Google: Gemini 3.5 Flash Lite lawan MiniMax: MiniMax M1
Perbandingan berdampingan Google: Gemini 3.5 Flash Lite (US$1,05 / 1 jt token (≈ Rp 18.984)) dan MiniMax: MiniMax M1 (US$1,93 / 1 jt token (≈ Rp 34.804)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| Penyedia | MiniMax | |
| Masukan | US$1,05 / 1 jt token (≈ Rp 18.984) | US$1,93 / 1 jt token (≈ Rp 34.804) |
| Keluaran | US$8,75 / 1 jt token (≈ Rp 158.200) | US$7,70 / 1 jt token (≈ Rp 139.216) |
| Baca cache | US$0,11 / 1 jt token (≈ Rp 1.898) | - |
| Tulis cache | US$0,29 / 1 jt token (≈ Rp 5.273) | - |
| Penalaran | US$8,75 / 1 jt token (≈ Rp 158.200) | - |
| Input audio | US$1,05 / 1 jt token (≈ Rp 18.984) | - |
| Gambar | US$0,000001 / gambar (≈ Rp 0,019) | - |
| Pencarian web | US$49,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 885.920) | - |
| Jendela konteks | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Output maks. | 65.536 | 40.000 |
| Masukan | text, image, video, file, audio | text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 21 Jul 2026 | 17 Jun 2025 |
Perbedaan utama
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite 45% lebih murah untuk token input.
- MiniMax: MiniMax M1 12% lebih murah untuk token output.
- Hanya Google: Gemini 3.5 Flash Lite yang mendukung output JSON terstruktur.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00542 dengan Google: Gemini 3.5 Flash Lite dan US$0,00578 dengan MiniMax: MiniMax M1.
Lebih mendalam
Google: Gemini 3.5 Flash Lite dibuat oleh Google, dan MiniMax: MiniMax M1 dibuat oleh MiniMax. Keduanya adalah model output teks, artinya apa pun yang Anda kirim, Anda akan menerima teks kembali. Gemini 3.5 Flash Lite dirilis oleh penyedianya pada 2026-07-21, sedangkan MiniMax M1 dirilis pada 2025-06-17. Jika Anda sudah merutekan trafik melalui api14, keduanya tersedia di bawah permukaan yang sama yang kompatibel dengan OpenAI, jadi pilihannya bergantung pada apa yang sebenarnya dibutuhkan tugas Anda, bukan pada SDK mana yang sudah Anda pasang.
Pemisahan yang paling jelas ada pada modalitas input. Gemini 3.5 Flash Lite menerima teks, gambar, video, file dan audio sebagai input, sedangkan MiniMax M1 hanya menerima teks. Jika prompt Anda menyertakan tangkapan layar, PDF, rekaman atau frame video, Gemini 3.5 Flash Lite adalah yang dapat menerimanya. Pada konteks, keduanya cukup dekat sehingga perbedaannya tidak layak untuk direncanakan: Gemini 3.5 Flash Lite mencantumkan 1048576 token dan MiniMax M1 mencantumkan 1000000 token. Keduanya mendukung pemanggilan tool, jadi tidak ada yang memiliki keunggulan eksklusif di sana. Gemini 3.5 Flash Lite adalah satu-satunya dari keduanya yang memiliki structured outputs, yang penting jika Anda perlu responsnya sesuai dengan skema. Keduanya mengekspos kontrol penalaran melalui include_reasoning dan reasoning, jadi itu juga bukan faktor penentu. Pada harga, Gemini 3.5 Flash Lite adalah opsi yang lebih murah untuk input, sedangkan MiniMax M1 adalah opsi yang lebih murah untuk output, jadi penawaran yang lebih baik bergantung pada rasio input terhadap output Anda.
Untuk tugas yang sebagian besar berupa teks masuk dan teks keluar, dengan output panjang dan prompt yang moderat, MiniMax M1 adalah default yang wajar, karena sisi outputnya lebih murah dan mendukung kontrol sampling yang biasa termasuk frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty dan top_k. Untuk apa pun yang melibatkan pembacaan gambar, dokumen, video atau audio, atau untuk beban kerja di mana Anda ingin model menghasilkan output terstruktur, Gemini 3.5 Flash Lite adalah pilihan yang lebih cocok. Daftar parameternya juga mencakup response_format, structured_outputs dan reasoning_effort, yang memberi Anda lebih banyak kontrol atas bagaimana jawabannya dibentuk. Jika prompt Anda besar dan penyelesaian Anda pendek, keunggulan harga input juga mengarah ke Gemini 3.5 Flash Lite.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama. Anda mengarahkan klien yang kompatibel dengan OpenAI ke gateway, mengirim permintaan chat completions, dan mengatur field model. Gunakan google/gemini-3.5-flash-lite untuk model Google dan minimax/minimax-m1 untuk model MiniMax. Semua hal lain dalam body permintaan tetap seperti adanya: messages, temperature, max_tokens, tools dan sisanya. Beralih antara keduanya adalah perubahan satu baris pada model id, sehingga Anda dapat membandingkan keduanya pada trafik Anda sendiri tanpa menulis ulang integrasi Anda. Perlu diingat bahwa parameter tidak sepenuhnya dapat dipertukarkan. Jika Anda mengirim top_k atau repetition_penalty ke Gemini 3.5 Flash Lite, atau structured_outputs ke MiniMax M1, perkirakan gateway atau penyedia akan menolak atau mengabaikan apa yang tidak dicantumkan oleh model tersebut.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "google/gemini-3.5-flash-lite" ke "minimax/minimax-m1", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4