Google: Gemini 3.5 Flash Lite kontra MiniMax: MiniMax M1
Porównanie Google: Gemini 3.5 Flash Lite (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,13 zł)) i MiniMax: MiniMax M1 (1,93 USD / 1M tokenów (≈ 7,58 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| Dostawca | MiniMax | |
| Wejście | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,13 zł) | 1,93 USD / 1M tokenów (≈ 7,58 zł) |
| Wyjście | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,45 zł) | 7,70 USD / 1M tokenów (≈ 30,31 zł) |
| Odczyt z cache | 0,11 USD / 1M tokenów (≈ 0,41 zł) | - |
| Zapis do cache | 0,29 USD / 1M tokenów (≈ 1,15 zł) | - |
| Rozumowanie | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,45 zł) | - |
| Audio na wejściu | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,13 zł) | - |
| Obraz | 0,000001 USD / obraz (≈ 0,00000413 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 49,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 192,91 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | 65 536 | 40 000 |
| Wejście | text, image, video, file, audio | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 21 lip 2026 | 17 cze 2025 |
Najważniejsze różnice
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite jest o 45% tańszy na tokenach wejściowych.
- MiniMax: MiniMax M1 jest o 12% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Tylko Google: Gemini 3.5 Flash Lite obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00542 USD z Google: Gemini 3.5 Flash Lite i 0,00578 USD z MiniMax: MiniMax M1.
Szczegółowo
Google: Gemini 3.5 Flash Lite jest tworzony przez Google, a MiniMax: MiniMax M1 jest tworzony przez MiniMax. Oba są modelami generującymi tekst, co oznacza, że cokolwiek wyślesz, otrzymasz tekst z powrotem. Gemini 3.5 Flash Lite został wydany przez swojego dostawcę 2026-07-21, natomiast MiniMax M1 został wydany 2025-06-17. Jeśli już kierujesz ruch przez api14, oba są dostępne w ramach tej samej powierzchni zgodnej z OpenAI, więc wybór sprowadza się do tego, czego faktycznie potrzebuje Twoje zadanie, a nie do tego, które SDK masz zainstalowane.
Najwyraźniejszy podział dotyczy modalności wejściowych. Gemini 3.5 Flash Lite przyjmuje tekst, obraz, wideo, plik i dźwięk jako dane wejściowe, natomiast MiniMax M1 przyjmuje wyłącznie tekst. Jeśli Twój prompt zawiera zrzut ekranu, PDF, nagranie lub klatkę wideo, Gemini 3.5 Flash Lite jest tym, który może to przyjąć. Jeśli chodzi o kontekst, oba są wystarczająco blisko, że różnica nie jest warta planowania wokół niej: Gemini 3.5 Flash Lite podaje 1048576 tokenów, a MiniMax M1 podaje 1000000 tokenów. Oba obsługują wywoływanie narzędzi, więc żaden nie ma tam wyłącznej przewagi. Gemini 3.5 Flash Lite jest jedynym z tych dwóch z ustrukturyzowanymi wyjściami, co ma znaczenie, jeśli potrzebujesz, aby odpowiedź była zgodna ze schematem. Oba udostępniają kontrolki rozumowania poprzez include_reasoning i reasoning, więc to również nie jest czynnikiem decydującym. Jeśli chodzi o cenę, Gemini 3.5 Flash Lite jest tańszą opcją dla danych wejściowych, natomiast MiniMax M1 jest tańszą opcją dla danych wyjściowych, więc lepsza oferta zależy od Twojego stosunku danych wejściowych do wyjściowych.
W przypadku zadania, które jest głównie tekstem na wejściu i tekstem na wyjściu, z długimi wyjściami i umiarkowanymi promptami, MiniMax M1 jest rozsądnym domyślnym wyborem, ponieważ jego strona wyjściowa jest tańsza i obsługuje zwykłe kontrolki próbkowania, w tym frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty i top_k. W przypadku czegokolwiek, co wiąże się z czytaniem obrazu, dokumentu, wideo lub dźwięku, albo dla obciążeń, w których chcesz, aby model emitował ustrukturyzowane wyjście, Gemini 3.5 Flash Lite jest lepszym dopasowaniem. Jego lista parametrów obejmuje również response_format, structured_outputs i reasoning_effort, co daje Ci większą kontrolę nad kształtem odpowiedzi. Jeśli Twoje prompty są duże, a uzupełnienia krótkie, przewaga w cenie danych wejściowych również wskazuje na Gemini 3.5 Flash Lite.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób. Kierujesz swój klient zgodny z OpenAI na bramę, wysyłasz żądanie uzupełnienia czatu i ustawiasz pole model. Użyj google/gemini-3.5-flash-lite dla modelu Google i minimax/minimax-m1 dla modelu MiniMax. Wszystko inne w treści żądania pozostaje bez zmian: messages, temperature, max_tokens, tools i reszta. Przełączanie między nimi to zmiana identyfikatora modelu w jednej linii, więc możesz porównać oba na własnym ruchu bez przepisywania integracji. Pamiętaj, że parametry nie są idealnie wymienne. Jeśli wyślesz top_k lub repetition_penalty do Gemini 3.5 Flash Lite, albo structured_outputs do MiniMax M1, spodziewaj się, że brama lub dostawca odrzuci lub zignoruje to, czego dany model nie wymienia.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "google/gemini-3.5-flash-lite" na "minimax/minimax-m1", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4