Cohere: Command A+ contra Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Uma comparação lado a lado entre Cohere: Command A+ (US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,74)) e Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (US$ 0,88 / 1M fragmentos (≈ R$ 4,78)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Cohere: Command A+ | Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | |
|---|---|---|
| Provedor | Cohere | |
| Entrada | US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,74) | US$ 0,88 / 1M fragmentos (≈ R$ 4,78) |
| Saída | US$ 5,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 28,71) | US$ 5,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 28,71) |
| Leitura de cache | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) | US$ 0,09 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,48) |
| Gravação de cache | - | US$ 0,29 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,59) |
| Raciocínio | - | US$ 5,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 28,71) |
| Entrada de áudio | - | US$ 1,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 9,57) |
| Imagem | - | US$ 0,000001 / imagem (≈ R$ 0,00000478) |
| Busca na web | - | US$ 49,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 267,94) |
| Janela de contexto | 192.000 | 1.048.576 |
| Saída máxima | 64.000 | 65.536 |
| Entrada | text, image | text, image, video, file, audio |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 22 de set. de 2026 | 3 de mar. de 2026 |
Principais diferenças
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview é 17% mais barato nos tokens de entrada.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview lê 5.5× mais contexto (1.048.576 tokens).
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00367 com Cohere: Command A+ e US$ 0,00350 com Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview.
Em detalhe
Cohere: Command A+ é um modelo de texto da Cohere, lançado em 2026-09-22. Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview é um modelo de texto do Google, lançado em 2026-03-03. Ambos são servidos através da api14 como modelos de chat com saída de texto, por isso, ao nível de uma única chamada de conclusão, parecem semelhantes: envia mensagens, recebe texto de volta. As diferenças aparecem no tamanho do contexto, no que pode fornecer e nos parâmetros de ajuste que cada fornecedor expõe.
A divisão mais clara é o contexto e as modalidades de entrada. O Gemini 3.1 Flash Lite Preview aceita uma janela de contexto muito maior, 1.048.576 tokens contra 192.000 do Command A+. O Gemini também aceita mais tipos de entrada: texto, imagem, vídeo, ficheiro e áudio, enquanto o Command A+ aceita apenas texto e imagem. Ambos devolvem apenas texto. Em termos de parâmetros, o Command A+ suporta frequency_penalty, presence_penalty, top_k, stop e seed, juntamente com temperature, top_p, tools, structured_outputs, response_format, reasoning e include_reasoning. O Gemini suporta temperature, top_p, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, mas não frequency_penalty, presence_penalty, top_k ou stop. Se o seu pipeline de prompts depende de penalizações de repetição ou de uma sequência de paragem, isso é motivo para olhar com atenção para qual modelo chama. O Gemini é a opção mais barata no preço de entrada, enquanto o preço de saída é aproximadamente o mesmo entre os dois.
Para o trabalho do dia a dia, escolha com base no que está a fornecer ao modelo. Se está a resumir ou a raciocinar sobre documentos muito longos, bases de código extensas ou transcrições longas, o contexto maior do Gemini significa menos soluções alternativas de fragmentação. Se precisa de passar áudio ou vídeo diretamente, o Gemini é o único dos dois que aceita essas modalidades. Se está a trabalhar com imagens mais texto e quer um controlo mais fino sobre o comportamento de amostragem, o Command A+ dá-lhe penalizações e top_k, o que pode ser importante para manter o texto gerado no bom caminho. Ambos suportam tools e structured outputs, por isso cargas de trabalho do tipo agente e com forma JSON são viáveis em qualquer um; nenhum tem uma vantagem exclusiva aí de acordo com os dados disponíveis. Para geração de texto simples em que o custo dos tokens de entrada domina, o Gemini é a chamada mais barata.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 usa a mesma interface compatível com OpenAI. Aponte o seu cliente para o URL base da api14, envie um pedido padrão de conclusões de chat com o seu array de mensagens e defina o campo model. Para usar o modelo da Cohere, defina model como "cohere/command-a-plus". Para usar o modelo do Google, defina model como "google/gemini-3.1-flash-lite-preview". Tudo o resto no corpo do pedido permanece igual, com uma ressalva: passe apenas parâmetros que o modelo escolhido suporta. Um pedido que inclua top_k ou stop não será transferido de forma limpa para o modelo Gemini, e reasoning_effort aplica-se ao Gemini mas não ao Command A+. Mantenha o seu conjunto de parâmetros no subconjunto comum (temperature, top_p, max_tokens, tools, structured_outputs, response_format, seed, reasoning) se quiser trocar de model ids sem tocar em mais nada.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "cohere/command-a-plus" para "google/gemini-3.1-flash-lite-preview", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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);
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