Sari la conținut
Toate modelele
Acest model nu este disponibil direct în Router by MP. Command R+ e modelul Cohere optimizat special pentru RAG (Retrieval-Augmented Generation) — căutare în propriile documente cu surse citate. Nu e în Router, dar îți recomandăm claude-sonnet-4-6: RAG la fel de bun, română mai îngrijită și factură MDL legală. Recomandare echivalentă: Claude Sonnet 4.6.Vezi Claude Sonnet 4.6
Cohere · Command · Chat și text

Command R+

Modelul Cohere construit special pentru RAG — citează surse direct în răspuns.

~$2.50 in / $10.00 out · per 1M unități de procesare≈ 44.0 MDLvezi /pricing/models pentru tariful live →
128K tokens
Context window
4K tokens
Max output
0
Input modalities
2024-04
Knowledge cut-off

Ce este Command R+

Command R+ e modelul de top al companiei canadiene Cohere, lansat în 2024 cu accent special pe scenarii Retrieval-Augmented Generation (RAG): adică sistemele care răspund la întrebări citind documente din baza ta proprie și care arată explicit din ce sursă vine fiecare informație. Cohere a investit ani de zile în RAG, ceea ce face Command R+ unul dintre cele mai bune modele pentru aplicații tip 'asistent virtual peste documentația companiei' — chatbot suport care răspunde din manuale interne, asistent juridic peste arhiva contractelor, consilier medical peste protocoale clinice. Calitatea citațiilor e foarte bună: modelul indică exact paragraful folosit, ușurează verificarea umană și reduce halucinațiile. Pe limba română însă, Command R+ rămâne în urmă: traduce corect, dar formulările sună rigid, iar diacriticele se omit pe răspunsuri lungi. Pentru companii MD care construiesc RAG (de exemplu, un cabinet juridic care vrea asistent peste 5.000 dosare), alegerea optimă e claude-sonnet-4-6 prin Router. Sonnet 4.6 are suport RAG nativ comparabil, memorie contextuală mai mare (200.000), română îngrijită cu diacritice corecte, factură MDL prin e-Factura și GDPR DPA semnat. Dacă vrei explicit Cohere pentru un proiect specific (de ex. piloti cu finanțare canadiană), scrie-ne la /contact.

Capabilități unice

Ce te diferențiază când folosești Command R+

  • Optimizat specific pentru RAG cu citări inline native
  • Tool use multi-step robust — designed for agentic workflows
  • Context 128K cu retenție excelentă pentru sarcini RAG
  • Open-weights cu license CC-BY-NC (non-commercial) + commercial pe API Cohere
  • Multi-language solid: EN, FR, ES, IT, DE, PT, JP, KO, AR, ZH

Limitări de știut înainte să cumperi

  • ·Nu este disponibil direct în Router by Mega Promoting
  • ·Suport română inferior — formulări rigide, diacritice omise
  • ·Preț ridicat ($2.50 input / $10 output) — la fel ca GPT-5, dar fără factură MDL
  • ·Memorie contextuală 128.000 — sub Claude Sonnet (200.000)

Cum funcționează

Cum funcționează Command R+ pe înțelesul tuturor

Schemă simplificată — fără jargon. Trimiți o cerere, modelul o descompune, calculează răspunsul, ți-l întoarce. Restul e arhitectură internă pe care nu trebuie s-o cunoști pentru a-l folosi.

TText intrare„Rezumă contractultokUnitățitokenizareAtențiecontext + greutățiGenerarecuvânt cu cuvântRăspunscătre aplicație

Flux text simplificat: text intră, e descompus în unități de procesare, modelul calculează atenția pe context, apoi generează răspunsul cuvânt cu cuvânt.

Cazuri reale de utilizare

Cele mai bune scenarii pentru Command R+

Pentru fiecare scenariu: industria, volumul tipic, costul estimat, și — dacă e cazul — modelul alternativ recomandat.

RAG · Enterprise knowledge

Bot RAG enterprise cu citări exacte

Răspunsuri cu citări inline către sursă — auditabil pentru compliance.

Volum tipic10.000 query / lună
Cost estimat~$30-100/lună≈ 528-1761 MDL
Agent · Multi-tool agents

Agent cu 5+ tool-uri multi-step

Workflow-uri agentic cu apelare paralelă fiabilă.

Volum tipic2.000 sesiuni / lună
Cost estimat~$25-90/lună≈ 440-1585 MDL
RAG · Drept

Q&A pe corpus juridic cu citări

Răspunsuri cu referințe articol/alineat pentru avocați.

