Cohere-API
Enterprise-LLMs optimiert für Unternehmen, RAG, Einbettungen und Suche
Freemium
✓ Verifiziert
🌐 RestderWelt
Cohere ist auf Enterprise-LLMs spezialisiert und legt einen starken Fokus auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), semantische Suche und Embeddings. Das Command R+ Modell zeichnet sich durch mehrstufiges Schlussfolgern und die Nutzung von Tools aus, während Cohere’s Embed-Modelle zu den leistungsstärksten für Vektorsuchanwendungen gehören. Cohere bietet die wettbewerbsfähigsten Preise in seiner Klasse – Command R7B ist eines der günstigsten Mainstream-LLMs auf dem Markt. Besonders gut geeignet für Unternehmen, die Wissensmanagementsysteme, Kundensupport-Bots und Dokumenten-Q&A-Anwendungen entwickeln. Bietet On-Premise-Bereitstellungsoptionen für sensible Datenumgebungen an.
API-Details
Authentifizierungsmethode
API-Schlüssel
Preismodell
Freemium
Gratis-Kontingent
Ja — Testplan verfügbar
Anfragelimit
100 U/min (Testversion)
Format
REST / JSON
Versionierung
Modellbasiert (command-r-plus)
SLA / Verfügbarkeit
99,9 % (Unternehmen)
Compliance
SOC 2, HIPAA, DSGVO
Geografische Einschränkungen
Globale; Optionen für die Datenresidenz von Unternehmen
Zuletzt geprüft
2026-02-20
Kategorien
Häufig gestellte Fragen
Cohere ist auf Enterprise-NLP spezialisiert – insbesondere semantische Suche, Dokumentenabruf und RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Anwendungen. Das Command R+ Modell ist für RAG-Pipelines optimiert. Cohere Embed ist eines der besten Embedding-Modelle für den Aufbau von Such- und Empfehlungssystemen. Es wird häufig im unternehmensweiten Wissensmanagement eingesetzt.
Ja. Cohere bietet einen kostenlosen Test-API-Schlüssel mit begrenzten Ratenlimits (5 Aufrufe pro Minute für die Produktion, mehr für Tests). Die kostenlose Stufe reicht für Entwicklung und Tests im kleinen Maßstab aus. Die Preise für die Produktion beginnen bei 0,50 $ pro Million Token für Command R und 2,50 $/10 $ für Command R+.
Cohere Embed erzeugt hochwertige Vektor-Embeddings aus Text, die für semantische Suche, Clustering, Klassifizierung und RAG-Retrieval verwendet werden. Embed v3 hat 1.024 Dimensionen und liegt in der MTEB-Benchmark fast an der Spitze. Verwenden Sie es beim Aufbau von Suchmaschinen, Empfehlungssystemen oder Dokumentenabruf-Pipelines. Die Preise liegen bei 0,10 $ pro Million Token.
Ja – Cohere ist speziell für den Unternehmenseinsatz positioniert. Es bietet On-Premises-Bereitstellung, dedizierte Cloud-Instanzen, SOC 2 Typ II-Konformität, DSGVO-Datenverarbeitungsvereinbarungen und Feinabstimmung auf proprietären Daten. Mehrere Fortune-500-Unternehmen nutzen Cohere für interne Such- und Wissensmanagement-Anwendungen.