Command A+ es el modelo de razonamiento multimodal de Cohere de mayo de 2026 para tareas empresariales complejas. Combina entrada de texto e imágenes con salida de texto y admite 48 idiomas, incluidos todos los idiomas oficiales de la Unión Europea. El fabricante lo orienta a agentes multilingües que analizan pruebas, resuelven un problema y utilizan herramientas proporcionadas por una aplicación. Es una edición independiente del anterior Command A exclusivamente de texto y de los modelos especializados Vision y Reasoning.
Cohere describe una arquitectura de mezcla dispersa de expertos con 218 mil millones de parámetros totales y 25 mil millones de parámetros activos. Su perfil publicado tiene un contexto de 128 000 tokens y una salida máxima de 64 000 tokens. La fecha límite de conocimiento indicada es el 1 de abril de 2025. El material original, la conversación y el resultado generado deben ajustarse al presupuesto aplicable de la solicitud; proporcione pruebas actuales o una herramienta adecuada cuando la tarea dependa de información posterior al conocimiento de entrenamiento.
El flujo de razonamiento híbrido del proveedor puede activar el pensamiento antes de la respuesta final de texto o desactivarlo para respuestas directas. Un presupuesto de pensamiento controla el proceso intermedio, mientras que la respuesta aún necesita espacio para comunicar el resultado. Defina la respuesta de forma independiente: un memorando de decisión, una comparación, una explicación traducida o un registro estructurado. Para una tarea multilingüe, especifique el idioma de salida y los nombres propios, identificadores de campos y citas que deben conservar su forma original.
Una instrucción ilustrativa es: «Compare estos pasajes de políticas, explique la diferencia operativa en el idioma solicitado e identifique la oración original que respalda cada conclusión». Esto combina comprensión multilingüe con razonamiento sobre las pruebas reales en lugar de pedir una descripción sin respaldo de una política.
La guía de imágenes de Cohere cubre gráficos, diagramas, tablas dentro de imágenes, reconocimiento documental y preguntas fundamentadas en imágenes. Prepare páginas legibles y conserve encabezados, unidades y etiquetas de ejes. Cuando un detalle sea pequeño, amplíelo sin perder el contexto circundante y utilice la opción documentada de detalle de imagen adecuada a la tarea. El fabricante señala que el rendimiento visual puede variar con escrituras no latinas.
El flujo de imágenes documentado acepta PNG, JPEG, WEBP y GIF no animados, con hasta 20 imágenes o 20 MB en total por solicitud, según el límite que se alcance primero. Son límites del flujo del proveedor. Para extraer, pida los campos específicos y una referencia a la imagen de origen; para analizar gráficos, pida los valores visibles por separado de la interpretación. El modelo devuelve texto, por lo que generar o editar una imagen es una tarea de salida distinta.
Command A+ incluye citas, uso de herramientas, salidas estructuradas y modos de seguridad entre sus capacidades. Asigne identificadores significativos a los documentos y proporcione funciones de herramientas con descripciones y esquemas de argumentos. El modelo puede seleccionar una operación, la aplicación la ejecuta y devuelve el resultado, y la respuesta posterior puede utilizar esas pruebas. Una fuente recuperada, una acción propuesta por el modelo y un resultado ejecutado deben seguir siendo distinguibles en el registro de la tarea.
Para un resultado estructurado, defina cada campo y el tratamiento esperado de los datos ausentes. Revise el contenido frente a sus fuentes aunque el formato sea válido. Un entregable final útil contiene la respuesta solicitada, las pruebas que la respaldan y cualquier información pendiente que afecte a la conclusión. Esto mantiene las capacidades multimodales y de razonamiento del modelo vinculadas a una tarea empresarial concreta sin asignar a esta edición el perfil anterior de Command A.
