Google: Gemini 3.5 Flash Lite tegen MiniMax: MiniMax M1
Een vergelijking naast elkaar van Google: Gemini 3.5 Flash Lite (US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94)) en MiniMax: MiniMax M1 (US$ 1,93 / 1M tekstdelen (≈ € 1,71)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | MiniMax | |
| Invoer | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) | US$ 1,93 / 1M tekstdelen (≈ € 1,71) |
| Uitvoer | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) | US$ 7,70 / 1M tekstdelen (≈ € 6,86) |
| Cache lezen | US$ 0,11 / 1M tekstdelen (≈ € 0,09) | - |
| Cache schrijven | US$ 0,29 / 1M tekstdelen (≈ € 0,26) | - |
| Redeneren | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) | - |
| Audio-invoer | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) | - |
| Afbeelding | US$ 0,000001 / afbeelding (≈ € 0,000000935) | - |
| Webzoeken | US$ 49,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 43,63) | - |
| Contextvenster | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Maximale output | 65.536 | 40.000 |
| Invoer | text, image, video, file, audio | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 21 jul 2026 | 17 jun 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite is 45% goedkoper op inputtokens.
- MiniMax: MiniMax M1 is 12% goedkoper op outputtokens.
- Alleen Google: Gemini 3.5 Flash Lite ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00542 met Google: Gemini 3.5 Flash Lite en US$ 0,00578 met MiniMax: MiniMax M1.
In detail
Google: Gemini 3.5 Flash Lite is gemaakt door Google, en MiniMax: MiniMax M1 is gemaakt door MiniMax. Beide zijn tekstuitvoermodellen, wat betekent dat je tekst terugkrijgt ongeacht wat je verstuurt. Gemini 3.5 Flash Lite werd door zijn provider uitgebracht op 2026-07-21, terwijl MiniMax M1 werd uitgebracht op 2025-06-17. Als je al verkeer routeert via api14, zijn beide beschikbaar onder hetzelfde OpenAI-compatibele oppervlak, dus de keuze komt neer op wat je taak daadwerkelijk nodig heeft in plaats van welke SDK je hebt geïnstalleerd.
De duidelijkste splitsing zit in invoermodaliteiten. Gemini 3.5 Flash Lite accepteert tekst, afbeelding, video, bestand en audio als invoer, terwijl MiniMax M1 alleen tekst accepteert. Als je prompt een screenshot, een PDF, een opname of een videoframe bevat, is Gemini 3.5 Flash Lite degene die het kan verwerken. Qua context liggen de twee dicht genoeg bij elkaar dat het verschil niet de moeite waard is om omheen te plannen: Gemini 3.5 Flash Lite vermeldt 1048576 tokens en MiniMax M1 vermeldt 1000000 tokens. Beide ondersteunen tool calling, dus geen van beide heeft daar een exclusief voordeel. Gemini 3.5 Flash Lite is de enige van de twee met structured outputs, wat belangrijk is als je wilt dat het antwoord aan een schema voldoet. Beide bieden reasoning-besturing via include_reasoning en reasoning, dus dat is ook geen beslissende factor. Qua prijs is Gemini 3.5 Flash Lite de goedkopere optie voor invoer, terwijl MiniMax M1 de goedkopere optie is voor uitvoer, dus de betere deal hangt af van je verhouding tussen invoer en uitvoer.
Voor een taak die voornamelijk tekst in en tekst uit is, met lange uitvoer en bescheiden prompts, is MiniMax M1 een redelijke standaardkeuze, aangezien de uitvoerkant de goedkopere is en het de gebruikelijke sampling-besturing ondersteunt, waaronder frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty en top_k. Voor alles waarbij het lezen van een afbeelding, een document, een video of audio komt kijken, of voor workloads waarbij je wilt dat het model gestructureerde uitvoer produceert, is Gemini 3.5 Flash Lite de betere keuze. De parameterlijst bevat ook response_format, structured_outputs en reasoning_effort, wat je meer controle geeft over hoe het antwoord wordt gevormd. Als je prompts groot zijn en je completions kort, wijst het prijsvoordeel bij invoer ook naar Gemini 3.5 Flash Lite.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier. Je richt je OpenAI-compatibele client op de gateway, stuurt een chat completions-verzoek en stelt het model-veld in. Gebruik google/gemini-3.5-flash-lite voor het Google-model en minimax/minimax-m1 voor het MiniMax-model. Al het andere in de request body blijft zoals het is: messages, temperature, max_tokens, tools en de rest. Schakelen tussen de twee is een wijziging van één regel in het model-id, dus je kunt beide benchmarken op je eigen verkeer zonder je integratie te herschrijven. Houd er rekening mee dat parameters niet perfect uitwisselbaar zijn. Als je top_k of repetition_penalty naar Gemini 3.5 Flash Lite stuurt, of structured_outputs naar MiniMax M1, verwacht dan dat de gateway of provider afwijst of negeert wat dat model niet vermeldt.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "google/gemini-3.5-flash-lite" naar "minimax/minimax-m1", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4