Modell

Cohere: Command A

Leistungs- und Preisüberblick aus den globalen Rankings; die Gesamtwertung entspricht der Model-Tafel auf der Website.

Datenstand:

Datenversion: v20260601T175456Z Datenumfang: 100

Über dieses Modell

Cohere: Command A belegt Platz #30 in unserem globalen Model-Ranking. Es ist als LLM mit 256k ctx und einem typischen Snapshot-Preis von etwa $6.25 pro 1 Mio. Tokens gelistet. Die Tabelle vergleicht Anbieterpreise aus demselben Datenstand; der Code zeigt eine minimale OpenRouter-kompatible Integration.

Du kannst auch mehr Modelle von Cohere entdecken und weitere Optionen aus 🇨🇦 Canada ansehen.

Kernkennzahlen

Rang
30
Art
LLM
Kernmetrik
256k ctx
1 Mio. Tokens (Ø)
$6.25
Anbieter / Team
Cohere
Herkunft
🇨🇦 Canada
Lizenz
Proprietary
VRAM-Anforderung
API-managed

Hippos Schnellaktion

OpenRouter-Chat-Completions-URL; Authorization und Body laut Dokumentation setzen.

Preisrechner

Geschätzte Monatskosten (USD):

Preisvergleich (Snapshot)

Quelle / Aggregator Preis / 1 Mio. Tokens
OpenRouter $6.25

Werte stammen aus dem importierten Snapshot; Live-Preise koennen sich aendern.

Integration

OpenRouter bietet ein OpenAI-kompatibles Chat-Completions-API. Wechsle unten zwischen verschiedenen Sprachen. Ersetze die Modell-ID ggf. durch die aus der Dokumentation deines Anbieters.

// Node.js 18+ — set OPENROUTER_API_KEY in your environment
const res = await fetch('https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "cohere/command-a",
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }],
  }),
});
const data = await res.json();
console.log(data);

API-Schlüssel in Umgebungsvariablen oder einem Secret-Manager speichern — niemals ins Repository committen.

Alternative picks

Wähle im globalen Ranking ein oder zwei weitere Modelle und nutze „Vergleichen“, um sie nebeneinander zu sehen.

Mit Ollama ausführen

In die Konsole einfügen (zuerst Ollama installieren):