", "aboutText": "Command A+ es el modelo de razonamiento multimodal de Cohere de mayo de 2026 para tareas empresariales complejas. Combina entrada de texto e imágenes con salida de texto y admite 48 idiomas, incluidos todos los idiomas oficiales de la Unión Europea. El fabricante lo orienta a agentes multilingües que analizan pruebas, resuelven un problema y utilizan herramientas proporcionadas por una aplicación. Es una edición independiente del anterior Command A exclusivamente de texto y de los modelos especializados Vision y Reasoning.\n\n### Propiedades del modelo y tamaño de la tarea\n\nCohere describe una arquitectura de mezcla dispersa de expertos con 218 mil millones de parámetros totales y 25 mil millones de parámetros activos. Su perfil publicado tiene un contexto de 128 000 tokens y una salida máxima de 64 000 tokens. La fecha límite de conocimiento indicada es el 1 de abril de 2025. El material original, la conversación y el resultado generado deben ajustarse al presupuesto aplicable de la solicitud; proporcione pruebas actuales o una herramienta adecuada cuando la tarea dependa de información posterior al conocimiento de entrenamiento.\n\n### Razonamiento y trabajo multilingüe\n\nEl flujo de razonamiento híbrido del proveedor puede activar el pensamiento antes de la respuesta final de texto o desactivarlo para respuestas directas. Un presupuesto de pensamiento controla el proceso intermedio, mientras que la respuesta aún necesita espacio para comunicar el resultado. Defina la respuesta de forma independiente: un memorando de decisión, una comparación, una explicación traducida o un registro estructurado. Para una tarea multilingüe, especifique el idioma de salida y los nombres propios, identificadores de campos y citas que deben conservar su forma original.\n\nUna instrucción ilustrativa es: «Compare estos pasajes de políticas, explique la diferencia operativa en el idioma solicitado e identifique la oración original que respalda cada conclusión». Esto combina comprensión multilingüe con razonamiento sobre las pruebas reales en lugar de pedir una descripción sin respaldo de una política.\n\n### Imágenes y pruebas documentales\n\nLa guía de imágenes de Cohere cubre gráficos, diagramas, tablas dentro de imágenes, reconocimiento documental y preguntas fundamentadas en imágenes. Prepare páginas legibles y conserve encabezados, unidades y etiquetas de ejes. Cuando un detalle sea pequeño, amplíelo sin perder el contexto circundante y utilice la opción documentada de detalle de imagen adecuada a la tarea. El fabricante señala que el rendimiento visual puede variar con escrituras no latinas.\n\nEl flujo de imágenes documentado acepta PNG, JPEG, WEBP y GIF no animados, con hasta 20 imágenes o 20 MB en total por solicitud, según el límite que se alcance primero. Son límites del flujo del proveedor. Para extraer, pida los campos específicos y una referencia a la imagen de origen; para analizar gráficos, pida los valores visibles por separado de la interpretación. El modelo devuelve texto, por lo que generar o editar una imagen es una tarea de salida distinta.\n\n### Citas, herramientas y resultados estructurados\n\nCommand A+ incluye citas, uso de herramientas, salidas estructuradas y modos de seguridad entre sus capacidades. Asigne identificadores significativos a los documentos y proporcione funciones de herramientas con descripciones y esquemas de argumentos. El modelo puede seleccionar una operación, la aplicación la ejecuta y devuelve el resultado, y la respuesta posterior puede utilizar esas pruebas. Una fuente recuperada, una acción propuesta por el modelo y un resultado ejecutado deben seguir siendo distinguibles en el registro de la tarea.\n\nPara un resultado estructurado, defina cada campo y el tratamiento esperado de los datos ausentes. Revise el contenido frente a sus fuentes aunque el formato sea válido. Un entregable final útil contiene la respuesta solicitada, las pruebas que la respaldan y cualquier información pendiente que afecte a la conclusión. Esto mantiene las capacidades multimodales y de razonamiento del modelo vinculadas a una tarea empresarial concreta sin asignar a esta edición el perfil anterior de Command A.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
Reconcile multilingual delivery notes\n\nCompare these delivery notes: EN-1: 'Send eight replacement handles; keep order A17 open until they arrive.' FR-1: 'Envoyer huit poignees de remplacement; ne pas fermer la commande A17 avant leur reception.' Write an English operations handoff with quantity, item, order ID and closure condition. State whether the two supplied notes disagree.An English handoff with four operational fields and an evidence-based agreement check.Keep A17 unchanged and preserve the condition that arrival precedes closure.cohere/command-a-plusCommand A+ es el modelo de razonamiento multimodal de Cohere para agentes empresariales, con entrada de texto e imágenes y salida de texto en 48 idiomas. Combina citas, uso de herramientas y salidas estructuradas con un contexto de 128 000 tokens y un límite de salida documentado de 64 000 tokens.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Command A+ es el modelo de razonamiento multimodal de Cohere de mayo de 2026 para tareas empresariales complejas. Combina entrada de texto e imágenes con salida de texto y admite 48 idiomas, incluidos todos los idiomas oficiales de la Unión Europea. El fabricante lo orienta a agentes multilingües que analizan pruebas, resuelven un problema y utilizan herramientas proporcionadas por una aplicación. Es una edición independiente del anterior Command A exclusivamente de texto y de los modelos especializados Vision y Reasoning.
