Google: Gemini 3.5 Flash Lite مقابل MiniMax: MiniMax M1
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Google: Gemini 3.5 Flash Lite (1.05 US$ / مليون رمز (≈ 3.94 ر.س.)) وMiniMax: MiniMax M1 (1.93 US$ / مليون رمز (≈ 7.22 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| المزوّد | MiniMax | |
| الإدخال | 1.05 US$ / مليون رمز (≈ 3.94 ر.س.) | 1.93 US$ / مليون رمز (≈ 7.22 ر.س.) |
| الإخراج | 8.75 US$ / مليون رمز (≈ 32.81 ر.س.) | 7.70 US$ / مليون رمز (≈ 28.88 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.11 US$ / مليون رمز (≈ 0.39 ر.س.) | - |
| كتابة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.29 US$ / مليون رمز (≈ 1.09 ر.س.) | - |
| الاستدلال | 8.75 US$ / مليون رمز (≈ 32.81 ر.س.) | - |
| إدخال الصوت | 1.05 US$ / مليون رمز (≈ 3.94 ر.س.) | - |
| صورة | 0.000001 US$ / صورة (≈ 0.00000394 ر.س.) | - |
| بحث الويب | 49.00 US$ / 1000 عملية بحث (≈ 183.75 ر.س.) | - |
| نافذة السياق | 1,048,576 | 1,000,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 65,536 | 40,000 |
| الإدخال | text, image, video, file, audio | text |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 21/07/2026 | 17/06/2025 |
أبرز الفروق
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite أرخص بنسبة 45% في رموز الإدخال.
- MiniMax: MiniMax M1 أرخص بنسبة 12% في رموز الإخراج.
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.00542 US$ مع Google: Gemini 3.5 Flash Lite و0.00578 US$ مع MiniMax: MiniMax M1.
بالتفصيل
Google: Gemini 3.5 Flash Lite من إنتاج Google، وMiniMax: MiniMax M1 من إنتاج MiniMax. كلاهما نموذج لإخراج النصوص، أيًا كان ما ترسله، تحصل على نص في المقابل. أصدر مزوّد Gemini 3.5 Flash Lite هذا النموذج في 2026-07-21، بينما صدر MiniMax M1 في 2025-06-17. إذا كنت توجّه حركة المرور بالفعل عبر api14، فكلاهما متاح تحت نفس السطح المتوافق مع OpenAI، لذا يتوقف الاختيار على ما تحتاجه مهمتك فعليًا وليس على أي SDK لديك مثبّت.
أوضح فرق هو في وسائط الإدخال. يقبل Gemini 3.5 Flash Lite النص والصورة والفيديو والملف والصوت كمدخلات، بينما يقبل MiniMax M1 النص فقط. إذا كان طلبك يتضمن لقطة شاشة أو ملف PDF أو تسجيلًا صوتيًا أو إطار فيديو، فإن Gemini 3.5 Flash Lite هو القادر على استقباله. أما السياق، فالنموذجان متقاربان بما يكفي بحيث لا يستحق الفرق التخطيط حوله: يسرد Gemini 3.5 Flash Lite 1048576 رمزًا ويسرد MiniMax M1 1000000 رمز. كلاهما يدعم استدعاء الأدوات، لذا لا يمتلك أي منهما ميزة حصرية في ذلك. Gemini 3.5 Flash Lite هو الوحيد بين الاثنين الذي يمتلك المخرجات المهيكلة، وهذا مهم إذا كنت تحتاج إلى أن تتوافق الاستجابة مع مخطط. كلاهما يتيح ضوابط الاستدلال عبر include_reasoning وreasoning، لذا ليس ذلك عاملًا حاسمًا أيضًا. من ناحية السعر، Gemini 3.5 Flash Lite هو الخيار الأرخص للإدخال، بينما MiniMax M1 هو الخيار الأرخص للإخراج، لذا تعتمد الصفقة الأفضل على نسبة الإدخال إلى الإخراج لديك.
بالنسبة لمهمة معظمها نص داخل ونص خارج، مع مخرجات طويلة وطلبات متواضعة الحجم، يُعد MiniMax M1 خيارًا افتراضيًا معقولًا، لأن جانبه الخاص بالإخراج هو الأرخص، وهو يدعم ضوابط أخذ العينات المعتادة بما في ذلك frequency_penalty وpresence_penalty وrepetition_penalty وtop_k. أما أي شيء يتضمن قراءة صورة أو مستند أو فيديو أو صوت، أو أحمال العمل التي تريد فيها أن يُصدر النموذج مخرجات مهيكلة، فإن Gemini 3.5 Flash Lite هو الأنسب. تتضمن قائمة معاملاته أيضًا response_format وstructured_outputs وreasoning_effort، مما يمنحك مزيدًا من التحكم في كيفية تشكيل الإجابة. إذا كانت طلباتك كبيرة وإكمالاتك قصيرة، فإن ميزة تسعير الإدخال تشير أيضًا إلى Gemini 3.5 Flash Lite.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها. توجّه عميلك المتوافق مع OpenAI إلى البوابة، وترسل طلب إكمال محادثة، وتضبط حقل model. استخدم google/gemini-3.5-flash-lite لنموذج Google وminimax/minimax-m1 لنموذج MiniMax. يبقى كل شيء آخر في جسم الطلب كما هو: messages وtemperature وmax_tokens وtools وما إلى ذلك. التبديل بين الاثنين هو تغيير سطر واحد في معرّف النموذج، لذا يمكنك قياس أداء كليهما على حركة المرور الخاصة بك دون إعادة كتابة تكاملك. ضع في اعتبارك أن المعاملات ليست قابلة للتبادل تمامًا. إذا أرسلت top_k أو repetition_penalty إلى Gemini 3.5 Flash Lite، أو structured_outputs إلى MiniMax M1، فتوقّع أن ترفض البوابة أو المزوّد ما لا يسرده ذلك النموذج أو تتجاهله.
لا تزال هناك حالات يكون فيها MiniMax M1 هو الخيار الأفضل حتى عندما يبدو Gemini 3.5 Flash Lite أكثر قدرة على الورق. إذا كان حمل عملك نصيًا خالصًا، ومخرجاتك طويلة، ولا تحتاج إلى استجابات مقيّدة بمخطط أو إدخال متعدد الوسائط، فإن الجانب الأرخص في الإخراج لدى MiniMax M1 قد يجعله الخيار الأكثر اقتصادًا. كما يمنحك ضوابط من نمط العقوبات لا يسردها Gemini 3.5 Flash Lite، مما قد يساعد عندما تكافح التكرار في التوليدات الطويلة. نافذتا السياق متقاربتان بما يكفي بحيث لا يفوز أي منهما بالطول وحده، لذا يستند القرار إلى الوسائط ودعم المخرجات المهيكلة وتوازن سعر الإدخال مقابل الإخراج.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "google/gemini-3.5-flash-lite" إلى "minimax/minimax-m1"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "minimax/minimax-m1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
مقارنات أخرى
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha مقابل Tencent: Hy4