Cohere专注于企业级大语言模型（LLM），重点支持检索增强生成（RAG）、语义搜索和嵌入。Command R+模型在多步推理和工具使用方面表现出色，而Cohere的Embed模型在向量搜索应用中也是顶尖表现者。Cohere在同类产品中提供了最具竞争力的价格——Command R7B是市面上最便宜的主流LLM之一。特别适合为企业构建知识管理系统、客户支持机器人和文档问答应用。为敏感数据环境提供本地部署选项。
API 详情
认证方式
API 密钥
定价模式
免费增值
免费额度
是的 — 提供试用方案
请求限制
100 转/分钟（试用）
数据格式
REST / JSON
版本策略
基于模型（command-r-plus）
SLA / 可用率
99.9%（企业级）
合规认证
SOC 2、HIPAA、GDPR
地理限制
全球；企业数据驻留选项
最近验证
2026-02-20
常见问题
Cohere 专注于企业级自然语言处理（NLP）——尤其是语义搜索、文档检索和 RAG（检索增强生成）应用。Command R+ 模型针对 RAG 流水线进行了优化。Cohere Embed 是构建搜索和推荐系统的最佳嵌入模型之一，广泛应用于企业知识管理。
是的。Cohere 提供带有限速的免费试用 API 密钥（生产环境每分钟 5 次调用，试用环境更多）。免费套餐足以用于开发和小规模测试。生产环境定价为 Command R 每百万 tokens 0.50 美元，Command R+ 为 2.50/10 美元。
Cohere Embed 可从文本生成高质量的向量嵌入，用于语义搜索、聚类、分类和 RAG 检索。Embed v3 具有 1,024 维，在 MTEB 基准测试中表现接近顶尖。构建搜索引擎、推荐系统或文档检索流水线时应使用。定价为每百万 tokens 0.10 美元。
是的——Cohere 专为企业级应用定位。它支持本地部署、专用云实例、SOC 2 Type II 合规、GDPR 数据处理协议，并可在专有数据上进行微调。多家财富 500 强企业使用 Cohere 进行内部搜索和知识管理应用。