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Head-to-Head Model Comparison

Command A Vision vs Command A

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Command A Vision vs Command A: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Command A Vision von Cohere und Command A von Cohere gehören zu den führenden KI-Modellen. Command A Vision bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $2.50/$10.00 pro 1M Tokens, während Command A 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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Profile
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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Cohere

Command A Vision

Nativ Multimodale KI

Command A Vision von Cohere ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 128K Kontextfenster, 65 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 53/100 und $2.5/$10 pro 1M Token.

Intelligence Index53 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

45%

Cohere

Command A

Autonomes Agenten-Modell

Command A von Cohere ist ein KI-Modell für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung mit 256K Kontextfenster, 70 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 51/100 und $2.5/$10 pro 1M Token.

Intelligence Index51 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

46%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Command A has a larger context window (256K vs 128K tokens).
  • Command A is faster at 70 tok/s vs 65 tok/s.
  • Command A leads on SWE-bench coding (46.0% vs 45.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureCommand A VisionCommand A
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5351
Provider
CohereCohere
Input Price
Cost per million input tokens
$2.50 / 1M$2.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$10.00 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.02 / 1M$2.02 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text256K tokens~384 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
65 tok/s70 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
45%46%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
62.5%61%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.75 / 1M$0.75 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
Command A
+1.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Command A
+8% faster generation
Context
Command A
256K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Command A VisionCommand A
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

45%vs46%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

62.5%vs61%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

81.5%vs81%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1345ptsvs1335pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

41%vs42%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

83%vs84%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs70 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Command A Vision0.55s
Command A0.52s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Command A Vision8.24s
Command A7.66s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Command A Vision Monthly API Bill
$13.88 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
Command A Monthly API Bill
$13.88 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Command A Vision · Strengths & Key Advantages

  • 128K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 62.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 65 Token/Sekunde bei nur 550 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (Confidential (~110B+)) 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 · Strengths & Key Advantages

  • 256K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 61%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 70 Token/Sekunde bei nur 520 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.

MetricCommand A VisionCommand A
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.80$0.75
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
38K38K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureCommand A VisionCommand A
Official API Model ID (SDK)command-a-visioncommand-a
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-072025-03
Knowledge CutoffMay 2025January 2025
ArchitectureEnterprise Multimodal Agent TransformerAgentic Enterprise Transformer
ParametersConfidential (~110B+)Confidential (~100B+)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2.5/1M in) across full 128K windowFlat rate ($2.5/1M in) across full 256K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.75/1M tokensCached input at $0.75/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 68 GB VRAM (4-bit Quantized) · 237 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Command A Vision vs Command A: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Command A Vision or Command A?

Command A Vision is more intelligent. It scores 53 compared with 51 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Command A is faster, generating 70 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model has lower latency?

Command A has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.55s.

Which model has a larger context window?

Command A has a larger context window, supporting 256K tokens compared with 128K tokens.

Fazit

Sowohl Command A Vision (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Command A (Optimal für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Command A Vision führt bei komplexem Reasoning und Coding, Command A liefert den höheren Token-Durchsatz und Command A Vision ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Command A Vision oder Command A?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Command A Vision vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Command A Vision und Command A?+

Command A Vision kostet $2.50 / $10.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Command A liegt bei $2.50 / $10.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Command A Vision günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Command A Vision bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 256K Tokens bei Command A. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Command A vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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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).