Gemini 3.5 Flash Lite vs MiniMax M1: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Google: Gemini 3.5 Flash Lite बनाम MiniMax: MiniMax M1

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Google: Gemini 3.5 Flash Lite ($1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)) और MiniMax: MiniMax M1 ($1.93 / 1M टोकन (≈ ₹181.98)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Google: Gemini 3.5 Flash Lite	MiniMax: MiniMax M1
प्रोवाइडर	Google	MiniMax
इनपुट	$1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)	$1.93 / 1M टोकन (≈ ₹181.98)
आउटपुट	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)	$7.70 / 1M टोकन (≈ ₹727.94)
कैश रीड	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)	-
कैश राइट	$0.29 / 1M टोकन (≈ ₹27.57)	-
रीज़निंग	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)	-
ऑडियो इनपुट	$1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)	-
इमेज	$0.000001 / इमेज (≈ ₹0.0000993)	-
वेब सर्च	$49.00 / 1K सर्च (≈ ₹4,632.31)	-
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,00,000
अधिकतम आउटपुट	65,536	40,000
इनपुट	text, image, video, file, audio	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	21 जुल॰ 2026	17 जून 2025

मुख्य अंतर

Google: Gemini 3.5 Flash Lite इनपुट tokens पर 45% सस्ता है।
MiniMax: MiniMax M1 आउटपुट tokens पर 12% सस्ता है।
सिर्फ Google: Gemini 3.5 Flash Lite संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Google: Gemini 3.5 Flash Lite के साथ $0.00542 और MiniMax: MiniMax M1 के साथ $0.00578 है।

विस्तार से

Google: Gemini 3.5 Flash Lite को Google बनाता है, और MiniMax: MiniMax M1 को MiniMax बनाता है। दोनों टेक्स्ट आउटपुट मॉडल हैं, यानी आप जो भी भेजते हैं, आपको टेक्स्ट वापस मिलता है। Gemini 3.5 Flash Lite को उसके प्रदाता ने 2026-07-21 को जारी किया था, जबकि MiniMax M1 को 2025-06-17 को जारी किया गया था। अगर आप पहले से ही api14 के जरिए ट्रैफिक रूट कर रहे हैं, तो दोनों एक ही OpenAI-संगत सतह के तहत उपलब्ध हैं, इसलिए चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आपके काम को वास्तव में क्या चाहिए, न कि इस पर कि आपने कौन सा SDK इंस्टॉल किया है।

सबसे स्पष्ट अंतर इनपुट मोडालिटी में है। Gemini 3.5 Flash Lite इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फाइल और ऑडियो स्वीकार करता है, जबकि MiniMax M1 केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है। अगर आपके प्रॉम्प्ट में स्क्रीनशॉट, PDF, रिकॉर्डिंग या वीडियो फ्रेम शामिल है, तो Gemini 3.5 Flash Lite ही इसे ले सकता है। कॉन्टेक्स्ट पर, दोनों इतने करीब हैं कि अंतर को ध्यान में रखने लायक नहीं है: Gemini 3.5 Flash Lite 1048576 टोकन सूचीबद्ध करता है और MiniMax M1 1000000 टोकन सूचीबद्ध करता है। दोनों टूल कॉलिंग का समर्थन करते हैं, इसलिए उस मामले में किसी को भी विशेष लाभ नहीं है। दोनों में से केवल Gemini 3.5 Flash Lite में स्ट्रक्चर्ड आउटपुट हैं, जो मायने रखता है अगर आपको प्रतिक्रिया को किसी स्कीमा के अनुरूप चाहिए। दोनों include_reasoning और reasoning के जरिए रीजनिंग नियंत्रण उजागर करते हैं, इसलिए वह भी निर्णायक कारक नहीं है। कीमत पर, इनपुट के लिए Gemini 3.5 Flash Lite सस्ता विकल्प है, जबकि आउटपुट के लिए MiniMax M1 सस्ता विकल्प है, इसलिए बेहतर सौदा आपके इनपुट से आउटपुट अनुपात पर निर्भर करता है।

ऐसे काम के लिए जो ज्यादातर टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट है, लंबे आउटपुट और मामूली प्रॉम्प्ट के साथ, MiniMax M1 एक उचित डिफ़ॉल्ट है, क्योंकि इसका आउटपुट पक्ष सस्ता है और यह frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty और top_k सहित सामान्य सैंपलिंग नियंत्रणों का समर्थन करता है। किसी भी ऐसी चीज के लिए जिसमें इमेज, दस्तावेज, वीडियो या ऑडियो पढ़ना शामिल है, या ऐसे वर्कलोड के लिए जहां आप चाहते हैं कि मॉडल स्ट्रक्चर्ड आउटपुट दे, Gemini 3.5 Flash Lite बेहतर फिट है। इसकी पैरामीटर सूची में response_format, structured_outputs और reasoning_effort भी शामिल हैं, जो आपको जवाब को आकार देने पर अधिक नियंत्रण देते हैं। अगर आपके प्रॉम्प्ट बड़े हैं और आपके कम्प्लीशन छोटे हैं, तो इनपुट मूल्य निर्धारण का लाभ भी Gemini 3.5 Flash Lite की ओर इशारा करता है।

api14 के जरिए किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है। आप अपने OpenAI-संगत क्लाइंट को गेटवे पर पॉइंट करते हैं, चैट कम्प्लीशन रिक्वेस्ट भेजते हैं, और model फील्ड सेट करते हैं। Google मॉडल के लिए google/gemini-3.5-flash-lite और MiniMax मॉडल के लिए minimax/minimax-m1 इस्तेमाल करें। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है: messages, temperature, max_tokens, tools और बाकी। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक लाइन का बदलाव है, इसलिए आप अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे बिना अपने ही ट्रैफिक पर दोनों को बेंचमार्क कर सकते हैं। ध्यान रखें कि पैरामीटर पूरी तरह से एक दूसरे के बदले इस्तेमाल करने योग्य नहीं हैं। अगर आप Gemini 3.5 Flash Lite को top_k या repetition_penalty भेजते हैं, या MiniMax M1 को structured_outputs भेजते हैं, तो उम्मीद करें कि गेटवे या प्रदाता उसे अस्वीकार कर देगा या अनदेखा कर देगा जो वह मॉडल सूचीबद्ध नहीं करता।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "google/gemini-3.5-flash-lite" से "minimax/minimax-m1" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemini 3.5 Flash Lite विवरण और प्लेग्राउंड →MiniMax: MiniMax M1 विवरण और प्लेग्राउंड →

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);

Google: Gemini 3.5 Flash Lite बनाम MiniMax: MiniMax M1

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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