Cohere: Command A+ kontra Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Porównanie Cohere: Command A+ (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł)) i Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,43 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Cohere: Command A+ | Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | |
|---|---|---|
| Dostawca | Cohere | |
| Wejście | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł) | 0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,43 zł) |
| Wyjście | 5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,57 zł) | 5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,57 zł) |
| Odczyt z cache | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł) | 0,09 USD / 1M tokenów (≈ 0,34 zł) |
| Zapis do cache | - | 0,29 USD / 1M tokenów (≈ 1,14 zł) |
| Rozumowanie | - | 5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,57 zł) |
| Audio na wejściu | - | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,86 zł) |
| Obraz | - | 0,000001 USD / obraz (≈ 0,00000343 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | - | 49,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 191,98 zł) |
| Okno kontekstu | 192 000 | 1 048 576 |
| Maks. wyjście | 64 000 | 65 536 |
| Wejście | text, image | text, image, video, file, audio |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 22 wrz 2026 | 3 mar 2026 |
Najważniejsze różnice
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview jest o 17% tańszy na tokenach wejściowych.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview przyjmuje 5.5× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00367 USD z Cohere: Command A+ i 0,00350 USD z Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview.
Szczegółowo
Cohere: Command A+ to model tekstowy od Cohere, wydany 2026-09-22. Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview to model tekstowy od Google, wydany 2026-03-03. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu z wyjściem tekstowym, więc na poziomie pojedynczego wywołania uzupełnienia wyglądają podobnie: wysyłasz wiadomości, otrzymujesz tekst. Różnice ujawniają się w rozmiarze kontekstu, tym, co możesz wprowadzić, oraz w parametrach dostrajania udostępnianych przez każdego dostawcę.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i modalności wejściowych. Gemini 3.1 Flash Lite Preview przyjmuje znacznie większe okno kontekstu, 1 048 576 tokenów w porównaniu do 192 000 dla Command A+. Gemini akceptuje też więcej typów danych wejściowych: tekst, obraz, wideo, plik i dźwięk, podczas gdy Command A+ akceptuje tylko tekst i obraz. Oba zwracają wyłącznie tekst. Jeśli chodzi o parametry, Command A+ obsługuje frequency_penalty, presence_penalty, top_k, stop i seed obok temperature, top_p, tools, structured_outputs, response_format, reasoning i include_reasoning. Gemini obsługuje temperature, top_p, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort i include_reasoning, ale nie frequency_penalty, presence_penalty, top_k ani stop. Jeśli Twój potok przetwarzania promptów opiera się na karach za powtórzenia lub sekwencji stop, to jest powód, aby uważnie przyjrzeć się, który model wywołujesz. Gemini jest tańszą opcją pod względem ceny wejścia, natomiast cena wyjścia jest w przybliżeniu taka sama dla obu.
Do codziennej pracy wybieraj na podstawie tego, co wprowadzasz do modelu. Jeśli streszczasz lub rozumujesz nad bardzo długimi dokumentami, dużymi bazami kodu albo długimi transkrypcjami, większy kontekst Gemini oznacza mniej obejść związanych z dzieleniem na fragmenty. Jeśli musisz przekazać dźwięk lub wideo bezpośrednio, Gemini jest jedynym z tych dwóch, który akceptuje te modalności. Jeśli pracujesz z obrazami i tekstem i chcesz mieć dokładniejszą kontrolę nad zachowaniem próbkowania, Command A+ daje Ci kary i top_k, co może mieć znaczenie dla utrzymania generowanego tekstu na właściwym torze. Oba obsługują tools i structured outputs, więc obciążenia w stylu agentowym i w formacie JSON są wykonalne na obu; według dostępnych danych żaden nie ma tam wyłącznej przewagi. W przypadku prostego generowania tekstu, gdzie dominuje koszt tokenów wejściowych, Gemini jest tańszym wywołaniem.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 używa tego samego interfejsu zgodnego z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz standardowe żądanie uzupełnień czatu z tablicą messages i ustawiasz pole model. Aby użyć modelu Cohere, ustaw model na "cohere/command-a-plus". Aby użyć modelu Google, ustaw model na "google/gemini-3.1-flash-lite-preview". Wszystko inne w treści żądania pozostaje takie samo, z jednym zastrzeżeniem: przekazuj tylko parametry obsługiwane przez wybrany model. Żądanie zawierające top_k lub stop nie przeniesie się czysto do modelu Gemini, a reasoning_effort dotyczy Gemini, ale nie Command A+. Ogranicz zestaw parametrów do wspólnego podzbioru (temperature, top_p, max_tokens, tools, structured_outputs, response_format, seed, reasoning), jeśli chcesz przełączać identyfikatory modeli bez zmieniania czegokolwiek innego.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "cohere/command-a-plus" na "google/gemini-3.1-flash-lite-preview", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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-3.1-flash-lite-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4