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Head-to-Head Model Comparison

Command R+ vs Command R

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Command R+ vs Command R: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Cohere의 Command R+와 Cohere의 Command R는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Command R+는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $2.50/$10.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Command R는 128K 토큰 컨텍스트와 $0.15/$0.60의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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

Command R+

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Cohere의 Command R+ 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 65 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 48/100점(1M 토큰당 입력 $2.5 / 출력 $10)을 제공합니다.

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

41.5%

Cohere

Command R

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Cohere의 Command R 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 85 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 43/100점(1M 토큰당 입력 $0.15 / 출력 $0.6)을 제공합니다.

Intelligence Index43 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

32%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Command R is 16.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Command R is faster at 85 tok/s vs 65 tok/s.
  • Command R+ leads on SWE-bench coding (41.5% vs 32.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureCommand R+Command R
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4843
Provider
CohereCohere
Input Price
Cost per million input tokens
$2.50 / 1M$0.15 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$10.00 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.02 / 1M$0.13 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
65 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
41.5%32%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
56.5%46%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.75 / 1M$0.05 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Command R+
+9.5% SWE-bench lead
Cost
Command R
16.5x cheaper monthly runtime
Speed
Command R
+31% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Command R+Command R
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

41.5%vs32%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

56.5%vs46%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78.5%vs71%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1300ptsvs1240pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

36%vs28%
AIME (Advanced Math Competition)

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

66%vs52%
Long-Context Reasoning

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

80%vs75%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs85 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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 R+0.58s
Command R0.42s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Command R+8.27s
Command R6.30s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 R+ Monthly API Bill
$13.88 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
Command R Monthly API Bill
$0.84 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
Command R saves approximately $13.04 / month (94%) under this workload.16.5x Savings

Command R+ · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 41.5% · GPQA Diamond 56.5%)
  • 초당 65 토큰의 빠른 처리 속도와 580ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (104B)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

Command R · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 32% · GPQA Diamond 46%)
  • 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 420ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (35B)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.

MetricCommand R+Command R
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.65$0.12
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
35K25K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureCommand R+Command R
Official API Model ID (SDK)command-r-pluscommand-r
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-082024-08
Knowledge CutoffJune 2024June 2024
ArchitectureEnterprise-Grade Dense TransformerRetrieval-Augmented Dense Transformer
Parameters104B35B
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 ($2.5/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.15/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.75/1M tokensCached input at $0.05/1M 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)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 64 GB VRAM (4-bit Quantized) · 224 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 22 GB VRAM (4-bit Quantized) · 75 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 Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Command R+ vs Command R: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Command R+ or Command R?

Command R+ is more intelligent. It scores 48 compared with 43 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Command R is faster, generating 85 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Command R is cheaper at $0.13 per 1M tokens blended, compared with $2.02 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Command R has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.58s.

종합 평가

Command R+(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Command R(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Command R+가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Command R가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Command R가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Command R+와 Command R 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Command R+가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Command R+와 Command R의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Command R+는 100만 토큰당 입력 $2.50 / 출력 $10.00이며, Command R는 입력 $0.15 / 출력 $0.60입니다. 혼합 비용 기준으로는 Command R가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Command R+가 128K 토큰, Command R가 128K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Command R가 더 빠릅니다.

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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공식 출처: Cohere 및 Cohere 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).