Cohere: Command R (08-2024) mot MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
En jämförelse sida vid sida av Cohere: Command R (08-2024) (0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr)) och MiniMax: MiniMax M3.1 Flash (0,26 US$ / 1M textdelar (≈ 2,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Cohere: Command R (08-2024) | MiniMax: MiniMax M3.1 Flash | |
|---|---|---|
| Leverantör | Cohere | MiniMax |
| Indata | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr) | 0,26 US$ / 1M textdelar (≈ 2,57 kr) |
| Utdata | 2,10 US$ / 1M textdelar (≈ 20,57 kr) | 1,05 US$ / 1M textdelar (≈ 10,29 kr) |
| Cacheläsning | - | 0,03 US$ / 1M textdelar (≈ 0,26 kr) |
| Kontextfönster | 128 000 | 1 048 576 |
| Max utdata | 4 000 | 524 288 |
| Indata | text | text, image, video |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 30 aug. 2024 | 19 okt. 2026 |
Viktiga skillnader
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash är 50% billigare på indata-tokens.
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash är 50% billigare på utdata-tokens.
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash läser 8.2× mer kontext (1 048 576 tokens).
- Endast MiniMax: MiniMax M3.1 Flash stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00158 US$ med Cohere: Command R (08-2024) och 0,000788 US$ med MiniMax: MiniMax M3.1 Flash.
Mer i detalj
Cohere: Command R (08-2024) är en textmodell från Cohere, släppt 2024-08-30. MiniMax: MiniMax M3.1 Flash är en textmodell från MiniMax, släppt 2026-10-19. Båda tillhör kategorin text och båda returnerar textutdata, så på nivån grundläggande syfte är de inriktade på samma typ av arbete: att generera och transformera språk via ett API.
Den tydligaste uppdelningen finns i kontext och indatamodaliteter. Command R accepterar endast text, med ett kontextfönster på 128 000 tokens. MiniMax M3.1 Flash accepterar text-, bild- och videoindata, och dess kontextfönster är 1 048 576 tokens, vilket är betydligt större. MiniMax M3.1 Flash exponerar också resonemangsstyrningar (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) som Command R inte listar, så det är den enda av de två med ett explicit resonemangsläge. När det gäller verktygsanrop och strukturerade utdata är de två i praktiken jämbördiga, eftersom båda listar tools, tool_choice och structured_outputs bland sina parametrar som stöds. MiniMax M3.1 Flash är billigare av de två på både indata och utdata, och det är den med den större kontexten.
För dagligt textarbete duger vilken som helst av modellerna, och valet handlar om vad du matar in och hur mycket du vill betala. Om din uppgift är vanlig textgenerering, sammanfattning, extrahering eller verktygsdrivna arbetsflöden över dokument som ryms bekvämt inom 128 000 tokens, är Command R ett rimligt, väl specificerat alternativ med de parametrar som de flesta team förväntar sig. Om du behöver skicka bilder eller video tillsammans med text, eller arbetar med mycket långa indata som annars skulle behöva delas upp, är MiniMax M3.1 Flash en bättre passning eftersom den accepterar dessa modaliteter och rymmer långt mer kontext i ett anrop. Om du vill att modellen ska exponera sina resonemangssteg eller om du vill finjustera resonemangsansträngning, är det en annan anledning att välja MiniMax M3.1 Flash. Kostnaden pekar i samma riktning, eftersom MiniMax M3.1 Flash är billigare på både indata och utdata.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du riktar din klient mot api14:s bas-URL, skickar din begäran till chat completions-endpointen med din api14-nyckel, och ställer in fältet model till det id du vill använda. För att använda Command R, ställ in model till "cohere/command-r-08-2024". För att använda MiniMax M3.1 Flash, ställ in model till "minimax/minimax-m3.1-flash". Inget annat i begäransformens struktur behöver ändras för basfallet: samma messages-array, samma rollstruktur, samma streaming-alternativ. Du kan behålla en kodväg och byta modell genom att ändra den enda strängen, vilket gör det enkelt att jämföra utdata eller falla tillbaka från den ena till den andra.
Det finns fortfarande fall där Command R är det bättre valet. Om din arbetsbelastning är enbart text, ryms inom 128 000 tokens, och du inte behöver resonemangsstyrningar, ger de extra modaliteterna och den mycket större kontexten hos MiniMax M3.1 Flash dig ingenting, och en mindre, enklare parameteryta kan vara lättare att resonera kring när du justerar temperature, top_p, penalties och stop sequences. Båda modellerna stöder samma centrala samplings- och verktygsparametrar, så om din pipeline redan riktar in sig på dessa kommer Command R att passa in utan ändringar. Avvägningen är enkel: välj MiniMax M3.1 Flash när du behöver bilder, video, en mycket stor kontext, resonemangsstyrningar eller lägre kostnad, och välj Command R när dina indata är text och måttliga i storlek och du föredrar den snävare, mer bekanta parameteruppsättningen.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "cohere/command-r-08-2024" till "minimax/minimax-m3.1-flash", 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": "minimax/minimax-m3.1-flash",
"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