GPT-6.1 Terra vs MiniMax M3

vs

Quale scegliere e quando

Per input fino a 272000 token, minimax-m3 costa meno, accetta video e consente risposte molto più lunghe. Scegli gpt-6.1-terra se gli output strutturati o il contesto leggermente più ampio contano più del costo di generazione.

Prezzi

GPT-6.1 Terra MiniMax M3 Δ
Input / 1M token $1 $0.3 3.3×
Output / 1M token $5 $1.2 4.2×
Lettura cache / 1M token $0.05 $0.06 0.83×
Scrittura in cache 1.25x (30m) / 2.5x (12h) nessun addebito separato -

Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.

Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (80, scala logaritmica)

GPT-6.1 Terra · $1 MiniMax M3 · $0.3
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Funzionalità

GPT-6.1 Terra MiniMax M3
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento configurabile configurabile
Output strutturato sì -
Prompt caching implicito + esplicito implicito (automatico)
Durata della cache at least 30m by default, 12h option on the Responses API non pubblicato
Prefisso minimo in cache 1,024 token 512 token

Specifiche

GPT-6.1 Terra MiniMax M3
Modalità di input testo immagine testo immagine video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-10-26 2026-06-01
Knowledge cutoff 2026-06 -
Finestra di contesto 1.1M 1M
Output massimo 128K 524K
Parametro di ragionamento reasoning.effort
  • thinking.type
  • reasoning_split
Valori accettati
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
reasoning_split
  • boolean
Valore di default medium adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps

Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: GPT-6.1 Terra · MiniMax M3

Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

GPT-6.1 Terra superato · 3 sentences

Enabling reasoning caused the model to process additional internal tokens before producing each answer, even though those tokens are not visible to users. Those tokens are generally billable, increasing the cost per request and potentially doubling the bill even if usage stayed the same. To confirm the cause, compare request counts, model pricing, and token usage—including reasoning tokens—before and after the change.

out 196 tok (+115 ragionamento) latenza 4.6 s

MiniMax M3 superato · 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.

out 764 tok (+629 ragionamento) latenza 3.5 s

Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. VERIFICA la correzione supera i test

GPT-6.1 Terra superato · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if len(xs) == 0: 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 original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so every nonempty run was undercounted by one, including a single-element input. It did update `best` for matches at the last index, but still undercounted those runs. The fix starts each run at length one and updates `best` as the run grows.

out 331 tok (+172 ragionamento) latenza 6.3 s

MiniMax M3 superato · 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.

out 845 tok (+596 ragionamento) latenza 3.5 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. VERIFICA JSON valido, schema esatto

GPT-6.1 Terra superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": null, "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }

out 317 tok (+261 ragionamento) latenza 6.9 s

MiniMax M3 superato · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": null, "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```

out 1002 tok (+955 ragionamento) latenza 3.6 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

GPT-6.1 Terra superato · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts across providers, helping teams reduce latency and control costs without changing how they build. When a request matches a cached prompt, the gateway retrieves the stored result instead of sending the same work again. Need to route traffic between models or vendors? Prompt Cache works across supported providers, giving your applications a consistent caching layer as your stack evolves. Set expiration policies, monitor cache performance, and choose which requests qualify through familiar gateway controls. Your team can spend less time repeating requests and more time improving the experiences customers rely on. Start using Prompt Cache today and make every request work harder for your application and your budget.

out 579 tok (+440 ragionamento) latenza 9.1 s

MiniMax M3 superato · 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.

out 2808 tok (+2656 ragionamento) latenza 6.0 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga

In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    # model="minimax-m3",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, GPT-6.1 Terra o MiniMax M3?

MiniMax M3 costa meno alla voce Input / 1M token ($0.3 contro $1, 3.3× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.

Posso fare un A/B test di GPT-6.1 Terra contro MiniMax M3 senza due integrazioni?

Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.

GPT-6.1 Terra e MiniMax M3 supportano il prompt caching?

Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.

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