Cohere: Command R+ (08-2024) 대 OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Cohere: Command R+ (08-2024)(US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,871))와(과) OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,497))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Cohere: Command R+ (08-2024) | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Cohere | OpenAI |
| 입력 | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,871) | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,497) |
| 출력 | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,484) | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,484) |
| 캐시 읽기 | - | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩475) |
| 캐시 쓰기 | - | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,871) |
| 웹 검색 | - | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,484) |
| 컨텍스트 윈도우 | 128,000 | 1,050,000 |
| 최대 출력 | 4,000 | 128,000 |
| 입력 | text | file, image, text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2024. 8. 30. | 2026. 9. 29. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro의 입력 토큰 가격이 20% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro는(은) 8.2배 더 긴 컨텍스트(1,050,000 토큰)를 읽습니다.
- 추론 강도 조절은(는) OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Cohere: Command R+ (08-2024)에서 US$0.03, OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro에서 US$0.02입니다.
자세히 보기
Cohere: Command R+ (08-2024)는 Cohere의 텍스트 모델로, 2024년 8월 30일에 출시되었습니다. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro는 OpenAI의 텍스트 모델로, 2026년 9월 29일에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 카테고리의 채팅 모델로 제공되므로, 어느 쪽이든 동일한 종류의 애플리케이션 코드에 넣을 수 있습니다.
두 모델의 가장 큰 차이는 컨텍스트와 입력 처리에 있습니다. Command R+는 텍스트만 받으며 컨텍스트 윈도우는 128,000 토큰입니다. GPT-6.1 Sol Pro는 파일, 이미지, 텍스트 입력을 받으며 컨텍스트 윈도우는 1,050,000 토큰으로 훨씬 더 큽니다. 또한 GPT-6.1 Sol Pro는 둘 중 유일하게 추론 제어를 노출하며, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning 같은 매개변수를 제공합니다. 매개변수 측면에서 Command R+는 frequency_penalty, presence_penalty, top_k, top_p, temperature, seed, stop, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice를 지원합니다. GPT-6.1 Sol Pro는 추론 매개변수와 함께 max_completion_tokens, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, verbosity를 지원합니다. 어느 모델도 tools나 structured outputs를 독점적으로 제공하는 것으로 표시되지 않으므로, 이러한 기능은 사실상 공유됩니다.
작업 선택에서 결정적인 요소는 입력 유형, 컨텍스트 크기, 그리고 추론 노력을 조정할 수 있기를 원하는지 여부입니다. 워크로드가 순수 텍스트이고 128,000 토큰 안에 여유 있게 들어가며 top_k와 presence_penalty 같은 샘플링 제어를 원한다면 Command R+가 합리적인 선택입니다. 이미지나 파일을 전달해야 하거나, 더 작은 윈도우로는 부담이 될 만큼 매우 긴 문서, 코드베이스, 트랜스크립트를 다루는 경우에는 GPT-6.1 Sol Pro가 더 나은 선택입니다. 요청마다 추론 노력을 높이거나 낮추고 싶을 때도 마찬가지인데, 이를 노출하는 것은 GPT-6.1 Sol Pro뿐이기 때문입니다. 가격에서는 GPT-6.1 Sol Pro가 입력 기준으로 둘 중 더 저렴하고 출력 가격은 비슷하므로, 트래픽이 입력에 크게 치우쳐 있지 않다면 비용이 결정적 요인이 되기는 어렵습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 API가 OpenAI 호환 방식이므로 동작 방식은 같습니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고 일반적인 chat completions 요청을 보낸 뒤, model 필드를 원하는 id로 설정하면 됩니다. Cohere의 모델을 사용하려면 model을 "cohere/command-r-plus-08-2024"로 설정합니다. OpenAI의 모델을 사용하려면 model을 "openai/gpt-6.1-sol-pro"로 설정합니다. 요청 본문의 나머지는 코드가 이미 구성하는 대로 유지하면 되지만, 매개변수가 완벽하게 호환되지는 않는다는 점에 유의해야 합니다. top_k와 presence_penalty는 Cohere 쪽에 속하고, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, verbosity는 OpenAI 쪽에 속합니다. id를 전환한다면 보내는 매개변수가 대상 모델에서 지원되는지 확인하고, max_tokens와 max_completion_tokens를 그에 맞게 조정하세요.
Command R+가 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 애플리케이션이 순수 텍스트이고, 입력이 128,000 토큰 윈도우에 충분히 들어가며, 출력을 형성하기 위해 top_k, frequency_penalty, presence_penalty 같은 샘플링 제어에 의존한다면 Command R+가 그러한 조절 수단을 직접 제공합니다. 추론 동작을 전혀 관여시키고 싶지 않고 단순한 텍스트 입력, 텍스트 출력 호출을 선호할 때도 Command R+가 더 단순한 대상입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "cohere/command-r-plus-08-2024"에서 "openai/gpt-6.1-sol-pro"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": "openai/gpt-6.1-sol-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
더 많은 비교
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha 대 Tencent: Hy4