Command R+ vs Command R
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Command R+ by Cohere and Command R by Cohere represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Command R holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Command R is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 128K tokens. In latency-sensitive production environments, Command R leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Command R+
RAG ফ্ল্যাগশিপCohere-এর 104-বিলিয়ন প্যারামিটার ফ্ল্যাগশিপ নির্মিত এর জন্য জটিল এন্টারপ্রাইজ অনুসন্ধান, মাল্টি-স্টেপ টুল ব্যবহার, এবং verified citations জুড়ে 128K কনটেক্সট.
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
41.5%
Command R
RAG ওয়ার্কহর্স35-বিলিয়ন প্যারামিটার এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কহর্স এর জন্য অপ্টিমাইজড দীর্ঘ-কনটেক্সট অনুসন্ধান, উচ্চ-সঠিকতা RAG, এবং স্বয়ংক্রিয় উদ্ধৃতি গ্রাউন্ডিং.
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
128K tokens
32%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Command R is 16.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command R is faster at 85 tok/s vs 65 tok/s.
- Command R+ leads on SWE-bench coding (41.5% vs 32.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Command R+ | Command R |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 43 |
Provider | Cohere | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $2.50 / 1M | $0.15 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.02 / 1M | $0.13 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 41.5% | 32% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56.5% | 46% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.75 / 1M | $0.05 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Command R+ · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- অতুলনীয় মাল্টি-স্টেপ এন্টারপ্রাইজ টুল কলিং এবং verified উদ্ধৃতি সঠিকতা
- নেটিভ বহুভাষিক proficiency জুড়ে 10 major বৈশ্বিক business ভাষাসমূহ
- ওপেন-ওয়েটস available এর জন্য এর ওপর-premise air-gapped সার্বভৌম ডেপ্লয়মেন্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উল্লেখযোগ্য compute requirements (104B প্যারামিটারসমূহ) এর জন্য সেলফ-হোস্টেড ক্লাস্টারসমূহ
- API টোকেন মূল্য ($2.50/$10.00) হয় উচ্চতর চেয়ে লাইটওয়েট RAG alternatives
Command R · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ইন্ডাস্ট্রি-স্ট্যান্ডার্ড RAG গ্রাউন্ডিং সহ precise source উদ্ধৃতি প্রজন্ম
- Superb মূল্য-প্রতি-পারফরম্যান্স ratio ($0.15 ইনপুট / $0.60 আউটপুট প্রতি মিলিয়ন)
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো সহ ওপেন-ওয়েটস এর জন্য ব্যক্তিগত ও সুরক্ষিত কর্পোরেট সেলফ-হোস্টিং
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কম পারফরম্যান্স এর ওপর জটিল প্রতিযোগিতামূলক কোডিং চেয়ে বিশেষায়িত code মডেলগুলো
- টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ মাল্টিমোডাল ভিশন সহায়তা
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Command R+ | Command R |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $0.12 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Command R+ | Command R |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | command-r-plus | command-r |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-08 | 2024-08 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | June 2024 |
| আর্কিটেকচার | Enterprise-Grade Dense Transformer | Retrieval-Augmented Dense Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 104B | 35B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2.5/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.15/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.75/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 64 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 224 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 22 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 75 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Command R+ vs Command R: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Command R+ or Command R?
Command R+ is more intelligent. It scores 48 compared with 43 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command R is faster, generating 85 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Command R is cheaper at $0.13 per 1M tokens blended, compared with $2.02 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Command R has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.58s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Command R+ if your priority is Enterprise knowledge hubs, mission-critical legal document search, and corporate workflows. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Command R if your workflow prioritizes Enterprise RAG search, document question answering, and customer support with citations. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Command R+ compare to Command R in API token pricing and cost per token?+
Command R+ costs $2.50 per 1M input tokens and $10.00 per 1M output tokens, whereas Command R costs $0.15 input and $0.60 output. Overall, Command R is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Command R+ or Command R?+
Both Command R+ and Command R offer an identical context window of 128K tokens (~96k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Command R+ or Command R?+
Command R+ scores 41.5% on SWE-bench Verified while Command R scores 32%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Command R+ holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Command R+ and Command R?+
Command R+ is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Command R focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Command R+ and Command R?+
Command R+ generates approximately 65 tokens per second, while Command R delivers 85 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Command R provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Command R+ and Command R to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Command R to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Command R+. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Aya Expanse 8B vs Command R+: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Command R+ vs Jamba 1.5 Large: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Command R vs Jamba 1.5 Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs