Aya Expanse 8B vs Command R+
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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CohereのAya Expanse 8BとCohereのCommand R+は、注目度の高い主要AIモデルです。Aya Expanse 8Bは8.2K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.08/出力$0.16、一方のCommand R+は128K トークンのコンテキストで入力$2.50/出力$10.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
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Aya Expanse 8B
グローバル多言語AIモデルCohere の Aya Expanse 8B は、高精度な多言語翻訳、異文化理解、グローバル企業の業務処理向けに設計されたAIモデルです。8K のコンテキストウィンドウ、毎秒 135 トークンの生成速度、知能指数 36/100（1Mトークンあたり入力$0.08・出力$0.16）を実現しています。
$0.08 / 1M
$0.16 / 1M
8.2K tokens
24%
Command R+
オープンウェイト基盤モデルCohere の Command R+ は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 65 トークンの生成速度、知能指数 48/100（1Mトークンあたり入力$2.5・出力$10）を実現しています。
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
41.5%
ひと目でわかる主な違い
- Aya Expanse 8B is 47.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command R+ has a larger context window (128K vs 8K tokens).
- Aya Expanse 8B is faster at 135 tok/s vs 65 tok/s.
- Command R+ leads on SWE-bench coding (41.5% vs 24.0%).
| Feature | Aya Expanse 8B | Command R+ |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 36 | 48 |
Provider | Cohere | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $2.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.16 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $2.02 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 135 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 24% | 41.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 40% | 56.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.75 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Expanse 8B · Strengths & Key Advantages
- 8K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 40%）
- 毎秒 135 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 300ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (8B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Command R+ · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 41.5% · GPQA Diamond 56.5%）
- 毎秒 65 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 580ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (104B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Aya Expanse 8B | Command R+ |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Aya Expanse 8B | Command R+ |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | aya-expanse-8b | command-r-plus |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-10 | 2024-08 |
| Knowledge Cutoff | August 2024 | June 2024 |
| Architecture | Compact Multilingual Dense Transformer | Enterprise-Grade Dense Transformer |
| Parameters | 8B | 104B |
| 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 ($0.08/1M in) across full 8K window | Flat rate ($2.5/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 64 GB VRAM (4-bit Quantized) · 224 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
Aya Expanse 8B vs Command R+: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Aya Expanse 8B or Command R+?
Command R+ is more intelligent. It scores 48 compared with 36 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Aya Expanse 8B is faster, generating 135 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Aya Expanse 8B is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $2.02 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Aya Expanse 8B has lower latency, with a time to first token of 0.30s compared with 0.58s.
Which model has a larger context window?
Command R+ has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 8.2K tokens.
総合評価
Aya Expanse 8B（高精度な多言語翻訳、異文化理解、グローバル企業の業務処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とCommand R+（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではCommand R+がリードし、応答速度とスループットではAya Expanse 8Bが優れ、APIコスト効率ではAya Expanse 8Bが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Aya Expanse 8B と Command R+ のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Command R+ が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Aya Expanse 8B と Command R+ ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Aya Expanse 8B は100万トークンあたり入力$0.08 / 出力$0.16、Command R+ は入力$2.50 / 出力$10.00です。総合的なコスト効率では Aya Expanse 8B がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Aya Expanse 8B が 8.2K トークン、Command R+ が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Aya Expanse 8B がリードしています。
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.
公的ソース: CohereおよびCohere公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。