Google: Gemini 3.5 Flash Lite contra MiniMax: MiniMax M1
Uma comparação lado a lado entre Google: Gemini 3.5 Flash Lite (US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,78)) e MiniMax: MiniMax M1 (US$ 1,93 / 1M fragmentos (≈ R$ 10,59)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | MiniMax: MiniMax M1 | |
|---|---|---|
| Provedor | MiniMax | |
| Entrada | US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,78) | US$ 1,93 / 1M fragmentos (≈ R$ 10,59) |
| Saída | US$ 8,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 48,15) | US$ 7,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 42,37) |
| Leitura de cache | US$ 0,11 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,58) | - |
| Gravação de cache | US$ 0,29 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,61) | - |
| Raciocínio | US$ 8,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 48,15) | - |
| Entrada de áudio | US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,78) | - |
| Imagem | US$ 0,000001 / imagem (≈ R$ 0,00000578) | - |
| Busca na web | US$ 49,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 269,66) | - |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Saída máxima | 65.536 | 40.000 |
| Entrada | text, image, video, file, audio | text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 21 de jul. de 2026 | 17 de jun. de 2025 |
Principais diferenças
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite é 45% mais barato nos tokens de entrada.
- MiniMax: MiniMax M1 é 12% mais barato nos tokens de saída.
- Só o Google: Gemini 3.5 Flash Lite suporta saída JSON estruturada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00542 com Google: Gemini 3.5 Flash Lite e US$ 0,00578 com MiniMax: MiniMax M1.
Em detalhe
Google: Gemini 3.5 Flash Lite é feito pelo Google, e MiniMax: MiniMax M1 é feito pela MiniMax. Ambos são modelos de saída de texto, o que significa que tudo o que você enviar retorna como texto. Gemini 3.5 Flash Lite foi lançado pelo seu provedor em 2026-07-21, enquanto MiniMax M1 foi lançado em 2025-06-17. Se você já está roteando tráfego através do api14, ambos estão disponíveis na mesma superfície compatível com OpenAI, então a escolha se resume ao que sua tarefa realmente precisa, e não a qual SDK você tem instalado.
A divisão mais clara está nas modalidades de entrada. Gemini 3.5 Flash Lite aceita texto, imagem, vídeo, arquivo e áudio como entrada, enquanto MiniMax M1 aceita apenas texto. Se seu prompt inclui uma captura de tela, um PDF, uma gravação ou um quadro de vídeo, Gemini 3.5 Flash Lite é o que consegue receber isso. Em contexto, os dois são próximos o suficiente para que a diferença não valha a pena ser considerada no planejamento: Gemini 3.5 Flash Lite lista 1048576 tokens e MiniMax M1 lista 1000000 tokens. Ambos suportam chamada de ferramentas, então nenhum tem vantagem exclusiva nisso. Gemini 3.5 Flash Lite é o único dos dois com saídas estruturadas, o que importa se você precisa que a resposta siga um schema. Ambos expõem controles de raciocínio através de include_reasoning e reasoning, então isso também não é um fator decisivo. Em preço, Gemini 3.5 Flash Lite é a opção mais barata para entrada, enquanto MiniMax M1 é a opção mais barata para saída, então o melhor negócio depende da sua proporção de entrada para saída.
Para uma tarefa que é majoritariamente texto de entrada e texto de saída, com saídas longas e prompts modestos, MiniMax M1 é um padrão razoável, já que seu lado de saída é o mais barato e ele suporta os controles de amostragem usuais, incluindo frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty e top_k. Para qualquer coisa que envolva ler uma imagem, um documento, um vídeo ou áudio, ou para cargas de trabalho em que você quer que o modelo emita saída estruturada, Gemini 3.5 Flash Lite é a opção mais adequada. Sua lista de parâmetros também inclui response_format, structured_outputs e reasoning_effort, o que lhe dá mais controle sobre como a resposta é moldada. Se seus prompts são grandes e suas completions são curtas, a vantagem de preço na entrada também aponta para Gemini 3.5 Flash Lite.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma forma. Você aponta seu cliente compatível com OpenAI para o gateway, envia uma requisição de chat completions e define o campo model. Use google/gemini-3.5-flash-lite para o modelo do Google e minimax/minimax-m1 para o modelo da MiniMax. Todo o resto no corpo da requisição permanece como está: messages, temperature, max_tokens, tools e o restante. Alternar entre os dois é uma mudança de uma linha no id do modelo, então você pode comparar ambos no seu próprio tráfego sem reescrever sua integração. Tenha em mente que os parâmetros não são perfeitamente intercambiáveis. Se você enviar top_k ou repetition_penalty para Gemini 3.5 Flash Lite, ou structured_outputs para MiniMax M1, espere que o gateway ou o provedor rejeite ou ignore o que aquele modelo não lista.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "google/gemini-3.5-flash-lite" para "minimax/minimax-m1", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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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