Source: https://ailoot.ai/models/de-at/cohere-command-a/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/cohere-command-a/
Language: de-at

# Cohere: Command A

[Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/cohere-command-a/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/cohere-command-a/facts.json)

## [Cohere: Command A](https://ailoot.ai/models/de-at/cohere-command-a/)

Command A ist Coheres 111B-Textmodell für mehrsprachige Unternehmensagenten, dokumentgestützte Antworten und werkzeuggestützte Arbeit. Es verbindet einen 256K-Kontext mit Quellenverweisen, Programmierhilfe und Training in 23 Sprachen und erzeugt Text anhand schriftlicher Anweisungen und bereitgestellter Belege.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/de-at/cohere-command-a/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/de-at/cohere-command-a/#method-1)

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Command A ist Coheres Textmodell vom März 2025 für Unternehmensagenten, durch abgerufene Informationen ergänzte Antworten und mehrsprachige Arbeit. Genau diese Edition hat 111 Milliarden Parameter, akzeptiert Text und erzeugt Text. Der Modellkontext des Herstellers beträgt 256K Tokens; das veröffentlichte Dienstprofil nennt eine maximale Ausgabe von 8.000 Tokens. Es ist von Command A Vision, Command A Reasoning und der späteren multimodalen Edition A+ getrennt.

#### Modelldetails und Sprache

Der Hersteller beschreibt einen autoregressiven Transformer mit lokaler Sliding-Window-Attention und periodischer globaler Attention. Drei lokale Schichten verwenden ein Fenster von 4.096 Tokens mit rotierender Positionskodierung; eine vierte Schicht verwendet globale Attention ohne Positions-Embeddings. Überwachtes Fine-Tuning und Präferenztraining prägen hilfreiches dialog- und aufgabenbezogenes Verhalten. Das Modell wird in 23 Sprachen trainiert und unterstützt sprachübergreifende Aufgaben wie Übersetzung oder die Beantwortung einer Frage zu anderssprachigem Material.

Geben Sie die Antwortsprache an und bewahren Sie die erforderliche Terminologie. Geben Sie bei einem mehrsprachigen Wissensassistenten den Quelltextstellen eigene Namen und verlangen Sie eine Erklärung, die Produktnamen, Codekennungen und zitierten Wortlaut bewahrt. Eine hilfreiche Endantwort nennt die Quelle einer Schlussfolgerung, statt einen für die Aufgabe wichtigen Unterschied durch Übersetzung aufzulösen.

#### Dialog und aufgabenbezogene Ausgabe

Command A arbeitet standardmäßig dialogorientiert und ergänzt häufig eine Einleitung, Rückfragen sowie Markdown- oder mathematische Formatierung. Nutzen Sie für Extraktion, Kategorisierung, Zusammenfassung oder Übersetzung den Systemanweisungsansatz des Herstellers, um nur die benötigte Antwort anzufordern und festzulegen, ob Markdown oder Codeblöcke in die Ausgabe gehören. So wird eine freundliche Gesprächseinleitung nicht als Teil eines nachgelagerten Datensatzes behandelt.

Die Modellkarte beschreibt kontextbezogene und strikte Sicherheitsmodi; der kontextbezogene Modus ist der Herstellerstandard. Das sind dokumentierte Verhaltenseinstellungen des Herstellerprofils, unabhängig vom gewünschten Aufgabenformat. Definieren Sie den relevanten Aufgabenkontext und die gewünschte Ausgabe klar.

#### Beleggestützte Erzeugung

Command A wird für den Antworterzeugungsschritt von Retrieval-Augmented Generation trainiert. Die Eingabe verbindet den Dialog mit bereitgestellten Dokumentauszügen, üblicherweise etwa 100–400 Wörter pro Abschnitt, dargestellt mit kurzen beschreibenden Schlüsseln und textuellen oder semistrukturierten Werten. Der Hersteller regt außerdem an, dieses spezialisierte Format mit relevanten Dokumenten direkt in der Nutzernachricht zu vergleichen.

Kennzeichnen Sie für einen Richtlinien- oder technischen Vergleich jeden Auszug und fordern Sie eine durch die relevante Textstelle gestützte Schlussfolgerung an. Im Herstellerformat mit aktivierten Quellenverweisen ordnet die Ausgabe Antwortabschnitte den stützenden Quellen zu. Halten Sie die Kennungen abgerufener Dokumente verfügbar, damit diese Verweise verständlich bleiben. Ein Quellenverweis zeigt an, welches bereitgestellte Material den erzeugten Abschnitt stützt; das umgebende System übernimmt den tatsächlichen Abruf.

