Head-to-Head Model Comparison

Command A vs Aya Vision 32B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Command A vs Aya Vision 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Command A de Cohere y Aya Vision 32B de Cohere compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Command A ofrece una ventana de contexto de 256K tokens a $2.50/$10.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Aya Vision 32B ofrece 16K tokens de contexto a $0.35/$0.80 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

Cambia y Compara Cualquier Modelo

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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Cohere

Command A

IA Agéntica y Uso de Herramientas

Command A de Cohere es un modelo de IA diseñado para flujos de trabajo agénticos autónomos, llamada a herramientas y automatización compleja, con ventana de contexto de 256K, velocidad de 70 tokens/s, índice de inteligencia de 51/100 y tari

Intelligence Index51 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

46%

Cohere

Aya Vision 32B

Modelo Multilingüe Global

Aya Vision 32B de Cohere es un modelo de IA diseñado para traducción multilingüe, comprensión intercultural y flujos de trabajo globales, con ventana de contexto de 16K, velocidad de 75 tokens/s, índice de inteligencia de 45/100 y tarifa de

Intelligence Index45 / 100
Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$0.80 / 1M

Context Window:

16K tokens

SWE-bench Verified:

32%

Diferencias Clave de un Vistazo

  • Aya Vision 32B is 10.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Command A has a larger context window (256K vs 16K tokens).
  • Aya Vision 32B is faster at 75 tok/s vs 70 tok/s.
  • Command A leads on SWE-bench coding (46.0% vs 32.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaracterísticaCommand AAya Vision 32B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5145
Provider
CohereCohere
Input Price
Cost per million input tokens
$2.50 / 1M$0.35 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$10.00 / 1M$0.80 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.02 / 1M$0.21 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
256K tokens~384 A4 pages of text16K tokens~24 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
70 tok/s75 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
46%32%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
61%51.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.75 / 1M$0.08 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código
Command A
+14.0% SWE-bench lead
Costo
Aya Vision 32B
10.2x cheaper monthly runtime
Velocidad
Aya Vision 32B
+7% faster generation
Contexto
Command A
256K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Command AAya Vision 32B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

46%vs32%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

61%vs51.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

81%vs74%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1335ptsvs1280pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

42%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

84%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs75 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

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 A0.52s
Aya Vision 32B0.48s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Command A7.66s
Aya Vision 32B7.15s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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 Monthly API Bill
$13.88 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
Aya Vision 32B Monthly API Bill
$1.36 / month
$0.35/1M in · $0.8/1M out
Aya Vision 32B saves approximately $12.51 / month (90%) under this workload.10.2x Savings

Command A · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 256K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 61%)
  • Rendimiento ágil de 70 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 520 ms
  • Pesos abiertos (Confidential (~100B+)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
  • En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos

Aya Vision 32B · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 16K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 32% · GPQA Diamond 51.5%)
  • Rendimiento ágil de 75 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 480 ms
  • Pesos abiertos (32B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricCommand AAya Vision 32B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.75$0.22
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
38K25K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaCommand AAya Vision 32B
Official API Model ID (SDK)command-aaya-vision-32b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-032025-03
Knowledge CutoffJanuary 2025January 2025
ArchitectureAgentic Enterprise TransformerHigh-Capacity Multilingual VLM
ParametersConfidential (~100B+)32B
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 256K windowFlat rate ($0.35/1M in) across full 16K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.75/1M tokensCached input at $0.08/1M 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)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 62 GB VRAM (4-bit Quantized) · 215 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 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 Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Command A vs Aya Vision 32B: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Command A or Aya Vision 32B?

Command A is more intelligent. It scores 51 compared with 45 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Aya Vision 32B is faster, generating 75 tokens per second compared with 70 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Aya Vision 32B is cheaper at $0.21 per 1M tokens blended, compared with $2.02 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Aya Vision 32B has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.52s.

Which model has a larger context window?

Command A has a larger context window, supporting 256K tokens compared with 16K tokens.

Veredicto

Tanto Command A (Ideal para flujos de trabajo agénticos autónomos, llamada a herramientas y automatización compleja, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Aya Vision 32B (Ideal para traducción multilingüe, comprensión intercultural y flujos de trabajo globales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Command A lidera en inteligencia general y programación, Aya Vision 32B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Aya Vision 32B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Command A o Aya Vision 32B?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Command A obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Command A frente a Aya Vision 32B?+

Command A cuesta $2.50 / $10.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Aya Vision 32B cuesta $0.35 / $0.80. En costo combinado, Aya Vision 32B es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Command A cuenta con 256K tokens de contexto frente a 16K tokens de Aya Vision 32B. En velocidad de inferencia, Aya Vision 32B ofrece un rendimiento superior.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de Cohere y Cohere, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).