DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs MiniMax M3
Welches Modell wofür
Ein- und Ausgabetarife sind gleich, doch deepseek-v4.1-flash-1017 hat günstigere Cache-Lesezugriffe. Wählen Sie minimax-m3 für Videos und mehr Ausgaberaum oder deepseek-v4.1-flash-1017 für häufig wiederverwendete Text- und Bildpräfixe.
Preise
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $0.3 | $0.3 | = |
| Ausgabe / 1M Tokens | $1.2 | $1.2 | = |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.006 | $0.06 | 0.1× |
| Cache-Schreiben | keine gesonderte Gebühr | keine gesonderte Gebühr | - |
Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.
Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 80 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht | konfigurierbar |
| Prompt-Caching | implizit (automatisch) | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | no fixed TTL (evicted when unused) | nicht veröffentlicht |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | nicht veröffentlicht | 512 Tokens |
Spezifikationen
| DeepSeek V4.1 Flash (1017) | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-10-17 | 2026-06-01 |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximale Ausgabe | 393K | 524K |
| Thinking-Parameter | - |
|
| Zulässige Werte | - | thinking.type
reasoning_split
|
| Standardwert | - | adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps |
Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: DeepSeek V4.1 Flash (1017) · MiniMax M3
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning caused each request to generate additional internal reasoning tokens, which are billed like output tokens and can be several times longer than the final answer. Those extra tokens raise cost per call, and longer responses plus occasional retries pushed total usage to roughly double. We can control this with reasoning-effort limits, token budgets, caching, and spend monitoring by use case.
Ausgabe 253 tok (+178 Thinking) Latenz 5.4 s
MiniMax M3 bestanden · 3 sentences
Reasoning models don't just answer — they first generate extensive internal "thinking" tokens to work through the problem step-by-step, and you're billed for all of those tokens even though users never see them. A query that previously cost ~200 tokens may now cost 2,000–10,000 once reasoning is enabled, multiplying per-query spend by roughly 5–50x while the visible output stayed the same size — that's the doubling. The lever is tuning: cap reasoning effort on simple queries, cache the reasoning traces, and reserve the full reasoning model for only your hardest 10–20% of requests, which typically restores 60–80% of the savings.
Ausgabe 764 tok (+629 Thinking) Latenz 3.5 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` starts at `0` and is incremented only when two adjacent items match, so it counts equal adjacent pairs rather than run length; a run of length `k` is recorded as `k - 1`. Consequently, a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index—especially a one-element final run—is undercounted or never counted. The fix initializes every run to length `1`, increments on a match, resets to `1` on a mismatch, updates `best` each iteration, and handles the empty input separately.
Ausgabe 1300 tok (+1095 Thinking) Latenz 11.8 s
MiniMax M3 bestanden · 8/8 cases
The bug is that the loop starts at index 1 and treats `cur` as the number of *equal transitions* rather than the run length, so a run of *k* consecutive equal items is reported as `k − 1`, and a single-element list (where the loop body never executes) returns 0 instead of 1. A correct version tracks the actual run length by seeding `cur = 1` and resetting it to 1 (not 0) on a mismatch: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` Now `[5]` returns `1`, `[1,1,1]` returns `3`, and a run like `[1,2,2,2]` that ends at the last index is correctly captured as `3` because `cur` is updated before `best` is compared on every iteration, including the final one.
Ausgabe 845 tok (+596 Thinking) Latenz 3.5 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
Ausgabe 1375 tok (+1337 Thinking) Latenz 12.2 s
MiniMax M3 bestanden · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": null, "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
Ausgabe 1002 tok (+955 Thinking) Latenz 3.6 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we’re introducing Cross-Provider Prompt Cache in the API gateway. It stores identical prompt requests once and serves cached responses across supported model providers, reducing duplicate calls, latency, and spend. Teams can set cache keys by model, temperature, system prompt, and custom metadata, then choose TTLs per route or workspace. The gateway handles provider fallback while keeping cached results consistent with your policy. Is your team paying twice for the same prompt? Cross-Provider Prompt Cache helps you answer that. Configure it in the gateway dashboard, inspect hit rates by provider, and invalidate entries on demand. Existing gateway routes need no code changes; enable the feature and define your caching rules. Cross-Provider Prompt Cache is available for all API gateway customers.
Ausgabe 2487 tok (+2335 Thinking) Latenz 17.1 s
MiniMax M3 bestanden · 121 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our intelligent caching layer for the API gateway. Tired of paying twice for identical requests? The feature stores prompt-response pairs across every connected provider, returning cached results instead of hitting costly endpoints. Deployment requires only a single configuration flag, and semantic similarity detection happens automatically. Latency drops up to 70% on repeated traffic while costs follow the same downward curve. Developers access detailed cache hit metrics, eviction logs, and provider breakdowns through the dashboard. Whether routing to OpenAI, Anthropic, or local models, every cached token saves time and money. The cache respects TTL policies, supports manual purging, and encrypts stored content. Available today for Pro and Enterprise tiers—enable PromptCache on existing endpoints and watch inference bills shrink immediately.
Ausgabe 2808 tok (+2656 Thinking) Latenz 6.0 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Eine Zeile genügt für den Wechsel
Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash-1017",
# model="minimax-m3", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4.1-flash-1017",
// model: "minimax-m3", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4.1-flash-1017",
# "model": "minimax-m3", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "deepseek-v4.1-flash-1017",
// Model: "minimax-m3", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("deepseek-v4.1-flash-1017")
// .model("minimax-m3") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches Modell ist günstiger: DeepSeek V4.1 Flash (1017) oder MiniMax M3?
Bei Eingabe / 1M Tokens kosten beide gleich viel ($0.3). Der Preis entscheidet hier also nichts; ausschlaggebend sind die Spezifikationen und Fähigkeiten weiter unten.
Kann ich DeepSeek V4.1 Flash (1017) gegen MiniMax M3 A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?
Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.
Unterstützen DeepSeek V4.1 Flash (1017) und MiniMax M3 Prompt-Caching?
Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.