Cohere describe una arquitectura de mezcla dispersa de expertos con 218 mil millones de parámetros totales y 25 mil millones de parámetros activos. Su perfil publicado tiene un contexto de 128 000 tokens y una salida máxima de 64 000 tokens. La fecha límite de conocimiento indicada es el 1 de abril de 2025. El material original, la conversación y el resultado generado deben ajustarse al presupuesto aplicable de la solicitud; proporcione pruebas actuales o una herramienta adecuada cuando la tarea dependa de información posterior al conocimiento de entrenamiento.
El flujo de razonamiento híbrido del proveedor puede activar el pensamiento antes de la respuesta final de texto o desactivarlo para respuestas directas. Un presupuesto de pensamiento controla el proceso intermedio, mientras que la respuesta aún necesita espacio para comunicar el resultado. Defina la respuesta de forma independiente: un memorando de decisión, una comparación, una explicación traducida o un registro estructurado. Para una tarea multilingüe, especifique el idioma de salida y los nombres propios, identificadores de campos y citas que deben conservar su forma original.
Una instrucción ilustrativa es: «Compare estos pasajes de políticas, explique la diferencia operativa en el idioma solicitado e identifique la oración original que respalda cada conclusión». Esto combina comprensión multilingüe con razonamiento sobre las pruebas reales en lugar de pedir una descripción sin respaldo de una política.
La guía de imágenes de Cohere cubre gráficos, diagramas, tablas dentro de imágenes, reconocimiento documental y preguntas fundamentadas en imágenes. Prepare páginas legibles y conserve encabezados, unidades y etiquetas de ejes. Cuando un detalle sea pequeño, amplíelo sin perder el contexto circundante y utilice la opción documentada de detalle de imagen adecuada a la tarea. El fabricante señala que el rendimiento visual puede variar con escrituras no latinas.
El flujo de imágenes documentado acepta PNG, JPEG, WEBP y GIF no animados, con hasta 20 imágenes o 20 MB en total por solicitud, según el límite que se alcance primero. Son límites del flujo del proveedor. Para extraer, pida los campos específicos y una referencia a la imagen de origen; para analizar gráficos, pida los valores visibles por separado de la interpretación. El modelo devuelve texto, por lo que generar o editar una imagen es una tarea de salida distinta.
Command A+ incluye citas, uso de herramientas, salidas estructuradas y modos de seguridad entre sus capacidades. Asigne identificadores significativos a los documentos y proporcione funciones de herramientas con descripciones y esquemas de argumentos. El modelo puede seleccionar una operación, la aplicación la ejecuta y devuelve el resultado, y la respuesta posterior puede utilizar esas pruebas. Una fuente recuperada, una acción propuesta por el modelo y un resultado ejecutado deben seguir siendo distinguibles en el registro de la tarea.
Para un resultado estructurado, defina cada campo y el tratamiento esperado de los datos ausentes. Revise el contenido frente a sus fuentes aunque el formato sea válido. Un entregable final útil contiene la respuesta solicitada, las pruebas que la respaldan y cualquier información pendiente que afecte a la conclusión. Esto mantiene las capacidades multimodales y de razonamiento del modelo vinculadas a una tarea empresarial concreta sin asignar a esta edición el perfil anterior de Command A.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites cohere/command-a-plus | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envía el ID exacto del modelo junto con messages.
La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.
Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0003 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0003 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "cohere/command-a-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='cohere/command-a-plus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='cohere/command-a-plus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra cohere/command-a-plus
Usa las rutas de método indicadas arriba.
cohere/command-a-plusCommand A+ es el modelo de razonamiento multimodal de Cohere para agentes empresariales, con entrada de texto e imágenes y salida de texto en 48 idiomas. Combina citas, uso de herramientas y salidas estructuradas con un contexto de 128 000 tokens y un límite de salida documentado de 64 000 tokens.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Command A+ es el modelo de razonamiento multimodal de Cohere de mayo de 2026 para tareas empresariales complejas. Combina entrada de texto e imágenes con salida de texto y admite 48 idiomas, incluidos todos los idiomas oficiales de la Unión Europea. El fabricante lo orienta a agentes multilingües que analizan pruebas, resuelven un problema y utilizan herramientas proporcionadas por una aplicación. Es una edición independiente del anterior Command A exclusivamente de texto y de los modelos especializados Vision y Reasoning.
