Cohere: Command A+ mot Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15
En jämförelse sida vid sida av Cohere: Command A+ (1,05 US$ / 1M textdelar (≈ 10,29 kr)) och Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (0,91 US$ / 1M textdelar (≈ 8,91 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Cohere: Command A+ | Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Cohere | Qwen |
| Indata | 1,05 US$ / 1M textdelar (≈ 10,29 kr) | 0,91 US$ / 1M textdelar (≈ 8,91 kr) |
| Utdata | 5,25 US$ / 1M textdelar (≈ 51,43 kr) | 5,46 US$ / 1M textdelar (≈ 53,49 kr) |
| Cacheläsning | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr) | - |
| Kontextfönster | 192 000 | 1 000 000 |
| Max utdata | 64 000 | 65 536 |
| Indata | text, image | text, image, video |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 22 sep. 2026 | 16 feb. 2026 |
Viktiga skillnader
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 är 13% billigare på indata-tokens.
- Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 läser 5.2× mer kontext (1 000 000 tokens).
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00367 US$ med Cohere: Command A+ och 0,00364 US$ med Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15.
Mer i detalj
Cohere: Command A+ är en textgenereringsmodell från Cohere, släppt 2026-09-22. Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 kommer från Qwen och släpptes 2026-02-16. Båda finns listade på api14 under kategorin text, och båda tar text som sin primära indata och returnerar textutdata. Om du redan väljer mellan leverantörer för en allmän textarbetsbelastning, sitter dessa två på samma plats i katalogen, så beslutet handlar om kontextstorlek, indatamodaliteter och den parameteruppsättning som var och en exponerar.
Den tydligaste skillnaden är kontexten. Qwen3.5 Plus har ett kontextfönster på 1 000 000 tokens, medan Command A+ ligger på 192 000 tokens, så Qwen är den större av de två med bred marginal. När det gäller indatamodaliteter accepterar Command A+ text och bilder, medan Qwen3.5 Plus accepterar text, bilder och video, så Qwen täcker en indatatyp mer. Båda returnerar endast text. Parameterlistorna överlappar kraftigt: båda stöder frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tools, top_k och top_p. Qwen lägger till logprobs, tool_choice och top_logprobs, vilket spelar roll om du vill ha sannolikheter på tokennivå eller explicit kontroll över huruvida ett verktyg anropas. När det gäller pris är Qwen det billigare alternativet för indata, medan utdatapriset är ungefär detsamma för båda, så kostnadsskillnader kommer främst att synas på indatasidan.
För dagligt arbete följer valet vanligtvis indatan. Om din uppgift är enbart text, eller text plus en handfull bilder, och dina prompter ryms bekvämt inom 192 000 tokens, är Command A+ ett rimligt standardval och dess parameteruppsättning är tillräckligt bred för de flesta mönster för strukturerad utdata och verktygsanrop. Om du matar in långa dokument, hela kodbaser, långa transkriptioner eller video, är Qwen3.5 Plus ett bättre val tack vare det större kontextfönstret och den extra videomodaliteten. Parametrarna logprobs och top_logprobs på Qwen gör den också till valet när du behöver granska modellens konfidens eller bygga poängsättning ovanpå råutdatan, och tool_choice ger dig finare kontroll över funktionsanropsbeteendet.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom gatewayen exponerar ett OpenAI-kompatibelt API. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar en chat completions-begäran med dina meddelanden och ställer in fältet model till antingen "cohere/command-a-plus" eller "qwen/qwen3.5-plus-02-15". Allt annat i begärans body behåller samma form, så att byta mellan de två är en enradsändring av modell-id:t. Parametrar som båda modellerna stöder, såsom temperature, max_tokens, tools och response_format, kan skickas utan ändring. Om du använder logprobs, top_logprobs eller tool_choice är dessa endast meningsfulla med Qwen-id:t, så skydda dem i din kod eller ta bort dem när du faller tillbaka till Command A+.
Det finns fortfarande fall där Command A+ är det bättre valet även om Qwen har den större kontexten och den extra modaliteten. Dess fönster på 192 000 tokens är generöst för de flesta chatt-, extraktions- och sammanfattningsjobb, och den accepterar bilder, så en vision-uppgift som inte involverar video täcks fullt ut. Om du redan har finjusterat prompter mot Coheres beteende, eller vill behålla en blandad leverantörsuppsättning så att ett avbrott hos en enskild leverantör inte slår ut hela din pipeline, är det vettigt att behålla Command A+ i rotationen. De två modellerna ligger tillräckligt nära varandra i utdatapris för att köra båda och routa per begäran är praktiskt snarare än kostsamt.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "cohere/command-a-plus" till "qwen/qwen3.5-plus-02-15", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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": "qwen/qwen3.5-plus-02-15",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4