Command A Vision vs Gemma 3n
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Cohere의 Command A Vision와 Google의 Gemma 3n는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Command A Vision는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $2.50/$10.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Gemma 3n는 32K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Command A Vision
네이티브 멀티모달 AICohere의 Command A Vision 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 65 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 53/100점(1M 토큰당 입력 $2.5 / 출력 $10)을 제공합니다.
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
45%
Gemma 3n
네이티브 음성 및 오디오 모델Google의 Gemma 3n 모델은 자연스러운 음성 합성(TTS), 실시간 오디오 처리 및 고정밀 음성 인식에 최적화된 AI 모델로, 32K 컨텍스트 윈도우, 초당 150 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 52/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32K tokens
N/A
한눈에 보는 핵심 차이점
- Gemma 3n is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Command A Vision has a larger context window (128K vs 32K tokens).
- Gemma 3n is faster at 150 tok/s vs 65 tok/s.
| Feature | Command A Vision | Gemma 3n |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 53 | 52 |
Provider | Cohere | |
Input Price Cost per million input tokens | $2.50 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.02 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 32K tokens~48 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 150 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62.5% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.75 / 1M | $0.00 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
검증된 벤치마크 점수 비교
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Command A Vision · Strengths & Key Advantages
- 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 45% · GPQA Diamond 62.5%)
- 초당 65 토큰의 빠른 처리 속도와 550ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (Confidential (~110B+))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다
Gemma 3n · Strengths & Key Advantages
- 32K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 64% · Arena Elo 1220)
- 초당 150 토큰의 빠른 처리 속도와 220ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (2B / 5B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Command A Vision | Gemma 3n |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.80 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Command A Vision | Gemma 3n |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-a-vision | models/gemma-3n |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-07 | 2025-06 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | March 2025 |
| Architecture | Enterprise Multimodal Agent Transformer | Edge-optimized multimodal transformer with audio support |
| Parameters | Confidential (~110B+) | 2B / 5B |
| 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 | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.75/1M tokens | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| 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) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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, vision, audio |
| Output Modalities | text | text |
Command A Vision vs Gemma 3n: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, Command A Vision or Gemma 3n?
Command A Vision is more intelligent. It scores 53 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemma 3n is faster, generating 150 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 3n is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $2.02 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemma 3n has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.55s.
Which model has a larger context window?
Command A Vision has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32K tokens.
종합 평가
Command A Vision(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Gemma 3n(자연스러운 음성 합성(TTS), 실시간 오디오 처리 및 고정밀 음성 인식, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Command A Vision가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Gemma 3n가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Gemma 3n가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Command A Vision와 Gemma 3n 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Command A Vision가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Command A Vision와 Gemma 3n의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Command A Vision는 100만 토큰당 입력 $2.50 / 출력 $10.00이며, Gemma 3n는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Gemma 3n가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Command A Vision가 128K 토큰, Gemma 3n가 32K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Gemma 3n가 더 빠릅니다.
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.
공식 출처: Cohere 및 Google 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).