Google: Gemini 3.5 Flash Lite 対 MiniMax: MiniMax M1
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Google: Gemini 3.5 Flash Lite（$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)）とMiniMax: MiniMax M1（$1.93 / 100万トークン (≈ ￥304)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | MiniMax | |
| 入力 | $1.05 / 100万トークン (≈ ￥166) | $1.93 / 100万トークン (≈ ￥304) |
| 出力 | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381) | $7.70 / 100万トークン (≈ ￥1,215) |
| キャッシュ読み取り | $0.11 / 100万トークン (≈ ￥17) | - |
| キャッシュ書き込み | $0.29 / 100万トークン (≈ ￥46) | - |
| 推論 | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381) | - |
| 音声入力 | $1.05 / 100万トークン (≈ ￥166) | - |
| 画像 | $0.000001 / 画像 (≈ ￥0.000166) | - |
| ウェブ検索 | $49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,734) | - |
| コンテキストウィンドウ | 1,048,576 | 1,000,000 |
| 最大出力 | 65,536 | 40,000 |
| 入力 | text, image, video, file, audio | text |
| 出力 | text | text |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/07/21 | 2025/06/17 |
主な違い
- Google: Gemini 3.5 Flash Liteは入力トークンが45%安くなっています。
- MiniMax: MiniMax M1は出力トークンが12%安くなっています。
- 構造化JSON出力に対応しているのはGoogle: Gemini 3.5 Flash Liteだけです。
- 入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Google: Gemini 3.5 Flash Liteで$0.00542、MiniMax: MiniMax M1で$0.00578です。
詳しく見る
Google: Gemini 3.5 Flash Lite は Google によって作られており、MiniMax: MiniMax M1 は MiniMax によって作られています。どちらもテキスト出力モデルであり、つまり何を送ってもテキストが返ってきます。Gemini 3.5 Flash Lite はプロバイダーによって 2026-07-21 にリリースされ、MiniMax M1 は 2025-06-17 にリリースされました。すでに api14 を通じてトラフィックをルーティングしている場合、どちらも同じ OpenAI 互換のサーフェスで利用できるため、選択はインストールされている SDK ではなく、タスクが実際に何を必要としているかによって決まります。
最も明確な違いは入力モダリティにあります。Gemini 3.5 Flash Lite はテキスト、画像、動画、ファイル、音声を入力として受け付けますが、MiniMax M1 はテキストのみを受け付けます。プロンプトにスクリーンショット、PDF、録音、動画フレームが含まれる場合、それを受け取れるのは Gemini 3.5 Flash Lite です。コンテキストについては、両者は十分に近く、その差を考慮して計画を立てる価値はありません。Gemini 3.5 Flash Lite は 1048576 トークン、MiniMax M1 は 1000000 トークンと記載されています。どちらもツール呼び出しをサポートしているため、そこに排他的な優位性はありません。Gemini 3.5 Flash Lite はこの 2 つのうち構造化出力を持つ唯一のモデルであり、レスポンスをスキーマに準拠させる必要がある場合に重要です。どちらも include_reasoning と reasoning を通じて推論制御を公開しているため、これも決め手にはなりません。価格については、Gemini 3.5 Flash Lite は入力でより安い選択肢であり、MiniMax M1 は出力でより安い選択肢であるため、どちらがよりお得かは入力と出力の比率によって決まります。
主にテキスト入力とテキスト出力で、出力が長くプロンプトが控えめなタスクでは、MiniMax M1 が妥当なデフォルトです。その出力側がより安く、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty、top_k を含む通常のサンプリング制御をサポートしているからです。画像、ドキュメント、動画、音声の読み取りを伴うもの、またはモデルに構造化出力を出させたいワークロードには、Gemini 3.5 Flash Lite の方が適しています。そのパラメータ一覧には response_format、structured_outputs、reasoning_effort も含まれており、回答の形をより細かく制御できます。プロンプトが大きく、補完が短い場合、入力価格の優位性も Gemini 3.5 Flash Lite を指し示します。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も、方法は同じです。OpenAI 互換クライアントをゲートウェイに向け、チャット補完リクエストを送信し、model フィールドを設定します。Google モデルには google/gemini-3.5-flash-lite を、MiniMax モデルには minimax/minimax-m1 を使用します。リクエスト本文のその他の部分はそのままです。messages、temperature、max_tokens、tools などです。2 つの切り替えは model id の 1 行の変更であるため、統合を書き直すことなく、自分のトラフィックで両方をベンチマークできます。パラメータが完全に互換であるわけではないことに注意してください。top_k や repetition_penalty を Gemini 3.5 Flash Lite に送信したり、structured_outputs を MiniMax M1 に送信したりした場合、そのモデルが記載していないものはゲートウェイまたはプロバイダーが拒否または無視すると想定してください。
Gemini 3.5 Flash Lite が紙の上ではより高性能に見えても、MiniMax M1 の方が良い選択である場合もあります。ワークロードが純粋なテキストで、出力が長く、スキーマ制約付きレスポンスやマルチモーダル入力が必要ない場合、MiniMax M1 のより安い出力側がより経済的な選択にします。また、Gemini 3.5 Flash Lite が記載していないペナルティ系の制御も提供しており、長い生成で繰り返しと戦うときに役立ちます。2 つのコンテキストウィンドウは十分に近く、長さだけではどちらも勝ちません。そのため決定は、モダリティ、構造化出力サポート、入力対出力の価格バランスにかかっています。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"google/gemini-3.5-flash-lite"から"minimax/minimax-m1"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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);
その他の比較
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview 対 Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview 対 Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha 対 Tencent: Hy4