Volum tipic1.000 sesiuni / lună
Cost estimat~$20-70/lună≈ 352-1233 MDL
Chatbot · Suport enterprise

Bot suport cu acces la KB intern

Răspunsuri precise cu link la documentația sursă.

Volum tipic8.000 conversații / lună
Cost estimat~$25-80/lună≈ 440-1409 MDL

Cost lunar estimat

Calculator interactiv pentru Command R+

Calculator interactiv

Cât te-ar costa Command R+ pe lună

Scenariile sunt presetate, dar trage de sliders ca să modelezi propriul tău consum. Calculul folosește tariful Pro tier post-markup — exact ce vezi pe /pricing/models.

Context + răspuns cu refs.

10K
101.0M
5K tk
100 tk32K tk
800 tk
50 tk16K tk
Cost total estimat
$205.0
≈ 3610 MDL la cursul BNM
/ lună · 10K cereri
Tokens intrare$125.0≈ 2201 MDL
Tokens ieșire$80.0≈ 1409 MDL
Per cerere~$0.021≈ 0.36 MDL
Tarif client-facing (Pro tier post-markup). Free/Starter/Business au prețuri diferite — vezi /pricing/models pentru tariful exact al planului tău.

Alege bine

Când să alegi Command R+ vs alternative

Fără bare arbitrare 92/85. Doar explicații concrete pe baza forțelor reale ale fiecărui model. Pentru toate alternativele ai pagină separată cu același nivel de detaliu.

AlternativăAlege Command R+ când…Mai bine alternativa când…
Claude Sonnet 4.6
Anthropic
Vezi
RAG cu citări inline native + tool use multi-step.
Cod, prompt caching agresiv, instrucțiuni foarte lungi.
GPT-5
OpenAI
Vezi
Workflow-uri RAG enterprise unde citările sunt obligatorii.
Reasoning serios, apelare paralelă, vision.
Gemini 2.5 Pro
Google
Vezi
Pipeline RAG specializat + license favorabilă enterprise.
Context foarte lung (1M+) sau multimodal nativ.

Specificații comparative

Date reale, fără speculații

Tabel cu prețuri client-facing și caracteristici tehnice publice — nu scoruri agregate pe care nu le poți verifica.

Specificație
Command R+
aici
Claude Sonnet 4.6
vezi pagina →
text-embedding-3-large
vezi pagina →
GPT-5.4
vezi pagina →
BrandCohereAnthropicOpenAIOpenAI
Preț input / 1M tokens$2.50≈ 44.0 MDL$4.80≈ 84.5 MDL$0.208≈ 3.7 MDL$4.80≈ 84.5 MDL
Preț output / 1M tokens$10.00≈ 176 MDL$24.00≈ 423 MDL$28.80≈ 507 MDL
Context max128K tk200K tk8K tk256K tk
Output max4K tk16K tk0 tk33K tk
Vision
Audio (input)
Knowledge cut-off2024-042026-012024-012026-03
Integrare în orice unealtă

O cheie. 26+ unelte. Zero efort de migrare.

Router by MP e compatibil 100% cu API-ul OpenAI. Orice unealtă, framework sau platformă care folosește OpenAI SDK funcționează identic cu cheia ta Router by MP — schimbi o singură linie (baseURL) și gata. Iată cum integrezi Command R+ în cele mai populare unelte.

Pont Command R+: Command R+ are mode RAG dedicat care returnează citation spans direct în output — folosește documents={...} în request și vei primi citations[] în response, fără post-processing manual.

Vercel AI SDK · OpenAI SDK · LangChain · LlamaIndex · FastAPI · Next.js

Vercel AI SDK
Streaming React + Next.js. Cel mai folosit framework AI front-end în 2026.
app/api/chat/route.ts
import { streamText } from "ai";
import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";

const router = createOpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
});

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();
  const result = streamText({
    model: router("command-r-plus"),
    messages,
  });
  return result.toDataStreamResponse();
}
OpenAI SDK (Node.js)
Drop-in pentru orice cod scris pentru OpenAI direct. Zero refactor.
client.ts
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",   // <— singura linie diferită
});

const r = await client.chat.completions.create({
  model: "command-r-plus",
  messages: [{ role: "user", content: "Salut!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);
OpenAI SDK (Python)
Cel mai stabil SDK Python pentru orice provider OpenAI-compatible.
client.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.megapromoting.com/v1",
)

r = client.chat.completions.create(
    model="command-r-plus",
    messages=[{"role": "user", "content": "Salut!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)
LangChain (Python)
RAG, agenți, chain-uri complexe — toate prin Router.
rag.py
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="command-r-plus",
    openai_api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    openai_api_base="https://api.megapromoting.com/v1",
)

