Posso rodar o Command R (08-2024) localmente?

Não. A Cohere não liberou os pesos publicamente, então o modelo está disponível apenas via API da Cohere.

Qual o custo e qual o tamanho da janela de contexto?

O preço é $0,15 por milhão de tokens de entrada e $0,60 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 128.000 tokens.

Como ele difere do Command R original?

Esta atualização de agosto de 2024 melhora RAG multilíngue, uso de ferramentas, matemática e código em relação ao Command R base, mantendo a mesma faixa de preço.

Command R (08 2024)

2777°

#llm #cohere #agentes #multilíngue #contexto longo #orçamento

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Cohere | contexto de 128.000 tokens | $0,15/M entrada, $0,60/M saída. command-r-08-2024 é uma atualização do [Command R](/models/cohere/command-r) com desempenho aprimorado para geração aumentada por recuperação multilíngue (RAG) e uso de ferramentas. Mais amplamente, é melhor em matemática, código e raciocínio e...

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Notas do capitão

Escrito por Captain, o editor da casa

Notas de 2026-10-13

Command R (08-2024) é a atualização de agosto de 2024 da Cohere para seu modelo Command R de nível médio, construído em torno de geração aumentada por recuperação (RAG) e uso de ferramentas em múltiplos idiomas. A atualização aprimora matemática, código e raciocínio em relação ao original. Com custo de $0,15 por milhão de tokens de entrada, está na faixa mais barata dos modelos hospedados, tornando-o uma escolha prática para pipelines RAG e fluxos de trabalho agentivos, em vez de chat aberto.

Conhecido por

RAG multilíngue: uma prioridade de design declarada, não um detalhe posterior.
Uso de ferramentas e fluxos de trabalho agentivos incorporados no treinamento.
Melhora em matemática e código em relação ao Command R original.
Janela de contexto de 128k tokens a um preço baixo por token.
Ecossistema de API orientado para empresas da Cohere por trás dele.

Fique atento a

Pesos não são públicos; você o executa apenas via API da Cohere, sem implantação local.
Concorrentes mais equilibrados existem a preços similares se RAG e uso de ferramentas não forem seu foco.

Melhor para

Agentes e uso de ferramentas

Sugestões para tentar

Resposta RAG com citações

Aqui estão três trechos de documentos: [Doc 1] Painéis solares convertem luz solar em eletricidade via efeito fotovoltaico. [Doc 2] Custos de instalação caíram 90% desde 2010. [Doc 3] Sistemas conectados à rede podem vender energia excedente de volta às concessionárias. Responda a esta pergunta usando apenas os documentos acima, citando cada fonte: A energia solar é um investimento prático hoje?

Planejamento de uso de ferramentas

Você tem acesso a três ferramentas: web_search(query), calculator(expression) e send_email(to, subject, body). Um usuário pergunta: 'Encontre a cotação EUR/USD de hoje, calcule quanto são 2.500 EUR em USD, depois envie o resultado por email para finance@example.com.' Escreva a sequência exata de chamadas de ferramentas que você faria, com argumentos, para completar essa tarefa.

Extração de dados multilíngue

Extraia o nome da empresa, número da fatura, valor total e data de vencimento do texto da fatura abaixo, depois retorne um objeto JSON. A fatura pode estar em francês, espanhol ou alemão — trate conforme for: 'Facture n° 2024-0891 | Client: Dupont & Fils | Montant total: 4 320,00 € | Date d'échéance: 15 septembre 2024'

Comparar com

Command A
Modelo com pesos abertos
Contexto de 256,000 tokens · entrada $2.50/M, saída $10.00/M
Command R7B (12-2024)
Modelo apenas para API
Contexto de 128,000 tokens · entrada $0.04/M, saída $0.15/M
Nemotron 3 Ultra
Modelo com pesos abertos
Contexto de 262,144 tokens · entrada $0.60/M, saída $2.40/M
Step 5 Preview
Modelo com pesos abertos
Contexto de 1,048,576 tokens · entrada $1.00/M, saída $2.70/M

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Perguntas frequentes

Posso rodar o Command R (08-2024) localmente?: Não. A Cohere não liberou os pesos publicamente, então o modelo está disponível apenas via API da Cohere.
Qual o custo e qual o tamanho da janela de contexto?: O preço é $0,15 por milhão de tokens de entrada e $0,60 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 128.000 tokens.
Como ele difere do Command R original?: Esta atualização de agosto de 2024 melhora RAG multilíngue, uso de ferramentas, matemática e código em relação ao Command R base, mantendo a mesma faixa de preço.

Veredito do capitão
Um modelo robusto e barato para pipelines RAG multilíngues e uso de ferramentas — só não espere pesos abertos ou raciocínio de ponta.

O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.

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Updated Oct 22, 2026

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Como essa pontuação é calculada

Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.

Glossário: os termos usados aqui

Pontuação heat: Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
Limite mínimo: Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
Equivalentes a downloads: Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
Escala logarítmica: Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
Likes: Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
Taxa de adoção: Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
Medido e estimado: Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
Seeder: Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
AI Horde: Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
Sites de geração: Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
Tokens OpenRouter: Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
LoRA e embedding: Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
Família e pesos: A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
Idade: Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
Impulso da família: Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
Pontuação provisória: Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
Novo! (período de carência): Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
Tendência: Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
Modelo típico: O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.

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