Cohere: Command R (08-2024) 대 MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Cohere: Command R (08-2024)(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))와(과) MiniMax: MiniMax M3.1 Flash(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Cohere: Command R (08-2024) | MiniMax: MiniMax M3.1 Flash | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Cohere | MiniMax |
| 입력 | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) |
| 출력 | US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830) | US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,830) |
| 캐시 읽기 | - | US$0.05 / 100만 토큰 (≈ ₩71) |
| 컨텍스트 윈도우 | 128,000 | 1,048,576 |
| 최대 출력 | 4,000 | 524,288 |
| 입력 | text | text, image, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2024. 8. 30. | 2026. 10. 19. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash는(은) 8.2배 더 긴 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 읽습니다.
- 추론 강도 조절은(는) MiniMax: MiniMax M3.1 Flash만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Cohere: Command R (08-2024)에서 US$0.00158, MiniMax: MiniMax M3.1 Flash에서 US$0.00158입니다.
자세히 보기
Cohere: Command R (08-2024)는 Cohere의 텍스트 모델로, 2024-08-30에 출시되었습니다. MiniMax: MiniMax M3.1 Flash는 MiniMax의 텍스트 모델로, 2026-10-19에 출시되었습니다. 둘 다 텍스트 범주에 속하고 둘 다 텍스트 출력을 반환하므로, 기본 목적 수준에서는 API를 통해 언어를 생성하고 변환하는 같은 종류의 작업을 겨냥합니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 입력 모달리티에 있습니다. Command R은 텍스트만 받으며 컨텍스트 윈도우는 128,000 토큰입니다. MiniMax M3.1 Flash는 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 받으며 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰으로 훨씬 더 큽니다. MiniMax M3.1 Flash는 또한 Command R이 나열하지 않는 추론 제어(include_reasoning, reasoning, reasoning_effort)를 노출하므로, 둘 중 명시적인 추론 모드를 가진 유일한 모델입니다. 도구 호출과 구조화된 출력에서는 둘이 사실상 동등한데, 둘 다 지원 파라미터에 tools, tool_choice, structured_outputs를 나열하기 때문입니다. MiniMax M3.1 Flash는 입력과 출력 모두에서 둘 중 더 저렴하며, 더 큰 컨텍스트를 가진 쪽이기도 합니다.
일상적인 텍스트 작업에는 어느 모델이든 되며, 선택은 무엇을 입력으로 넣는지와 얼마를 지불할지에 달려 있습니다. 작업이 일반 텍스트 생성, 요약, 추출 또는 128,000 토큰 안에 넉넉히 들어가는 문서에 대한 도구 기반 워크플로우라면, Command R은 대부분의 팀이 기대하는 파라미터를 갖춘 합리적이고 잘 명세된 옵션입니다. 텍스트와 함께 이미지나 비디오를 전달해야 하거나, 그렇지 않으면 청킹이 필요할 매우 긴 입력을 다루는 경우에는 MiniMax M3.1 Flash가 더 적합한데, 그러한 모달리티를 받고 한 번의 호출로 훨씬 많은 컨텍스트를 담기 때문입니다. 모델이 추론 단계를 노출하기를 원하거나 추론 노력을 조정하고 싶다면, 그것도 MiniMax M3.1 Flash를 고를 또 하나의 이유입니다. 비용도 같은 방향을 가리키는데, MiniMax M3.1 Flash가 입력과 출력 모두에서 더 저렴합니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 향하게 하고, api14 키와 함께 chat completions 엔드포인트로 요청을 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정하면 됩니다. Command R을 사용하려면 model을 "cohere/command-r-08-2024"로 설정합니다. MiniMax M3.1 Flash를 사용하려면 model을 "minimax/minimax-m3.1-flash"로 설정합니다. 기본적인 경우에는 요청 형태에서 달라질 것이 없습니다. 같은 messages 배열, 같은 role 구조, 같은 스트리밍 옵션입니다. 하나의 코드 경로를 유지하고 그 문자열 하나만 바꿔 모델을 전환할 수 있으므로, 출력을 비교하거나 한쪽에서 다른 쪽으로 폴백하기 쉽습니다.
그래도 Command R이 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 워크로드가 텍스트 전용이고, 128,000 토큰 안에 들어가며, 추론 제어가 필요 없다면, MiniMax M3.1 Flash의 추가 모달리티와 훨씬 큰 컨텍스트는 아무 이득도 주지 않으며, 더 작고 단순한 파라미터 표면이 temperature, top_p, 페널티, stop sequences를 조정할 때 더 이해하기 쉬울 수 있습니다. 두 모델 모두 같은 핵심 샘플링 및 도구 파라미터를 지원하므로, 파이프라인이 이미 그것들을 대상으로 하고 있다면 Command R은 변경 없이 들어맞을 것입니다. 트레이드오프는 간단합니다. 이미지, 비디오, 매우 큰 컨텍스트, 추론 제어 또는 더 낮은 비용이 필요하면 MiniMax M3.1 Flash를 고르고, 입력이 텍스트이고 크기가 적당하며 더 좁고 더 익숙한 파라미터 집합을 선호하면 Command R을 고르면 됩니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "cohere/command-r-08-2024"에서 "minimax/minimax-m3.1-flash"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": "minimax/minimax-m3.1-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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