aya-expanse-8b
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗DISCOVER & COMPARE
AIモデルを探す 84991
aya-vision-32b
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗aya-vision-8b
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗c4ai-command-a-03-2025
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗c4ai-command-r-08-2024
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗c4ai-command-r-plus
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗c4ai-command-r-plus-4bit
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗c4ai-command-r-v01
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗c4ai-command-r-v01-4bit
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗c4ai-command-r7b-12-2024
Cohere基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗This repository contains the tokenizer for the Cohere `embed-english-v3.0` model. See our blogpost Cohere Embed V3 for more details on this model. You can use the embedding model either via the Cohere API, AWS SageMaker or in your private deployments. The embedding model can be privately deployed in your AWS Cloud using our AWS SageMaker marketplace offering. It runs privately in your VPC, with latencies as low as 5ms for query encoding.
翻訳待ち・原文を表示
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗This repository contains the tokenizer for the Cohere `embed-multilingual-v3.0` model. See our blogpost Cohere Embed V3 for more details on this model. You can use the embedding model either via the Cohere API, AWS SageMaker or in your private deployments. The embedding model can be privately deployed in your AWS Cloud using our AWS SageMaker marketplace offering. It runs privately in your VPC, with latencies as low as 5ms for query encoding.
翻訳待ち・原文を表示
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Command A
CohereCommand A is an open-weights 111B parameter model with a 256k context window focused on delivering great performance across agentic, multilingual, and coding use cases. Compared to other leading proprietary...
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト→ 出力 テキスト
$2.5 / 100万入力トークンOpenRouter · cohere/command-a
詳細を見る ↗Command A+
CohereCommand A+ is Cohere's flagship model for enterprise agentic workflows. It accepts text and image inputs with a 192K context window, supports native tool calling with strict tool schemas, structured...
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
$0.3 / 100万入力トークンOpenRouter · cohere/command-a-plus
詳細を見る ↗Command A+ is an open source model with 25 billion active parameters and 218B total parameters model optimized for agentic, multilingual, and reasoning-heavy tasks with a focus on enterprise performance, while also providing support for vision inputs for processing image inputs. Developed by: Cohere and Cohere Labs * Point of Contact: **Cohere Labs** * License: Apache 2.0 * Model: command-a-plus-05-2026 * Model Size: 25B active parameters, 218B total parameters * Context length: 128K input
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Command A+ is an open source model with 25 billion active parameters and 218B total parameters model optimized for agentic, multilingual, and reasoning-heavy tasks with a focus on enterprise performance, while also providing support for vision inputs for processing image inputs. All three quantizations show negligible differences in benchmark quality and performance. **Our recommended quantization for most uses is W4A4 which boasts superior speed and latency characteristics alongside a smaller hardware footprint.** Please install transformers from the source repository that includes the necessary changes for this model.
翻訳待ち・原文を表示
入力 テキスト · 画像→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗該当するモデルがありません
提供元・分類・入出力の条件を変更してください。新しいモデルを随時追加しています。
COST EXPLORER
モデル選びに、費用の視点も。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
MODEL HANDBOOK
モデルを理解して選ぶ
API料金はどう比較しますか？+
入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+
必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
ランキング1位が最適ですか？+
順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。