Command A Vision vs Command A
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Command A Vision de Cohere et Command A de Cohere sont deux modèles d’IA de premier plan. Command A Vision propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $2.50/$10.00 par million de tokens, tandis que Command A offre 256K tokens de contexte à $2.50/$10.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
Changez et Comparez les Modèles
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Command A Vision
IA Multimodale NativeCommand A Vision de Cohere est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’intelligence
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
45%
Command A
IA Agentique et Outils AutonomesCommand A de Cohere est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 256K, une vitesse de 70 tokens/s, un indice d’intelligence de 5
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
256K tokens
46%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | Command A Vision | Command A |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 53 | 51 |
Provider | Cohere | Cohere |
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 text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 70 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Command A Vision · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 62.5%)
- Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 550 ms
- Poids ouverts (Confidential (~110B+)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Command A · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 61%)
- Débit rapide de 70 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 520 ms
- Poids ouverts (Confidential (~100B+)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Command A Vision | Command A |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.80 | $0.75 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Command A Vision | Command A |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-a-vision | command-a |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-07 | 2025-03 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | January 2025 |
| Architecture | Enterprise Multimodal Agent Transformer | Agentic Enterprise Transformer |
| Parameters | Confidential (~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 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 ($2.5/1M 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) · 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 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 Vision vs Command A: Réponses Rapides (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.
Verdict
Command A Vision (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Command A (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Command A Vision domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Command A assure un débit supérieur et Command A Vision offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Command A Vision ou Command A ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Command A Vision prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Command A Vision et Command A ?+
Command A Vision est facturé $2.50 / $10.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.50 / $10.00 pour Command A. En coût pondéré, Command A Vision est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Command A Vision prend en charge 128K tokens contre 256K tokens pour Command A. Côté vitesse de génération, Command A est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Command A Plus vs Command A : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Command A Translate vs Command A Vision : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Command A Vision vs Gemma 3n : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Command A vs Aya Vision 32B : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Aion-Mini : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Cohere et Cohere, fiches système et benchmarks indépendants (2026).