Google: Gemini 3.5 Flash Lite contre MiniMax: MiniMax M1
Un comparatif côte à côte de Google: Gemini 3.5 Flash Lite (1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €)) et MiniMax: MiniMax M1 (1,93 $US / 1M jetons (≈ 1,71 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | MiniMax | |
| Entrée | 1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €) | 1,93 $US / 1M jetons (≈ 1,71 €) |
| Sortie | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €) | 7,70 $US / 1M jetons (≈ 6,86 €) |
| Lecture du cache | 0,11 $US / 1M jetons (≈ 0,09 €) | - |
| Écriture du cache | 0,29 $US / 1M jetons (≈ 0,26 €) | - |
| Raisonnement | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €) | - |
| Audio en entrée | 1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €) | - |
| Visuel | 0,000001 $US / visuel (≈ 0,000000935 €) | - |
| Recherche web | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,63 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Sortie max. | 65 536 | 40 000 |
| Entrée | text, image, video, file, audio | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 21 juil. 2026 | 17 juin 2025 |
Principales différences
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite est 45% moins cher sur les tokens d’entrée.
- MiniMax: MiniMax M1 est 12% moins cher sur les tokens de sortie.
- Seul Google: Gemini 3.5 Flash Lite prend en charge la sortie JSON structurée.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00542 $US avec Google: Gemini 3.5 Flash Lite et 0,00578 $US avec MiniMax: MiniMax M1.
En détail
Google : Gemini 3.5 Flash Lite est développé par Google, et MiniMax : MiniMax M1 est développé par MiniMax. Les deux sont des modèles de sortie texte, ce qui signifie que tout ce que vous envoyez vous revient sous forme de texte. Gemini 3.5 Flash Lite a été publié par son fournisseur le 2026-07-21, tandis que MiniMax M1 a été publié le 2025-06-17. Si vous acheminez déjà votre trafic via api14, les deux sont disponibles sous la même surface compatible OpenAI, donc le choix se résume à ce dont votre tâche a réellement besoin plutôt qu'au SDK que vous avez installé.
La séparation la plus nette se situe au niveau des modalités d'entrée. Gemini 3.5 Flash Lite accepte le texte, l'image, la vidéo, les fichiers et l'audio en entrée, tandis que MiniMax M1 n'accepte que le texte. Si votre prompt inclut une capture d'écran, un PDF, un enregistrement ou une image vidéo, c'est Gemini 3.5 Flash Lite qui peut le prendre en charge. Concernant le contexte, les deux sont suffisamment proches pour que la différence ne vaille pas la peine d'être anticipée : Gemini 3.5 Flash Lite annonce 1048576 tokens et MiniMax M1 annonce 1000000 tokens. Les deux prennent en charge l'appel d'outils, donc aucun n'a d'avantage exclusif sur ce point. Gemini 3.5 Flash Lite est le seul des deux à proposer des sorties structurées, ce qui compte si vous avez besoin que la réponse respecte un schéma. Les deux exposent des contrôles de raisonnement via include_reasoning et reasoning, donc ce n'est pas non plus un facteur décisif. Côté prix, Gemini 3.5 Flash Lite est l'option la moins chère pour l'entrée, tandis que MiniMax M1 est l'option la moins chère pour la sortie, donc la meilleure affaire dépend de votre ratio entrée sur sortie.
Pour une tâche essentiellement du texte en entrée et en sortie, avec de longues sorties et des prompts modestes, MiniMax M1 est un choix par défaut raisonnable, puisque son côté sortie est le moins cher et qu'il prend en charge les contrôles d'échantillonnage habituels, notamment frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty et top_k. Pour tout ce qui implique de lire une image, un document, une vidéo ou de l'audio, ou pour les charges de travail où vous voulez que le modèle émette une sortie structurée, Gemini 3.5 Flash Lite est plus adapté. Sa liste de paramètres inclut aussi response_format, structured_outputs et reasoning_effort, ce qui vous donne plus de contrôle sur la forme de la réponse. Si vos prompts sont volumineux et vos complétions courtes, l'avantage de prix sur l'entrée pointe également vers Gemini 3.5 Flash Lite.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. Vous pointez votre client compatible OpenAI vers la passerelle, envoyez une requête de complétions de chat, et définissez le champ model. Utilisez google/gemini-3.5-flash-lite pour le modèle Google et minimax/minimax-m1 pour le modèle MiniMax. Tout le reste dans le corps de la requête reste inchangé : messages, temperature, max_tokens, tools et le reste. Passer de l'un à l'autre se fait par une modification d'une ligne de l'identifiant de modèle, donc vous pouvez évaluer les deux sur votre propre trafic sans réécrire votre intégration. Gardez à l'esprit que les paramètres ne sont pas parfaitement interchangeables. Si vous envoyez top_k ou repetition_penalty à Gemini 3.5 Flash Lite, ou structured_outputs à MiniMax M1, attendez-vous à ce que la passerelle ou le fournisseur rejette ou ignore ce que ce modèle ne liste pas.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "google/gemini-3.5-flash-lite" par "minimax/minimax-m1" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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