Google: Gemini 3.5 Flash Lite vs. MiniMax: MiniMax M1
Ein direkter Vergleich von Google: Gemini 3.5 Flash Lite (1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €)) und MiniMax: MiniMax M1 (1,93 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,71 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| Anbieter | MiniMax | |
| Eingabe | 1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €) | 1,93 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,71 €) |
| Ausgabe | 8,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,79 €) | 7,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,86 €) |
| Cache-Lesen | 0,11 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,09 €) | - |
| Cache-Schreiben | 0,29 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,26 €) | - |
| Schlussfolgern | 8,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,79 €) | - |
| Audioeingabe | 1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €) | - |
| Bild | 0,000001 $ / Bild (≈ 0,000000935 €) | - |
| Websuche | 49,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 43,63 €) | - |
| Kontextfenster | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Max. Ausgabe | 65.536 | 40.000 |
| Eingabe | text, image, video, file, audio | text |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 21.07.2026 | 17.06.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite ist bei Eingabe-Tokens 45% günstiger.
- MiniMax: MiniMax M1 ist bei Ausgabe-Tokens 12% günstiger.
- Nur Google: Gemini 3.5 Flash Lite unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Google: Gemini 3.5 Flash Lite 0,00542 $ und mit MiniMax: MiniMax M1 0,00578 $.
Im Detail
Google: Gemini 3.5 Flash Lite wird von Google hergestellt, und MiniMax: MiniMax M1 wird von MiniMax hergestellt. Beide sind Textausgabe-Modelle, das heißt, was auch immer Sie senden, Sie erhalten Text zurück. Gemini 3.5 Flash Lite wurde von seinem Anbieter am 2026-07-21 veröffentlicht, während MiniMax M1 am 2025-06-17 veröffentlicht wurde. Wenn Sie den Datenverkehr bereits über api14 leiten, sind beide unter derselben OpenAI-kompatiblen Oberfläche verfügbar, sodass die Wahl davon abhängt, was Ihre Aufgabe tatsächlich benötigt, und nicht davon, welches SDK Sie installiert haben.
Die klarste Unterscheidung liegt bei den Eingabemodalitäten. Gemini 3.5 Flash Lite akzeptiert Text, Bild, Video, Datei und Audio als Eingabe, während MiniMax M1 nur Text akzeptiert. Wenn Ihr Prompt einen Screenshot, ein PDF, eine Aufnahme oder ein Videobild enthält, ist Gemini 3.5 Flash Lite das Modell, das damit umgehen kann. Beim Kontext sind sich die beiden so ähnlich, dass der Unterschied keine Planung rechtfertigt: Gemini 3.5 Flash Lite listet 1048576 Tokens und MiniMax M1 listet 1000000 Tokens. Beide unterstützen Tool Calling, sodass keines dort einen exklusiven Vorteil hat. Gemini 3.5 Flash Lite ist das einzige der beiden mit strukturierten Ausgaben, was wichtig ist, wenn Sie möchten, dass die Antwort einem Schema entspricht. Beide bieten Reasoning-Steuerung über include_reasoning und reasoning, sodass auch das kein entscheidender Faktor ist. Beim Preis ist Gemini 3.5 Flash Lite die günstigere Option für die Eingabe, während MiniMax M1 die günstigere Option für die Ausgabe ist, sodass das bessere Angebot von Ihrem Verhältnis von Eingabe zu Ausgabe abhängt.
Für eine Aufgabe, die überwiegend Text rein und Text raus ist, mit langen Ausgaben und moderaten Prompts, ist MiniMax M1 eine vernünftige Standardwahl, da seine Ausgabeseite die günstigere ist und es die üblichen Sampling-Steuerungen unterstützt, darunter frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty und top_k. Für alles, bei dem ein Bild, ein Dokument, ein Video oder Audio gelesen werden muss, oder für Workloads, bei denen Sie möchten, dass das Modell strukturierte Ausgaben erzeugt, ist Gemini 3.5 Flash Lite die bessere Wahl. Seine Parameterliste enthält außerdem response_format, structured_outputs und reasoning_effort, was Ihnen mehr Kontrolle darüber gibt, wie die Antwort geformt wird. Wenn Ihre Prompts groß und Ihre Completionen kurz sind, spricht auch der Eingabepreisvorteil für Gemini 3.5 Flash Lite.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf die gleiche Weise. Sie richten Ihren OpenAI-kompatiblen Client auf das Gateway, senden eine Chat-Completions-Anfrage und setzen das Feld model. Verwenden Sie google/gemini-3.5-flash-lite für das Google-Modell und minimax/minimax-m1 für das MiniMax-Modell. Alles andere im Request-Body bleibt unverändert: messages, temperature, max_tokens, tools und der Rest. Der Wechsel zwischen den beiden ist eine einzeilige Änderung der Modell-ID, sodass Sie beide mit Ihrem eigenen Datenverkehr benchmarken können, ohne Ihre Integration umzuschreiben. Beachten Sie, dass Parameter nicht vollständig austauschbar sind. Wenn Sie top_k oder repetition_penalty an Gemini 3.5 Flash Lite senden oder structured_outputs an MiniMax M1, rechnen Sie damit, dass das Gateway oder der Anbieter ablehnt oder ignoriert, was das jeweilige Modell nicht listet.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "google/gemini-3.5-flash-lite" auf "minimax/minimax-m1", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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);
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