Cohere: Command A

O Command A é um modelo de geração de texto da Cohere, lançado pelo fornecedor em 13 de março de 2025. É um modelo de pesos abertos com 111 bilhões de parâmetros, posicionado pela Cohere para trabalho agêntico, multilíngue e de programação. No api14 ele aparece sob o id de modelo cohere/command-a e fica na categoria de texto, portanto é destinado a tarefas de linguagem e não a processamento de imagem, áudio ou vídeo.

O modelo aceita texto como entrada e retorna texto como saída. Sua janela de contexto é de 256.000 tokens, o que permite que prompts muito longos, documentos grandes ou históricos de conversa extensos sejam enviados em uma única requisição. O comprimento máximo de saída é de 8.192 tokens, então as respostas ficam bem abaixo da capacidade de entrada. Seu corte de conhecimento é 31 de agosto de 2024, o que significa que eventos e informações após essa data não fazem parte do que o modelo aprendeu durante o treinamento.

Essas características apontam para alguns usos práticos. A janela de contexto grande é adequada para tarefas que envolvem leitura e raciocínio sobre entradas longas, como resumir relatórios extensos, responder perguntas com base em um grande volume de texto ou percorrer fluxos de trabalho agênticos de múltiplas etapas em que o modelo precisa acompanhar o estado ao longo de muitos turnos. O foco multilíngue o torna uma escolha razoável para aplicações que atendem usuários em mais de um idioma, incluindo tarefas no estilo de tradução e perguntas e respostas entre idiomas. A ênfase em programação significa que ele pode ser usado para geração, explicação e revisão de código dentro de um pipeline baseado em texto. Como apenas texto é suportado, ele se encaixa em assistentes de chat, processamento de documentos e ferramentas para desenvolvedores, e não em qualquer coisa que exija visão ou áudio.

Você chama o modelo através da API compatível com OpenAI do api14 usando o id de modelo cohere/command-a. Os parâmetros de requisição suportados são frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k e top_p. Esse conjunto cobre os controles usuais de amostragem (temperature, top_p, top_k), controles de repetição (penalidades de frequência e presença), comprimento de saída via max_tokens, condições de parada via stop, amostragem determinística via seed e modelagem de saída através de response_format e structured_outputs. Se você já usa um cliente no estilo OpenAI, pode apontá-lo para o api14 e alterar o id de modelo.

Dois limites vale a pena ter em mente ao escolher. O modelo é apenas texto, então se sua tarefa depende de imagens ou áudio, um modelo diferente é necessário. O limite de saída de 8.192 tokens também significa que gerações muito longas devem ser divididas em múltiplas requisições ou tratadas com um modelo que permita respostas mais longas. Por fim, o corte de conhecimento de 31 de agosto de 2024 significa que perguntas sobre eventos mais recentes devem ser respondidas com contexto recuperado em vez de depender do conhecimento interno do modelo.