Command A Plus vs Command A Reasoning
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Command A Plus von Cohere und Command A Reasoning von Cohere gehören zu den führenden KI-Modellen. Command A Plus bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $3.00/$12.00 pro 1M Tokens, während Command A Reasoning 256K Tokens Kontext zu $2.50/$10.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Command A Plus
Open-Weights-BasismodellCommand A Plus von Cohere ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 68 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 58/100 und $3/$12 pro 1M Token.
$3.00 / 1M
$12.00 / 1M
128K tokens
60.5%
Command A Reasoning
Open-Weights-Reasoning-ModellCommand A Reasoning von Cohere ist ein KI-Modell für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought) mit 256K Kontextfenster, 55 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 55/100 und $2.5/$10 pro
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
256K tokens
53%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Command A Reasoning is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command A Reasoning has a larger context window (256K vs 128K tokens).
- Command A Plus is faster at 68 tok/s vs 55 tok/s.
- Command A Plus leads on SWE-bench coding (60.5% vs 53.0%).
| Feature | Command A Plus | Command A Reasoning |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 58 | 55 |
Provider | Cohere | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $3.00 / 1M | $2.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $12.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.33 / 1M | $2.02 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 68 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 60.5% | 53% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 74% | 70% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.75 / 1M | $0.75 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Command A Plus · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 60.5% · GPQA Diamond 74%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 68 Token/Sekunde bei nur 560 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (Confidential (~180B+ MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung
Command A Reasoning · Strengths & Key Advantages
- 256K Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 53% · GPQA Diamond 70%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 55 Token/Sekunde bei nur 750 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (Confidential (~100B+)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Command A Plus | Command A Reasoning |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.95 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 22K | 22K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Command A Plus | Command A Reasoning |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-a-plus | command-a-reasoning |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-05 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | March 2026 | June 2025 |
| Architecture | Flagship Multimodal Agentic MoE | Enterprise Chain-of-Thought Reasoning Transformer |
| Parameters | Confidential (~180B+ MoE) | Confidential (~100B+) |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($3/1M in) across full 128K window | Flat rate ($2.5/1M in) across full 256K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.75/1M tokens | Cached input at $0.75/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 112 GB VRAM (4-bit Quantized) · 387 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 62 GB VRAM (4-bit Quantized) · 215 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Command A Plus vs Command A Reasoning: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Command A Plus or Command A Reasoning?
Command A Plus is more intelligent. It scores 58 compared with 55 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command A Plus is faster, generating 68 tokens per second compared with 55 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Command A Reasoning is cheaper at $2.02 per 1M tokens blended, compared with $2.33 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Command A Plus has lower latency, with a time to first token of 0.56s compared with 0.75s.
Which model has a larger context window?
Command A Reasoning has a larger context window, supporting 256K tokens compared with 128K tokens.
Fazit
Sowohl Command A Plus (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Command A Reasoning (Optimal für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought), Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Command A Plus führt bei komplexem Reasoning und Coding, Command A Plus liefert den höheren Token-Durchsatz und Command A Reasoning ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Command A Plus oder Command A Reasoning?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Command A Plus vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Command A Plus und Command A Reasoning?+
Command A Plus kostet $3.00 / $12.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Command A Reasoning liegt bei $2.50 / $10.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Command A Reasoning günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Command A Plus bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 256K Tokens bei Command A Reasoning. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Command A Plus vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Cohere und Cohere, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).