Google: Gemini 3.5 Flash Lite contro MiniMax: MiniMax M1
Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemini 3.5 Flash Lite (1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)) e MiniMax: MiniMax M1 (1,93 USD / 1M token (≈ 1,71 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| Fornitore | MiniMax | |
| Ingresso | 1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €) | 1,93 USD / 1M token (≈ 1,71 €) |
| Uscita | 8,75 USD / 1M token (≈ 7,79 €) | 7,70 USD / 1M token (≈ 6,86 €) |
| Lettura cache | 0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €) | - |
| Scrittura cache | 0,29 USD / 1M token (≈ 0,26 €) | - |
| Ragionamento | 8,75 USD / 1M token (≈ 7,79 €) | - |
| Input audio | 1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €) | - |
| Immagine | 0,000001 USD / immagine (≈ 0,000000935 €) | - |
| Ricerca web | 49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,63 €) | - |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Output massimo | 65.536 | 40.000 |
| Ingresso | text, image, video, file, audio | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 21 lug 2026 | 17 giu 2025 |
Differenze principali
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite costa il 45% in meno sui token di input.
- MiniMax: MiniMax M1 costa il 12% in meno sui token di output.
- Solo Google: Gemini 3.5 Flash Lite supporta output JSON strutturato.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00542 USD con Google: Gemini 3.5 Flash Lite e 0,00578 USD con MiniMax: MiniMax M1.
Nel dettaglio
Google: Gemini 3.5 Flash Lite è prodotto da Google, e MiniMax: MiniMax M1 è prodotto da MiniMax. Entrambi sono modelli di output testuale, il che significa che qualunque cosa tu invii, ricevi testo indietro. Gemini 3.5 Flash Lite è stato rilasciato dal suo provider il 2026-07-21, mentre MiniMax M1 è stato rilasciato il 2025-06-17. Se stai già instradando il traffico attraverso api14, entrambi sono disponibili sulla stessa superficie compatibile con OpenAI, quindi la scelta si riduce a ciò di cui il tuo compito ha effettivamente bisogno, piuttosto che a quale SDK hai installato.
La divisione più chiara è nelle modalità di input. Gemini 3.5 Flash Lite accetta testo, immagine, video, file e audio come input, mentre MiniMax M1 accetta solo testo. Se il tuo prompt include uno screenshot, un PDF, una registrazione o un fotogramma video, Gemini 3.5 Flash Lite è quello che può gestirlo. Sul contesto, i due sono abbastanza vicini che la differenza non vale la pena di essere pianificata: Gemini 3.5 Flash Lite elenca 1048576 token e MiniMax M1 elenca 1000000 token. Entrambi supportano il tool calling, quindi nessuno dei due ha un vantaggio esclusivo in questo. Gemini 3.5 Flash Lite è l'unico dei due con structured outputs, il che conta se hai bisogno che la risposta sia conforme a uno schema. Entrambi espongono controlli di reasoning tramite include_reasoning e reasoning, quindi non è nemmeno un fattore decisivo. Sul prezzo, Gemini 3.5 Flash Lite è l'opzione più economica per l'input, mentre MiniMax M1 è l'opzione più economica per l'output, quindi l'affare migliore dipende dal tuo rapporto input/output.
Per un compito che è prevalentemente testo in entrata e testo in uscita, con output lunghi e prompt modesti, MiniMax M1 è un default ragionevole, dato che il suo lato output è quello più economico e supporta i soliti controlli di campionamento tra cui frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty e top_k. Per qualsiasi cosa che comporti la lettura di un'immagine, un documento, un video o audio, o per carichi di lavoro in cui vuoi che il modello emetta output strutturato, Gemini 3.5 Flash Lite è più adatto. La sua lista di parametri include anche response_format, structured_outputs e reasoning_effort, il che ti dà più controllo su come viene modellata la risposta. Se i tuoi prompt sono grandi e le tue completions sono brevi, il vantaggio di prezzo sull'input indica anch'esso Gemini 3.5 Flash Lite.
Chiamare uno dei due modelli attraverso api14 funziona allo stesso modo. Punti il tuo client compatibile con OpenAI al gateway, invii una richiesta di chat completions e imposti il campo model. Usa google/gemini-3.5-flash-lite per il modello Google e minimax/minimax-m1 per il modello MiniMax. Tutto il resto nel corpo della richiesta rimane com'è: messages, temperature, max_tokens, tools e il resto. Passare da uno all'altro è un cambiamento di una riga al model id, quindi puoi confrontare entrambi sul tuo traffico senza riscrivere la tua integrazione. Tieni presente che i parametri non sono perfettamente intercambiabili. Se invii top_k o repetition_penalty a Gemini 3.5 Flash Lite, o structured_outputs a MiniMax M1, aspettati che il gateway o il provider rifiuti o ignori ciò che quel modello non elenca.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemini-3.5-flash-lite" a "minimax/minimax-m1", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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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