Google: Gemini 3.5 Flash Lite contra MiniMax: MiniMax M1
Una comparativa lado a lado de Google: Gemini 3.5 Flash Lite (1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €)) y MiniMax: MiniMax M1 (1,93 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,71 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| Proveedor | MiniMax | |
| Entrada | 1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €) | 1,93 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,71 €) |
| Salida | 8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,79 €) | 7,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,86 €) |
| Lectura de caché | 0,11 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,09 €) | - |
| Escritura de caché | 0,29 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,26 €) | - |
| Razonamiento | 8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,79 €) | - |
| Entrada de audio | 1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €) | - |
| Imagen | 0,000001 US$ / imagen (≈ 0,000000935 €) | - |
| Búsqueda web | 49,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 43,63 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Salida máxima | 65.536 | 40.000 |
| Entrada | text, image, video, file, audio | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 21 jul 2026 | 17 jun 2025 |
Diferencias clave
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite es 45% más barato en tokens de entrada.
- MiniMax: MiniMax M1 es 12% más barato en tokens de salida.
- Solo Google: Gemini 3.5 Flash Lite admite salida JSON estructurada.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00542 US$ con Google: Gemini 3.5 Flash Lite y 0,00578 US$ con MiniMax: MiniMax M1.
En detalle
Google: Gemini 3.5 Flash Lite es creado por Google, y MiniMax: MiniMax M1 es creado por MiniMax. Ambos son modelos de salida de texto, lo que significa que cualquier cosa que envíes, recibirás texto de vuelta. Gemini 3.5 Flash Lite fue lanzado por su proveedor el 2026-07-21, mientras que MiniMax M1 fue lanzado el 2025-06-17. Si ya estás enrutando tráfico a través de api14, ambos están disponibles bajo la misma superficie compatible con OpenAI, así que la elección se reduce a lo que tu tarea realmente necesita en lugar de qué SDK tienes instalado.
La división más clara está en las modalidades de entrada. Gemini 3.5 Flash Lite acepta texto, imagen, video, archivo y audio como entrada, mientras que MiniMax M1 acepta solo texto. Si tu prompt incluye una captura de pantalla, un PDF, una grabación o un fotograma de video, Gemini 3.5 Flash Lite es el que puede tomarlo. En cuanto al contexto, los dos son lo suficientemente cercanos como para que la diferencia no valga la pena planificarla: Gemini 3.5 Flash Lite lista 1048576 tokens y MiniMax M1 lista 1000000 tokens. Ambos admiten llamadas a herramientas, así que ninguno tiene una ventaja exclusiva ahí. Gemini 3.5 Flash Lite es el único de los dos con salidas estructuradas, lo cual importa si necesitas que la respuesta se ajuste a un esquema. Ambos exponen controles de razonamiento a través de include_reasoning y reasoning, así que eso tampoco es un factor decisivo. En cuanto al precio, Gemini 3.5 Flash Lite es la opción más barata para entrada, mientras que MiniMax M1 es la opción más barata para salida, así que el mejor trato depende de tu relación entrada a salida.
Para una tarea que es mayormente texto de entrada y texto de salida, con salidas largas y prompts modestos, MiniMax M1 es un valor predeterminado razonable, ya que su lado de salida es el más barato y admite los controles de muestreo habituales, incluidos frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty y top_k. Para cualquier cosa que implique leer una imagen, un documento, un video o audio, o para cargas de trabajo donde quieras que el modelo emita salida estructurada, Gemini 3.5 Flash Lite es la mejor opción. Su lista de parámetros también incluye response_format, structured_outputs y reasoning_effort, lo que te da más control sobre cómo se da forma a la respuesta. Si tus prompts son grandes y tus completaciones son cortas, la ventaja de precio de entrada también apunta a Gemini 3.5 Flash Lite.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera. Apuntas tu cliente compatible con OpenAI a la puerta de enlace, envías una solicitud de finalizaciones de chat y estableces el campo model. Usa google/gemini-3.5-flash-lite para el modelo de Google y minimax/minimax-m1 para el modelo de MiniMax. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud permanece igual: messages, temperature, max_tokens, tools y el resto. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo, así que puedes comparar ambos con tu propio tráfico sin reescribir tu integración. Ten en cuenta que los parámetros no son perfectamente intercambiables. Si envías top_k o repetition_penalty a Gemini 3.5 Flash Lite, o structured_outputs a MiniMax M1, espera que la puerta de enlace o el proveedor rechace o ignore lo que ese modelo no lista.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "google/gemini-3.5-flash-lite" a "minimax/minimax-m1": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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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