합리적인 기본값이며, 그 파라미터 집합은 대부분의 구조화된 출력과 도구 호출 패턴에 충분할 만큼 넓습니다. 긴 문서, 코드베이스 전체, 장시간의 트랜스크립트, 또는 비디오를 넣는다면 Qwen3.5 Plus가 더 나은 선택인데, 더 큰 컨텍스트 윈도우와 추가 비디오 모달리티 때문입니다. Qwen의 logprobs와 top_logprobs 파라미터는 모델 신뢰도를 들여다보거나 원시 출력 위에 스코어링을 구축해야 할 때도 Qwen을 선택하게 만들며, tool_choice는 함수 호출 동작을 더 세밀하게 제어할 수 있게 해줍니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 API를 노출하기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 향하게 하고, 메시지를 담은 chat completions 요청을 보내고, model 필드를 "cohere/command-a-plus" 또는 "qwen/qwen3.5-plus-02-15"로 설정하면 됩니다. 요청 본문의 나머지는 모두 같은 형태로 유지되므로, 둘 사이를 전환하는 것은 모델 id를 한 줄 바꾸는 일입니다. temperature, max_tokens, tools, response_format처럼 두 모델이 모두 지원하는 파라미터는 수정 없이 전달할 수 있습니다. logprobs, top_logprobs, tool_choice를 사용한다면 이들은 Qwen id에서만 의미가 있으므로, 코드에서 이들을 보호하거나 Command A+로 폴백할 때 제거해야 합니다.
Qwen이 더 큰 컨텍스트와 추가 모달리티를 가졌음에도 Command A+가 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 192,000 토큰 윈도우는 대부분의 채팅, 추출, 요약 작업에 넉넉하고, 이미지도 받아들이므로 비디오가 포함되지 않는 비전 작업은 완전히 커버됩니다. 이미 Cohere의 동작에 맞춰 프롬프트를 튜닝해 두었거나, 단일 제공자 장애가 전체 파이프라인을 마비시키지 않도록 혼합 벤더 구성을 유지하고 싶다면, Command A+를 로테이션에 남겨 두는 것이 합리적입니다. 두 모델은 출력 가격에서 충분히 비슷해서, 둘 다 돌리며 요청별로 라우팅하는 것이 비용이 많이 드는 일이라기보다 실용적입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "cohere/command-a-plus"에서 "qwen/qwen3.5-plus-02-15"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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