DeepSeek V4 Pro (0813) vs MiniMax M3
MiniMax M3 haben wir aus dem Katalog genommen. Die Werte unten sind die zuletzt veröffentlichten Preise. Aufrufe an dieses Modell nehmen wir nicht mehr an, das andere Modell dieses Vergleichs ist weiterhin verfügbar.
Welches Modell wofür
Beide teilen sich einen Kontext von 1,000,000-Tokens und decken Chat, Code, Reasoning und Tools ab, daher liegt die Unterscheidung bei Preis und Inputs: minimax-m3 kostet $0.3 beim Input und $1.2 beim Output im Vergleich zu $1.32 und $3.96 für deepseek-v4-pro-0813, was das DeepSeek-Modell zum 4.4x der Input-Rate und 3.3x der Output-Rate macht. Wählen Sie minimax-m3 für günstige Workloads mit hohem Volumen, für Bild- oder Video-Input, für seinen größeren maximalen Output von 524288-Tokens, oder wenn Sie Thinking abgeschaltet haben möchten. Wählen Sie deepseek-v4-pro-0813, wenn Sie spezifisch das neuere reine Text-Modell von 2026-08-13 wollen und die höheren Preise in Kauf nehmen können.
Benchmarks
MiniMax M3: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| DeepSeek V4 Pro (0813) | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $1.32 | $0.3 | 4.4× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $3.96 | $1.2 | 3.3× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.132 | $0.06 | 2.2× |
| 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 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| DeepSeek V4 Pro (0813) | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | immer aktiv | konfigurierbar |
| Strukturierte Ausgabe | ja | - |
| 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 Pro (0813) | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-08-13 | 2026-06-01 |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximale Ausgabe | 393K | 524K |
| Thinking-Parameter | reasoning_effort |
|
| Zulässige Werte | reasoning_effort
| 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 Pro (0813) · MiniMax M3
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-pro-0813",
# 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-pro-0813",
// 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-pro-0813",
# "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-pro-0813",
// 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-pro-0813")
// .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 Pro (0813) oder MiniMax M3?
MiniMax M3 ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.3 vs. $1.32, Faktor 4.4). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich DeepSeek V4 Pro (0813) 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 Pro (0813) 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.