resp = llm.invoke("Răspunde în română.")
print(resp.content)
LangChain (JS)
Versiunea JavaScript — același API ca Python.
agent.ts
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";

const llm = new ChatOpenAI({
  model: "command-r-plus",
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  configuration: { baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1" },
});

const r = await llm.invoke("Răspunde în română.");
console.log(r.content);
LlamaIndex
RAG la scară. Indexare semantică + retrieval + LLM, totul prin Router.
rag_index.py
from llama_index.llms.openai import OpenAI

llm = OpenAI(
    model="command-r-plus",
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    api_base="https://api.megapromoting.com/v1",
)

print(llm.complete("Generează un titlu pentru articol despre AI în Moldova"))
FastAPI proxy
Endpoint back-end care expune Router în propria ta aplicație.
main.py
from fastapi import FastAPI
from openai import AsyncOpenAI

app = FastAPI()
client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.megapromoting.com/v1",
)

@app.post("/chat")
async def chat(prompt: str):
    r = await client.chat.completions.create(
        model="command-r-plus",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    return {"text": r.choices[0].message.content}
Next.js Server Action
Apel direct din componente React, fără API route separat.
app/actions.ts
"use server";

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
});

export async function summarize(text: string) {
  const r = await client.chat.completions.create({
    model: "command-r-plus",
    messages: [
      { role: "system", content: "Rezumi text în 3 puncte." },
      { role: "user", content: text },
    ],
  });
  return r.choices[0].message.content;
}
Folosești deja OpenAI direct?

Schimbarea către Router by MP înseamnă o singură linie: baseURL = "https://api.megapromoting.com/v1". Toate apelurile existente continuă să funcționeze. Facturarea trece pe MDL prin e-Factura, fără cont OpenAI / Anthropic / Google separat.

Toate integrările

Quickstart

Exemplu de cod canonic pentru Command R+

Endpoint OpenAI-compatible. Schimbi doar baseURL și apiKey — restul codului rămâne identic cu provider-ul original.

command-r-plus.ts
typescript
1import OpenAI from "openai";
2
3// Apelezi modelul prin Router cu o singură linie schimbată față de OpenAI direct
4const client = new OpenAI({
5 apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
6 baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
7});
8
9const response = await client.chat.completions.create({
10 model: "claude-sonnet-4-6", // Schimbi doar numele modelului — restul codului rămâne identic
11 messages: [
12 { role: "system", content: "Răspunzi profesionist în limba română." },
13 { role: "user", content: "Rezumă acest contract în 3 puncte cheie." },
14 ],
15});
16
17console.log(response.choices[0].message.content);

Pont-uri pentru implementare în Moldova

  • 1Pentru orice proiect RAG în MD (asistent juridic, suport intern, FAQ companie), folosește combinația claude-sonnet-4-6 + text-embedding-3-large prin Router — factură MDL legală pentru tot stack-ul.
  • 2Pentru cabinete juridice, Sonnet înțelege Codul Civil RM, Codul Fiscal RM și actele normative locale net mai bine decât Command R+.
  • 3Dacă ai un proiect cu finanțare canadiană care cere vendor canadian explicit (Cohere e din Toronto), scrie-ne la /contact pentru evaluare punctuală.

Întrebări frecvente

FAQ Command R+

De ce nu e Command R+ în Router?
Cererea în piața MD e redusă — clienții preferă claude-sonnet-4-6 sau gpt-5.4 pentru proiecte RAG. Putem evalua integrarea la 3-5 cereri concrete.
Pot folosi Cohere direct?
Da, prin cohere.com/api cu card internațional sau prin AWS Bedrock cu cont separat. Fără factură MDL.
Cum construiesc RAG prin Router?
Combinație simplă: text-embedding-3-large pentru indexare, claude-sonnet-4-6 pentru răspuns cu citare surse. Vezi /docs/rag-tutorial.
Are conformitate GDPR?
Da pentru versiunea EU (eu.cohere.com). Pentru Moldova, fără DPA local — alege Router cu DPA semnat sub legea 133/2011.

Vrei să fii notificat când e gata pentru Command R+?

Te anunțăm pe email când modelul devine rutabil prin Router. Între timp, începe cu o alternativă recomandată.

e-Factura MoldovaAPI OpenAI-compatibleFără volum minimCost tracking per cheieActivare instant
Command R+ vs Claude Sonnet — Comparație pentru aplicații RAG MD | Router by Mega Promoting