Cohere: Command R+ (08-2024) tegen OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
Een vergelijking naast elkaar van Cohere: Command R+ (08-2024) (US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79)) en OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Cohere: Command R+ (08-2024) | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Cohere | OpenAI |
| Invoer | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) |
| Uitvoer | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17) | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17) |
| Cache lezen | - | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) |
| Cache schrijven | - | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) |
| Webzoeken | - | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) |
| Contextvenster | 128.000 | 1.050.000 |
| Maximale output | 4.000 | 128.000 |
| Invoer | text | file, image, text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 30 aug 2024 | 29 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro is 20% goedkoper op inputtokens.
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro leest 8.2× meer context (1.050.000 tokens).
- Alleen OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,03 met Cohere: Command R+ (08-2024) en US$ 0,02 met OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro.
In detail
Cohere: Command R+ (08-2024) is een tekstmodel van Cohere, uitgebracht op 30 augustus 2024. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro is een tekstmodel van OpenAI, uitgebracht op 29 september 2026. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen in de categorie tekst, dus elk van de twee kan in hetzelfde soort applicatiecode worden ingepast.
De twee verschillen het meest in context en invoerverwerking. Command R+ accepteert alleen tekst en heeft een contextvenster van 128.000 tokens. GPT-6.1 Sol Pro accepteert bestands-, afbeeldings- en tekstinvoer, en het contextvenster is 1.050.000 tokens, wat aanzienlijk groter is. GPT-6.1 Sol Pro is ook de enige van de twee die reasoning-besturing biedt, met parameters zoals reasoning, reasoning_effort en include_reasoning. Aan de parameterkant ondersteunt Command R+ frequency_penalty, presence_penalty, top_k, top_p, temperature, seed, stop, response_format, structured_outputs, tools en tool_choice. GPT-6.1 Sol Pro ondersteunt max_completion_tokens, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice en verbosity naast de reasoning-parameters. Geen van beide modellen staat te boek als uniek aanbieder van tools of structured outputs, dus die mogelijkheden zijn in de praktijk gedeeld.
Voor taakselectie zijn het invoertype, de contextgrootte en de vraag of je de reasoning-inspanning instelbaar wilt maken de beslissende factoren. Als je workload platte tekst is, comfortabel binnen 128.000 tokens past en je sampling-besturing zoals top_k en presence_penalty wilt, is Command R+ een redelijke keuze. Als je afbeeldingen of bestanden moet doorgeven, of werkt met zeer lange documenten, codebases of transcripten die een kleiner venster zouden belasten, is GPT-6.1 Sol Pro de betere keuze. Hetzelfde geldt wanneer je de reasoning-inspanning per verzoek hoger of lager wilt zetten, aangezien alleen GPT-6.1 Sol Pro dat biedt. Qua prijs is GPT-6.1 Sol Pro de goedkopere van de twee voor invoer, terwijl de uitvoerprijs ongeveer gelijk is, dus kosten zijn waarschijnlijk niet de beslissende factor tenzij je verkeer zwaar door invoer wordt gedomineerd.
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 een normale chat completions-aanvraag en zet het model-veld op de id die je wilt. Om het model van Cohere te gebruiken, zet je model op "cohere/command-r-plus-08-2024". Om het model van OpenAI te gebruiken, zet je model op "openai/gpt-6.1-sol-pro". Al het andere in de request body blijft zoals je code het al opbouwt, met de kanttekening dat parameters niet perfect uitwisselbaar zijn: top_k en presence_penalty horen bij de Cohere-kant, terwijl reasoning, reasoning_effort, include_reasoning en verbosity bij de OpenAI-kant horen. Als je van id wisselt, controleer dan of de parameters die je stuurt door het doelmodel worden ondersteund, en pas max_tokens versus max_completion_tokens dienovereenkomstig aan.
Er zijn nog steeds gevallen waarin Command R+ de betere keuze is. Als je applicatie puur tekst is, je invoer kort genoeg is voor een venster van 128.000 tokens, en je vertrouwt op sampling-besturing zoals top_k, frequency_penalty of presence_penalty om de uitvoer vorm te geven, geeft Command R+ je die knoppen direct. Het is ook het eenvoudigere doel wanneer je helemaal geen reasoning-gedrag wilt betrekken en de voorkeur geeft aan een rechttoe rechtaan tekst in, tekst uit-aanroep.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "cohere/command-r-plus-08-2024" naar "openai/gpt-6.1-sol-pro", 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": "openai/gpt-6.1-sol-pro",
"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