Cohere: Command R+ (08-2024) mot OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
En jämförelse sida vid sida av Cohere: Command R+ (08-2024) (8,75 US$ / 1M textdelar (≈ 85,72 kr)) och OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Cohere: Command R+ (08-2024) | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro | |
|---|---|---|
| Leverantör | Cohere | OpenAI |
| Indata | 8,75 US$ / 1M textdelar (≈ 85,72 kr) | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) |
| Utdata | 35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr) | 35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr) |
| Cacheläsning | - | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr) |
| Cacheskrivning | - | 8,75 US$ / 1M textdelar (≈ 85,72 kr) |
| Webbsökning | - | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) |
| Kontextfönster | 128 000 | 1 050 000 |
| Max utdata | 4 000 | 128 000 |
| Indata | text | file, image, text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 30 aug. 2024 | 29 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro är 20% billigare på indata-tokens.
- OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro läser 8.2× mer kontext (1 050 000 tokens).
- Endast OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,03 US$ med Cohere: Command R+ (08-2024) och 0,02 US$ med OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro.
Mer i detalj
Cohere: Command R+ (08-2024) är en textmodell från Cohere, släppt den 30 augusti 2024. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro är en textmodell från OpenAI, släppt den 29 september 2026. Båda tillhandahålls via api14 som chattmodeller i textkategorin, så endera kan sättas in i samma typ av applikationskod.
De två skiljer sig mest åt i kontext och indatahantering. Command R+ accepterar endast text och har ett kontextfönster på 128 000 tokens. GPT-6.1 Sol Pro accepterar fil-, bild- och textindata, och dess kontextfönster är 1 050 000 tokens, vilket är betydligt större. GPT-6.1 Sol Pro är också den enda av de två som exponerar resonemangsstyrning, med parametrar som reasoning, reasoning_effort och include_reasoning. På parametersidan stöder Command R+ frequency_penalty, presence_penalty, top_k, top_p, temperature, seed, stop, response_format, structured_outputs, tools och tool_choice. GPT-6.1 Sol Pro stöder max_completion_tokens, max_tokens, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice och verbosity tillsammans med sina resonemangsparametrar. Ingen av modellerna listas som ensam om att erbjuda tools eller strukturerade utdata, så dessa funktioner är i praktiken delade.
För uppgiftsval är de avgörande faktorerna indatatyp, kontextstorlek och huruvida du vill kunna justera resonemangsinsatsen. Om din arbetsbelastning är ren text, ryms bekvämt inom 128 000 tokens och du vill ha samplingskontroller som top_k och presence_penalty, är Command R+ ett rimligt val. Om du behöver skicka bilder eller filer, eller arbetar med mycket långa dokument, kodbaser eller transkriptioner som skulle pressa ett mindre fönster, är GPT-6.1 Sol Pro det bättre valet. Detsamma gäller när du vill skruva resonemangsinsatsen upp eller ner per begäran, eftersom endast GPT-6.1 Sol Pro exponerar det. Priset: GPT-6.1 Sol Pro är den billigare av de två för indata, medan utdatapriset är ungefär detsamma, så kostnaden är sannolikt inte den avgörande faktorn om inte din trafik är tungt indatadominerad.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar en vanlig chattavslutningsbegäran och ställer in modellfältet till det id du vill använda. För att använda Coheres modell, ställ in model till "cohere/command-r-plus-08-2024". För att använda OpenAIs modell, ställ in model till "openai/gpt-6.1-sol-pro". Allt annat i begärans brödtext förblir som din kod redan bygger den, med förbehållet att parametrar inte är helt utbytbara: top_k och presence_penalty tillhör Cohere-sidan, medan reasoning, reasoning_effort, include_reasoning och verbosity tillhör OpenAI-sidan. Om du byter id, kontrollera att parametrarna du skickar stöds av målmodellen, och justera max_tokens kontra max_completion_tokens därefter.
Det finns fortfarande fall där Command R+ är det bättre valet. Om din applikation är helt och hållet text, dina indata är tillräckligt korta för ett fönster på 128 000 tokens, och du förlitar dig på samplingskontroller som top_k, frequency_penalty eller presence_penalty för att forma utdata, ger Command R+ dig dessa reglage direkt. Det är också det enklare målet när du inte vill ha resonemangsbeteende inblandat alls och föredrar ett enkelt anrop med text in, text ut.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "cohere/command-r-plus-08-2024" till "openai/gpt-6.1-sol-pro", 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": "openai/gpt-6.1-sol-pro",
"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