Cohere: Command A 대 Google: Gemini 4 Argon
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Cohere: Command A(US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792))와(과) Google: Gemini 4 Argon(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Cohere: Command A | Google: Gemini 4 Argon | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Cohere | |
| 입력 | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) |
| 출력 | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) |
| 캐시 읽기 | - | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) |
| 캐시 쓰기 | - | US$0.66 / 100만 토큰 (≈ ₩884) |
| 추론 | - | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) |
| 오디오 입력 | - | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) |
| 이미지 | - | US$0.000007 / 이미지 (≈ ₩0.00943) |
| 웹 검색 | - | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) |
| 컨텍스트 윈도우 | 256,000 | 1,048,576 |
| 최대 출력 | 8,192 | 943,718 |
| 입력 | text | audio, file, image, text, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 3. 13. | 2026. 10. 13. |
주요 차이점
- Google: Gemini 4 Argon의 입력 토큰 가격이 20% 더 저렴합니다.
- Google: Gemini 4 Argon는(은) 4.1배 더 긴 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 읽습니다.
- 추론 강도 조절은(는) Google: Gemini 4 Argon만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Cohere: Command A에서 US$0.03, Google: Gemini 4 Argon에서 US$0.02입니다.
자세히 보기
Cohere: Command A는 2025년 3월 13일에 출시된 Cohere의 텍스트 모델입니다. Google: Gemini 4 Argon은 2026년 10월 13일에 출시된 Google의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 모델 id cohere/command-a와 google/gemini-4-argon으로 제공되며, 둘 다 텍스트 카테고리 모델로 표시되므로 표면적으로는 모델 선택기에서 같은 자리를 차지합니다.
차이는 컨텍스트, 모달리티, 파라미터에서 드러납니다. Gemini 4 Argon은 컨텍스트 윈도가 더 커서 Command A의 256,000에 비해 약 100만 토큰이며, 입력으로 audio, file, image, text, video를 받는 반면 Command A는 text만 받습니다. 둘 다 text를 반환합니다. Gemini 4 Argon은 둘 중 유일하게 도구 호출과 추론 제어(include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, tool_choice, tools)를 노출하는 반면, Command A는 frequency_penalty, presence_penalty, top_k, seed 같은 샘플링 제어를 갖추고 있습니다. 구조화된 출력은 둘 다 지원하므로 결정 요인은 아닙니다. 가격에서는 Gemini 4 Argon이 입력에서 더 저렴한 옵션이고, 출력에서는 둘이 거의 같습니다.
둘 중 하나를 선택하는 개발자에게 실질적인 구분은 그런 사실을 따릅니다. 작업이 텍스트 입력과 텍스트 출력이고 프롬프트가 256,000 토큰 안에 여유 있게 들어간다면 Command A가 합리적인 기본값이며, penalty와 top_k 파라미터가 샘플링 동작을 더 세밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. 프롬프트와 함께 이미지, 오디오, 비디오, 파일을 보내야 하거나 25만 토큰을 훨씬 넘는 컨텍스트 윈도가 필요하다면, 그런 입력을 애초에 받을 수 있는 쪽은 Gemini 4 Argon입니다. 애플리케이션이 도구 호출에 의존하거나 추론 노력을 조절 값으로 노출하는 데 의존한다면, 이 역시 둘 중 Gemini 4 Argon만 지원합니다. 비용도 중요합니다. 입력이 많은 워크로드에는 Gemini 4 Argon이 더 저렴하고, 출력 비용은 둘 다 거의 같으므로 생성이 많고 텍스트만 쓰는 워크로드는 가격만으로 전환해서 얻는 이득이 크지 않습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 기존 클라이언트를 api14 base URL로 향하게 하고, 메시지와 함께 chat completions 요청을 보내고, model 필드를 cohere/command-a 또는 google/gemini-4-argon으로 설정하면 됩니다. 둘 사이 전환은 그 모델 id를 한 줄 바꾸는 일이며, 요청과 응답 형태는 그대로 유지됩니다. 전달하는 파라미터는 각 모델이 지원하는 것과 맞아야 하므로, tool과 reasoning 필드는 google/gemini-4-argon 요청에 속하고 penalty 또는 top_k 필드는 cohere/command-a 요청에 속합니다.
Gemini 4 Argon이 더 크고 입력에서 더 저렴하더라도 Command A가 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 워크로드가 텍스트만이고 Command A가 노출하는 샘플링 제어를 원하거나, 단순히 제공자로 Cohere를 선호한다면 Command A가 추가 모달리티 표면 없이 그 영역을 커버합니다. 파라미터 목록에서 어느 모델도 다른 쪽의 엄격한 상위 집합이 아니므로, 선택은 다음으로 귀결됩니다. 멀티모달 입력, 매우 큰 컨텍스트, 또는 추론과 도구 제어가 필요하면 Gemini 4 Argon을 고르고, penalty와 top_k 튜닝이 있는 텍스트 전용 모델이면 충분하면 Command A로 충분합니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "cohere/command-a"에서 "google/gemini-4-argon"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": "google/gemini-4-argon",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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