Cohere: Command R (08-2024) tegen MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
Een vergelijking naast elkaar van Cohere: Command R (08-2024) (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) en MiniMax: MiniMax M3.1 Flash (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Cohere: Command R (08-2024) | MiniMax: MiniMax M3.1 Flash | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Cohere | MiniMax |
| Invoer | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) |
| Uitvoer | US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,87) | US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,87) |
| Cache lezen | - | US$ 0,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,05) |
| Contextvenster | 128.000 | 1.048.576 |
| Maximale output | 4.000 | 524.288 |
| Invoer | text | text, image, video |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 30 aug 2024 | 19 okt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash leest 8.2× meer context (1.048.576 tokens).
- Alleen MiniMax: MiniMax M3.1 Flash ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00158 met Cohere: Command R (08-2024) en US$ 0,00158 met MiniMax: MiniMax M3.1 Flash.
In detail
Cohere: Command R (08-2024) is een tekstmodel van Cohere, uitgebracht op 2024-08-30. MiniMax: MiniMax M3.1 Flash is een tekstmodel van MiniMax, uitgebracht op 2026-10-19. Beide vallen in de categorie tekst en beide leveren tekstoutput, dus op het niveau van het basisdoel zijn ze gericht op hetzelfde soort werk: het genereren en transformeren van taal via een API.
De duidelijkste splitsing zit in context en inputmodaliteiten. Command R accepteert alleen tekst, met een contextvenster van 128.000 tokens. MiniMax M3.1 Flash accepteert tekst, afbeelding en video als input, en het contextvenster is 1.048.576 tokens, wat aanzienlijk groter is. MiniMax M3.1 Flash biedt ook reasoning-besturingen (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) die Command R niet vermeldt, dus het is de enige van de twee met een expliciete reasoning-modus. Op het gebied van tool calling en gestructureerde outputs zijn de twee in feite gelijk, want beide vermelden tools, tool_choice en structured_outputs onder hun ondersteunde parameters. MiniMax M3.1 Flash is de goedkoopste van de twee voor zowel input als output, en het is degene met de grotere context.
Voor dagelijks tekstwerk voldoet elk van beide modellen, en de keuze komt neer op wat je erin stopt en hoeveel je wilt betalen. Als je taak gewone tekstgeneratie, samenvatting, extractie of tool-gedreven workflows is over documenten die comfortabel binnen 128.000 tokens passen, is Command R een redelijke, goed gespecificeerde optie met de parameters die de meeste teams verwachten. Als je afbeeldingen of video naast tekst moet doorgeven, of als je werkt met zeer lange inputs die anders opgesplitst zouden moeten worden, is MiniMax M3.1 Flash de betere keuze omdat het die modaliteiten accepteert en veel meer context in één aanroep vasthoudt. Als je wilt dat het model zijn reasoning-stappen toont of als je de reasoning-inspanning wilt afstemmen, is dat nog een reden om MiniMax M3.1 Flash te kiezen. De kosten wijzen dezelfde kant op, want MiniMax M3.1 Flash is goedkoper voor zowel input als output.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base-URL, stuurt je verzoek naar het chat completions-endpoint met je api14-sleutel, en stelt het model-veld in op de id die je wilt. Om Command R te gebruiken, stel je het model in op "cohere/command-r-08-2024". Om MiniMax M3.1 Flash te gebruiken, stel je het model in op "minimax/minimax-m3.1-flash". Niets anders in de vorm van het verzoek hoeft te veranderen voor het basisscenario: dezelfde messages-array, dezelfde rolstructuur, dezelfde streaming-optie. Je kunt één codepad aanhouden en van model wisselen door die ene string te veranderen, wat het gemakkelijk maakt om outputs te vergelijken of van het ene op het andere terug te vallen.
Er zijn nog steeds gevallen waarin Command R de betere keuze is. Als je workload alleen tekst is, binnen 128.000 tokens past, en je geen reasoning-besturingen nodig hebt, leveren de extra modaliteiten en de veel grotere context van MiniMax M3.1 Flash je niets op, en een kleiner, eenvoudiger parameterset kan gemakkelijker te beredeneren zijn wanneer je temperature, top_p, penalties en stop sequences afstemt. Beide modellen ondersteunen dezelfde kern-sampling- en tool-parameters, dus als je pipeline al op die parameters is gericht, past Command R zonder wijzigingen in. De afweging is eenvoudig: kies MiniMax M3.1 Flash wanneer je afbeeldingen, video, een zeer grote context, reasoning-besturingen of lagere kosten nodig hebt, en kies Command R wanneer je inputs tekst zijn en bescheiden in omvang, en je de smallere, meer vertrouwde parameterset verkiest.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "cohere/command-r-08-2024" naar "minimax/minimax-m3.1-flash", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4