Command R7B 12 2024
Rede Neural
Command R7B 12-2024 é um modelo compacto e rápido da Cohere para RAG, chamada de ferramentas e tarefas de agentes.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Command R7B 12 2024?
Command R7B (12-2024) é uma atualização compacta da linha Command R+ da Cohere, lançada em dezembro de 2024. O modelo foi projetado para ser leve e rápido, mas lida com confiança com tarefas de raciocínio complexo: seus pontos fortes são a recuperação aumentada por contexto (RAG), chamada de ferramentas e trabalho como parte de agentes. Diferencia-se da versão superior Command R+ pelo tamanho menor e velocidade de resposta, o que é notável onde há muitas solicitações. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN: você paga com cartão russo em rublos e apenas pelo que usa, por tokens consumidos que não expiram. Ao lado, em uma única janela, há mais de 250 redes neurais, permitindo comparar respostas ou alternar para outro modelo sem reescrever a integração — funciona com uma API compatível com OpenAI, e as conversas são protegidas por criptografia AES-GCM. Para empresas, estão disponíveis contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Na prática, o Command R7B é usado para criar buscas em bases de conhecimento corporativas, construir agentes com chamadas de funções e serviços externos, extrair dados estruturados de documentos ou aliviar o suporte em solicitações comuns.Perguntas frequentes sobre Command R7B 12 2024
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto da Cohere com um contexto de 128.000 tokens. Ele aceita texto, documentos e imagens como entrada, sendo adequado para trabalhar com materiais longos: análise de relatórios e contratos, respostas sobre arquivos carregados, resumos, reescrita e estruturação de texto, suporte em código e rascunhos.
Em uma única resposta, o modelo gera até 4.000 tokens. Isso é suficiente para um artigo detalhado, instruções, descrições ou blocos de código. Se precisar de um material maior, basta dividir o trabalho em partes e continuar o diálogo: o contexto de 128.000 tokens mantém toda a discussão.
Não há um modo de raciocínio separado indicado em nossos dados, portanto, não espere cadeias de pensamento explícitas. Mas você sempre pode pedir ao modelo no prompt para analisar a tarefa passo a passo e mostrar a lógica — na prática, isso aumenta significativamente a qualidade da resposta.
Não temos essas indicações em nossos dados, por isso não podemos garantir o suporte. É fácil verificar: descreva o formato desejado diretamente no prompt e veja o resultado. E se a tarefa exigir um 'function calling' rigoroso, no BotHub você pode alternar para outro modelo via API unificada sem reescrever a integração.
Imagens e documentos, sim, isso é confirmado pelos nossos dados: o modelo lê arquivos e imagens e responde sobre o conteúdo deles em texto. Áudio e vídeo não são suportados como entrada. O modelo também não consegue gerar imagens, som ou vídeo — o resultado é sempre textual.
A família Command da Cohere foi criada originalmente como multilíngue, e o russo está incluído no conjunto de idiomas declarado pelo fabricante. A qualidade é melhor avaliada em suas próprias tarefas: no BotHub, você paga pelo uso dos tokens, sem assinatura, e pode comparar a saída com outros modelos em uma única janela.