#### Werkzeuge und Code

Der Hersteller trainiert Command A für dialogbasierte Werkzeugnutzung mit Funktionsbeschreibungen in JSON-Schema. Das Modell kann einen Plan und ausgewählte Aufrufe erzeugen, die Anwendung führt diese Aufrufe aus und ihre Dictionary-Ergebnisse kehren mit der passenden Werkzeugaufrufkennung in den Dialog zurück. Das Modell nutzt diese Beobachtungen anschließend für eine Antwort, optional mit Quellabschnitten, die Werkzeugergebnissen zugeordnet sind.

Zu den Programmieraufgaben zählen SQL-Erzeugung, Codeerklärung sowie Übersetzung oder Überarbeitung von Code. Stellen Sie das Schema oder die relevante Implementierung und das zu bewahrende Verhalten bereit. Der Hersteller empfiehlt für Anweisungen zur Codeerzeugung eine niedrige temperature, gegebenenfalls einschließlich Greedy-Decoding. Prüfen Sie erzeugtes SQL oder Code vor der Ausführung und geben Sie bei einer Überarbeitung tatsächliche Validierungsbeobachtungen zurück.

Die Modellkarte nennt einen praktischen Kontextunterschied: Das Modell unterstützt 256K, während die veröffentlichte Hugging-Face-Konfiguration auf 128K eingestellt ist und angepasst werden kann. Halten Sie die tatsächliche Kontextkonfiguration des gewählten Ablaufs fest und reservieren Sie Platz für die Antwort. Ein hilfreiches Ergebnis ist der angeforderte Text oder Code mit Belegen, die auf die bereitgestellten Quellen und Werkzeugbeobachtungen zurückgeführt werden können.

Praktische Aufgabe

### Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

```
A multilingual answer grounded in snippets

Answer in English using only these snippets. FR-1: 'Les retours sont acceptés sous 30 jours pour les articles non utilisés.' EN-2: 'Return shipping is paid by the customer unless the item is defective.' A customer asks whether an unused item can be returned after 20 days and who pays postage. Cite snippet IDs.
```

#### Erwartetes Ergebnis

```
A short English answer with FR-1 and EN-2 attached to the conclusions they support.
```

#### Ergebnis prüfen

```
The answer preserves the unused-item condition and defective-item exception without inventing a refund timeline.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `cohere/command-a`

[`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=chat)

Cohere /`cohere/command-a`

### Einstieg

Command A ist Coheres 111B-Textmodell für mehrsprachige Unternehmensagenten, dokumentgestützte Antworten und werkzeuggestützte Arbeit. Es verbindet einen 256K-Kontext mit Quellenverweisen, Programmierhilfe und Training in 23 Sprachen und erzeugt Text anhand schriftlicher Anweisungen und bereitgestellter Belege.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits cohere/command-a | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
| Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
| Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull |

Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed`

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "cohere/command-a", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='cohere/command-a',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='cohere/command-a',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `cohere/command-a`

[`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=messages)

Cohere /`cohere/command-a`

### Einstieg

Command A ist Coheres 111B-Textmodell für mehrsprachige Unternehmensagenten, dokumentgestützte Antworten und werkzeuggestützte Arbeit. Es verbindet einen 256K-Kontext mit Quellenverweisen, Programmierhilfe und Training in 23 Sprachen und erzeugt Text anhand schriftlicher Anweisungen und bereitgestellter Belege.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

json · sse

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`json`, `sse`

Ausgabeformat

JSON oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits cohere/command-a | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF-8-Text

`Zeichenfolge messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |

Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed`

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "cohere/command-a",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'cohere/command-a', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'cohere/command-a', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`cohere/command-a`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=cohere%2Fcommand-a&route=Ultra&caller=cohere%2Fcommand-a&fmt=messages)

FAQ · Cohere: Command A

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/chat/completions` · `cohere/command-a`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `cohere/command-a`: `text` → `json`, `sse`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/chat/completions` · `cohere/command-a`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `cohere/command-a`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/chat/completions` · `cohere/command-a`: `messages.min_items`: `1`

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Dokumente auf der Website

Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich.

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