Command A vs Aya Vision 32B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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CohereのCommand AとCohereのAya Vision 32Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Command Aは256K 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$2.50/出力$10.00、一方のAya Vision 32Bは16K トークンのコンテキストで入力$0.35/出力$0.80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。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Command A
自律型エージェント・ツール特化Cohere の Command A は、自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化向けに設計されたAIモデルです。256K のコンテキストウィンドウ、毎秒 70 トークンの生成速度、知能指数 51/100（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
256K tokens
46%
Aya Vision 32B
グローバル多言語AIモデルCohere の Aya Vision 32B 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。16K のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 45/100（1Mトークンあたり入力$0.35・出力$0.8）を実現しています。
$0.35 / 1M
$0.80 / 1M
16K tokens
32%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| Feature | Command A | Aya Vision 32B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 51 | 45 |
Provider | Cohere | Cohere |
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 text | 16K tokens~24 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 75 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 |
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.
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.
Command A · Strengths & Key Advantages
- 256K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 61%）
- 毎秒 70 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 520ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (Confidential (~100B+))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
Aya Vision 32B · Strengths & Key Advantages
- 16K 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 32% · GPQA Diamond 51.5%）
- 毎秒 75 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 480ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (32B)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.
| Metric | Command A | Aya Vision 32B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.75 | $0.22 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 25K |
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 | Command A | Aya Vision 32B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-a | aya-vision-32b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-03 | 2025-03 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | January 2025 |
| Architecture | Agentic Enterprise Transformer | High-Capacity Multilingual VLM |
| Parameters | Confidential (~100B+) | 32B |
| 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 256K window | Flat rate ($0.35/1M in) across full 16K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.75/1M tokens | Cached input at $0.08/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Command A vs Aya Vision 32B: よくある質問 (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.
総合評価
Command A（自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化、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Aya Vision 32B（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。）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 Aがリードし、応答速度とスループットではAya Vision 32Bが優れ、APIコスト効率ではAya Vision 32B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 と Aya Vision 32B 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 A 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 と Aya Vision 32B ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Command A は100万トークンあたり入力$2.50 / 出力$10.00、Aya Vision 32B は入力$0.35 / 出力$0.80です。総合的なコスト効率では Aya Vision 32B 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 が 256K トークン、Aya Vision 32B が 16K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Aya Vision 32B 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)。