Cohere describe una arquitectura de mezcla dispersa de expertos con 218 mil millones de parámetros totales y 25 mil millones de parámetros activos. Su perfil publicado tiene un contexto de 128 000 tokens y una salida máxima de 64 000 tokens. La fecha límite de conocimiento indicada es el 1 de abril de 2025. El material original, la conversación y el resultado generado deben ajustarse al presupuesto aplicable de la solicitud; proporcione pruebas actuales o una herramienta adecuada cuando la tarea dependa de información posterior al conocimiento de entrenamiento.
El flujo de razonamiento híbrido del proveedor puede activar el pensamiento antes de la respuesta final de texto o desactivarlo para respuestas directas. Un presupuesto de pensamiento controla el proceso intermedio, mientras que la respuesta aún necesita espacio para comunicar el resultado. Defina la respuesta de forma independiente: un memorando de decisión, una comparación, una explicación traducida o un registro estructurado. Para una tarea multilingüe, especifique el idioma de salida y los nombres propios, identificadores de campos y citas que deben conservar su forma original.
Una instrucción ilustrativa es: «Compare estos pasajes de políticas, explique la diferencia operativa en el idioma solicitado e identifique la oración original que respalda cada conclusión». Esto combina comprensión multilingüe con razonamiento sobre las pruebas reales en lugar de pedir una descripción sin respaldo de una política.
La guía de imágenes de Cohere cubre gráficos, diagramas, tablas dentro de imágenes, reconocimiento documental y preguntas fundamentadas en imágenes. Prepare páginas legibles y conserve encabezados, unidades y etiquetas de ejes. Cuando un detalle sea pequeño, amplíelo sin perder el contexto circundante y utilice la opción documentada de detalle de imagen adecuada a la tarea. El fabricante señala que el rendimiento visual puede variar con escrituras no latinas.
El flujo de imágenes documentado acepta PNG, JPEG, WEBP y GIF no animados, con hasta 20 imágenes o 20 MB en total por solicitud, según el límite que se alcance primero. Son límites del flujo del proveedor. Para extraer, pida los campos específicos y una referencia a la imagen de origen; para analizar gráficos, pida los valores visibles por separado de la interpretación. El modelo devuelve texto, por lo que generar o editar una imagen es una tarea de salida distinta.
Command A+ incluye citas, uso de herramientas, salidas estructuradas y modos de seguridad entre sus capacidades. Asigne identificadores significativos a los documentos y proporcione funciones de herramientas con descripciones y esquemas de argumentos. El modelo puede seleccionar una operación, la aplicación la ejecuta y devuelve el resultado, y la respuesta posterior puede utilizar esas pruebas. Una fuente recuperada, una acción propuesta por el modelo y un resultado ejecutado deben seguir siendo distinguibles en el registro de la tarea.
Para un resultado estructurado, defina cada campo y el tratamiento esperado de los datos ausentes. Revise el contenido frente a sus fuentes aunque el formato sea válido. Un entregable final útil contiene la respuesta solicitada, las pruebas que la respaldan y cualquier información pendiente que afecte a la conclusión. Esto mantiene las capacidades multimodales y de razonamiento del modelo vinculadas a una tarea empresarial concreta sin asignar a esta edición el perfil anterior de Command A.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites cohere/command-a-plus | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0003 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.003 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0003 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "cohere/command-a-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-a-plus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'cohere/command-a-plus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra cohere/command-a-plus
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Reconcile multilingual delivery notes\n\nCompare these delivery notes: EN-1: 'Send eight replacement handles; keep order A17 open until they arrive.' FR-1: 'Envoyer huit poignees de remplacement; ne pas fermer la commande A17 avant leur reception.' Write an English operations handoff with quantity, item, order ID and closure condition. State whether the two supplied notes disagree.An English handoff with four operational fields and an evidence-based agreement check.Keep A17 unchanged and preserve the condition that arrival precedes closure.