Head-to-Head Model Comparison

Command A Plus vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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Command A Plus vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

CohereのCommand A PlusとNVIDIAのNemotron 3 Ultra 550B A55Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Command A Plusは128K 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$3.00/出力$12.00、一方のNemotron 3 Ultra 550B A55Bは1M トークンのコンテキストで入力$1.00/出力$3.00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。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Command A Plus

オープンウェイト基盤モデル

Cohere の Command A Plus 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 68 トークンの生成速度、知能指数 58/100(1Mトークンあたり入力$3・出力$12)を実現しています。

Intelligence Index58 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$12.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

60.5%

NVIDIA

Nemotron 3 Ultra 550B A55B

オープンウェイト基盤モデル

NVIDIA の Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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。1M 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 60/100(1Mトークンあたり入力$1・出力$3)を実現しています。

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$3.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

64.5%

ひと目でわかる主な違い

  • Nemotron 3 Ultra 550B A55B is 3.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nemotron 3 Ultra 550B A55B has a larger context window (1M vs 128K tokens).
  • Command A Plus is faster at 68 tok/s vs 65 tok/s.
  • Nemotron 3 Ultra 550B A55B leads on SWE-bench coding (64.5% vs 60.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureCommand A PlusNemotron 3 Ultra 550B A55B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5860
Provider
CohereNVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$3.00 / 1M$1.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$12.00 / 1M$3.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.33 / 1M$0.68 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
68 tok/s65 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
60.5%64.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
74%76%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.75 / 1M$0.25 / 1M

分野別勝者スコアカード

At-a-glance decision framework
Coding
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
+4.0% SWE-bench lead
Cost
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
3.6x cheaper monthly runtime
Speed
Command A Plus
+5% faster generation
Context
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
1M tokens window

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.

Command A PlusNemotron 3 Ultra 550B A55B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

60.5%vs64.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

74%vs76%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.8%vs87.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1410ptsvs1425pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

50%vs53%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

82.5%vs86%
Long-Context Reasoning

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

88%vs89%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

68 tok/s vs65 tok/s

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.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Command A Plus0.56s
Nemotron 3 Ultra 550B A55B0.62s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Command A Plus7.91s
Nemotron 3 Ultra 550B A55B8.31s

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.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Command A Plus Monthly API Bill
$16.43 / month
$3/1M in · $12/1M out
Nemotron 3 Ultra 550B A55B Monthly API Bill
$4.58 / month
$1/1M in · $3/1M out
Nemotron 3 Ultra 550B A55B saves approximately $11.85 / month (72%) under this workload.3.6x Savings

Command A Plus · Strengths & Key Advantages

  • 128K のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量(SWE-bench Verified 60.5% · GPQA Diamond 74%)
  • 毎秒 68 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 560ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (Confidential (~180B+ MoE))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

Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages

  • 1M のコンテキストウィンドウと最大 66K トークンの出力容量(SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%)
  • 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 620ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (550B (55B MoE))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

Token Use & Task Economics

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

MetricCommand A PlusNemotron 3 Ultra 550B A55B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.85$0.85
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
45K48K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
22K24K

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureCommand A PlusNemotron 3 Ultra 550B A55B
Official API Model ID (SDK)command-a-plusnemotron-3-ultra-550b-a55b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-052026-06
Knowledge CutoffMarch 2026February 2026
ArchitectureFlagship Multimodal Agentic MoEColossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active)
ParametersConfidential (~180B+ MoE)550B (55B active MoE)
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 ($3/1M in) across full 128K windowFlat rate ($1/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.75/1M tokensCached input at $0.25/1M 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) · 112 GB VRAM (4-bit Quantized) · 387 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 341 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1183 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 Plus vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B: よくある質問 (FAQ)

Which is more intelligent, Command A Plus or Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Nemotron 3 Ultra 550B A55B is more intelligent. It scores 60 compared with 58 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Command A Plus is faster, generating 68 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron 3 Ultra 550B A55B is cheaper at $0.68 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 0.62s.

Which model has a larger context window?

Nemotron 3 Ultra 550B A55B has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.

総合評価

Command A Plus(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。)とNemotron 3 Ultra 550B A55B(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Nemotron 3 Ultra 550B A55Bがリードし、応答速度とスループットではCommand A Plusが優れ、APIコスト効率ではNemotron 3 Ultra 550B A55B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 Command A Plus と Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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 Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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。

Command A Plus と Nemotron 3 Ultra 550B A55B ではどちらのAPI料金が安いですか?+

Command A Plus は100万トークンあたり入力$3.00 / 出力$12.00、Nemotron 3 Ultra 550B A55B は入力$1.00 / 出力$3.00です。総合的なコスト効率では Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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 Command A Plus が 128K トークン、Nemotron 3 Ultra 550B A55B が 1M トークン です。出力スピード(トークン/秒)では Command A Plus がリードしています。

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公的ソース: CohereおよびNVIDIA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)。