Cohere: Command R+ (08-2024) kontra OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
Porównanie Cohere: Command R+ (08-2024) (8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł)) i OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 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 R+ (08-2024) | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro | |
|---|---|---|
| Dostawca | Cohere | OpenAI |
| Wejście | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) |
| Wyjście | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł) | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł) |
| Odczyt z cache | - | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł) |
| Zapis do cache | - | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | - | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,13 zł) |
| Okno kontekstu | 128 000 | 1 050 000 |
| Maks. wyjście | 4000 | 128 000 |
| Wejście | text | file, image, text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 30 sie 2024 | 29 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro jest o 20% tańszy na tokenach wejściowych.
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro przyjmuje 8.2× więcej kontekstu (1 050 000 tokenów).
- Tylko OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,03 USD z Cohere: Command R+ (08-2024) i 0,02 USD z OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro.
Szczegółowo
Cohere: Command R+ (08-2024) to model tekstowy od Cohere, wydany 30 sierpnia 2024. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro to model tekstowy od OpenAI, wydany 29 września 2026. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu w kategorii tekstowej, więc każdy z nich można wstawić do tego samego rodzaju kodu aplikacji.
Modele różnią się najbardziej pod względem obsługi kontekstu i danych wejściowych. Command R+ przyjmuje wyłącznie tekst i ma okno kontekstu wynoszące 128 000 tokenów. GPT-6.1 Sol Pro przyjmuje dane wejściowe w postaci plików, obrazów i tekstu, a jego okno kontekstu wynosi 1 050 000 tokenów, co jest wartością znacznie większą. GPT-6.1 Sol Pro jest także jedynym z tych dwóch modeli, który udostępnia mechanizmy sterowania rozumowaniem, z parametrami takimi jak reasoning, reasoning_effort i include_reasoning. Jeśli chodzi o parametry, Command R+ obsługuje frequency_penalty, presence_penalty, top_k, top_p, temperature, seed, stop, response_format, structured_outputs, tools i tool_choice. GPT-6.1 Sol Pro obsługuje max_completion_tokens, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice i verbosity obok swoich parametrów rozumowania. Żaden z modeli nie jest wskazywany jako wyjątkowo oferujący narzędzia lub ustrukturyzowane dane wyjściowe, więc te możliwości są w praktyce wspólne.
Przy wyborze modelu do zadania decydujące czynniki to typ danych wejściowych, rozmiar kontekstu oraz to, czy chcesz mieć możliwość regulowania wysiłku rozumowania. Jeśli Twoje obciążenie to zwykły tekst, mieści się wygodnie w 128 000 tokenów i zależy Ci na mechanizmach sterowania próbkowaniem, takich jak top_k i presence_penalty, Command R+ jest rozsądnym wyborem. Jeśli musisz przekazywać obrazy lub pliki albo pracujesz z bardzo długimi dokumentami, bazami kodu lub transkrypcjami, które przeciążyłyby mniejsze okno, GPT-6.1 Sol Pro jest lepszym wyborem. To samo dotyczy sytuacji, gdy chcesz zwiększać lub zmniejszać wysiłek rozumowania dla poszczególnych żądań, ponieważ tylko GPT-6.1 Sol Pro to udostępnia. Jeśli chodzi o cenę, GPT-6.1 Sol Pro jest tańszy z tych dwóch pod względem danych wejściowych, natomiast cena danych wyjściowych jest mniej więcej taka sama, więc koszt raczej nie będzie czynnikiem decydującym, chyba że Twój ruch jest w dużym stopniu zdominowany przez dane wejściowe.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz zwykłe żądanie uzupełnień czatu i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Aby użyć modelu Cohere, ustaw model na "cohere/command-r-plus-08-2024". Aby użyć modelu OpenAI, ustaw model na "openai/gpt-6.1-sol-pro". Wszystko inne w treści żądania pozostaje takie, jak już buduje to Twój kod, z zastrzeżeniem, że parametry nie są całkowicie wymienne: top_k i presence_penalty należą do strony Cohere, natomiast reasoning, reasoning_effort, include_reasoning i verbosity należą do strony OpenAI. Jeśli zmieniasz identyfikatory, sprawdź, czy wysyłane parametry są obsługiwane przez model docelowy, i odpowiednio dostosuj max_tokens względem max_completion_tokens.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "cohere/command-r-plus-08-2024" na "openai/gpt-6.1-sol-pro", 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": "openai/gpt-6.1-sol-pro",
"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