DeepSeek V4 Pro vs MiniMax M3
Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks
Les deux partagent une fenêtre de 1,000,000 tokens, chat/code/raisonnement/outils et l'option de désactiver la réflexion : la différence se ramène au prix et aux entrées. minimax-m3 prend texte, image et vidéo, ajoute un indicateur de long contexte, autorise 524288 tokens de sortie et coûte $0.3 en entrée / $1.2 en sortie contre $1.608 / $3.216 pour deepseek-v4-pro, soit environ 5.4x moins cher en entrée et 2.7x en sortie. Prenez minimax-m3 pour des prompts multimodaux, des générations plus longues ou du volume sensible au coût ; prenez deepseek-v4-pro pour du travail purement textuel où ses lectures de cache à $0.0134 (environ 4.5x moins que $0.06) dominent la facture.
Tarification
| DeepSeek V4 Pro | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $1.608 | $0.3 | 5.4× |
| Sortie / 1M tokens | $3.216 | $1.2 | 2.7× |
| Lecture en cache / 1M tokens | $0.0134 | $0.06 | 0.22× |
| Écriture cache | aucun frais supplémentaire | aucun frais supplémentaire | — |
Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.
Où ils se situent — prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 63 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
| DeepSeek V4 Pro | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Utilisation d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | configurable | configurable |
| Sortie structurée | oui | — |
| Mise en cache du prompt | implicite (automatique) | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | no fixed TTL (evicted when unused) | non publié |
| Préfixe minimum mis en cache | non publié | 512 jetons |
Spécifications
| DeepSeek V4 Pro | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte | texte image vidéo |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Sortie | 2026-04-24 | 2026-06-01 |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1M |
| Sortie maximale | 393K | 524K |
| Paramètre de réflexion |
|
|
| Valeurs acceptées | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_split
|
| Par défaut | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max | adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps |
Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : DeepSeek V4 Pro · MiniMax M3
Un prompt, deux modèles — mesurés via la passerelle
DeepSeek V4 Pro réussi · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
sortie 641 tok (+545 réflexion) latence 11.5 s
MiniMax M3 réussi · 3 sentences
Reasoning-enabled models deliberately produce extensive internal "chain-of-thought" tokens before answering, often consuming 5–10x more tokens per query than a standard model. Because LLM providers bill per token for both that reasoning trace and the final response, your cost-per-query rises proportionally—and that multiplier is the primary driver of the doubled bill. The right response isn't to disable reasoning, but to route only genuinely complex queries to it while keeping routine traffic on the cheaper standard tier, which typically recovers 60–80% of the cost without sacrificing quality where it matters.
sortie 665 tok (+548 réflexion) latence 5.7 s
Suivi de l'instruction (exactement trois phrases — comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.
DeepSeek V4 Pro réussi · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
sortie 2418 tok (+2131 réflexion) latence 35.6 s
MiniMax M3 réussi · 8/8 cases
The bug is in the loop bound: `range(1, len(xs))` iterates from index 1 up to but not including `len(xs) - 1`... wait, actually it goes up to `len(xs) - 1`, so the last index is included. The real problems are two: 1. **Starting `best` and `cur` at 0** and iterating from index 1 means a single-element list (`len(xs) == 1`) never enters the loop, so the function returns `0` instead of `1`. The fix is to either seed `best = cur = 1` when `xs` is non-empty, or include index 0 in the loop logic. 2. **Missing the final run**: the function only updates `best` *inside* the loop when it finds a continuation. If the longest run ends at the very last element, the loop body never gets to compare it after the increment — actually it does, but only if the run is longer than the previous `best`. […]
sortie 464 tok latence 7.9 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
DeepSeek V4 Pro réussi · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
sortie 1204 tok (+1153 réflexion) latence 19.9 s
MiniMax M3 réussi · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
sortie 2212 tok (+2161 réflexion) latence 23.3 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.
DeepSeek V4 Pro aucune réponse à évaluer · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
Le modèle n'a renvoyé aucun texte de réponse — la totalité du budget de tokens a été consacrée à la réflexion masquée.
sortie 8193 tok (+8192 réflexion) latence 106.2 s
MiniMax M3 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature that caches prompts across multiple LLM providers. Developers can store prompt-completion pairs centrally, reducing redundant inference calls and lowering costs without sacrificing quality. How will your workflow change when repeated requests resolve instantly from a shared cache layer? The gateway intercepts outgoing requests, checks for matching prompt fingerprints, and serves previously generated completions when available, falling back to the original provider on misses. Compatible with OpenAI, Anthropic, Cohere, and custom endpoints, PromptCache integrates with existing routing rules and supports TTL, versioning, and per-tenant namespaces. Teams now gain predictable latency, reduced token spend, and improved throughput during traffic spikes today. […]
sortie 3256 tok (+2892 réflexion) latence 21.5 s
Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.
Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne
Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous — la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.
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",
# model="minimax-m3", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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",
// model: "minimax-m3", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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",
# "model": "minimax-m3", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"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",
// Model: "minimax-m3", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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")
// .model("minimax-m3") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, DeepSeek V4 Pro ou MiniMax M3 ?
MiniMax M3 est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.3 contre $1.608, avec un écart de 5.4×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse — le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.
Puis-je faire un test A/B de DeepSeek V4 Pro par rapport à MiniMax M3 sans deux intégrations ?
Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API — le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.
Est-ce que DeepSeek V4 Pro et MiniMax M3 prennent en charge le prompt caching ?
Oui — les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.