Command（Cohere）

概要

Cohere はエンタープライズ向けに特化した AI 企業。2019年にカナダ・トロントで設立され、消費者向けの派手なチャットアプリではなく、企業内の RAG・検索・エージェント に強みを持つ LLM プロバイダーとして独自のポジションを築いています。現行の最上位は 2026年5月19日に Apache 2.0 でオープンソース公開された Command A+。従来4つに分かれていた Command A のバリアントを1つに統合した 218B のスパース MoE で、256K コンテキスト・48言語対応の Cohere 初のマルチモーダル推論モデルです。W4A4 量子化なら H100 2基から動きます。

現行モデル: Command A+

RAG・ツール使用・エージェント・多言語ユースケースに特化した Cohere の最上位モデルです。

性能・効率

項目	数値
アーキテクチャ	218B スパース MoE（Command A の4バリアントを統合）
必要GPU	W4A4 量子化なら H100 2基から
コンテキスト長	256,000 トークン（約600ページ相当）
多言語対応	48言語
ライセンス	Apache 2.0（オープンソース）

主な特徴

1. 効率的な GPU 要件

A100 または H100 2枚で動作可能。最大32枚を必要とする他モデルと比べて大幅な効率化を実現し、プライベートデプロイのコストを抑えられます。

2. エンタープライズ RAG 特化

高精度な検索拡張生成 (RAG) に最適化。出典付きの検証可能な回答を生成し、企業内ナレッジ検索に最適です。

3. エージェント型ツール使用

複雑なワークフローに対応するエージェント型ツール使用。複数の企業ツールを統合した自動化が可能。

4. North AI プラットフォーム

Cohere が提供するエンタープライズ向けエージェントプラットフォーム。セキュアな企業内自動化を実現します。

5. Model Vault（2025年9月ローンチ）

専用のモデル推論プラットフォーム。隔離された VPC やオンプレ環境で Command・Rerank・Embed を展開可能。センシティブなデータが組織の外に出ません。

6. マルチモーダル対応

Command A+ は Cohere 初のマルチモーダル推論モデルで、画像理解をビジネス向け API に統合しています。ビジョン専用だった Command A Vision の役割を引き継ぐ位置付けです。

7. North Mini Code 1.0（コーディング特化・オープンソース）

開発者向けの初の専用モデル。トークンごとに 3B が有効化される 30B 規模の MoE で、NVIDIA H100 1基で動きます。重みは公開されています。

専用 API（RAG の要）

Rerank API

検索結果の再ランク付けに特化したモデル。RAG パイプラインの精度を大幅に向上させます。ベクトル検索 → Rerank の2段階パイプラインで検索品質が飛躍的に改善。

Embed API（多言語埋め込み）

多言語埋め込みモデル。現行は Embed v4 で、$0.10 / 1M トークンです。Cohere は多言語 RAG で業界トップクラスと評価されています。

料金

項目	料金
Command A+ / Command A API	$2.50 / $10 per 1M tokens
Command R API	$0.15 / $0.60 per 1M tokens
Command R7B API	$0.0375 / $0.15 per 1M tokens
Embed v4	$0.10 / 1M tokens
Rerank	1,000検索あたり $2.00
プライベートデプロイ	API 経由の最大50%安