DeepSeek V4.1 Flash vs MiniMax M3

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

입력·출력 요금은 같지만 deepseek-v4.1-flash의 캐시 읽기가 더 저렴합니다. 동영상과 큰 출력 한도에는 minimax-m3, 텍스트·이미지 접두어를 많이 재사용할 때는 deepseek-v4.1-flash를 선택하세요.

벤치마크

MiniMax M3: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.

평균 상회최고 점수DeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19
DeepSeek V4.1 Flash MiniMax M3 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
더 높은 점수를 낸 모델 없음 74.2%
N/A
Cybergym
더 높은 점수를 낸 모델 없음 88.1%
N/A
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
Chartography with tools
78.9%
N/A

공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

DeepSeek V4.1 Flash MiniMax M3 Δ
입력 / 1M 토큰 $0.3 $0.3 =
출력 / 1M 토큰 $1.2 $1.2 =
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.006 $0.06 0.1×
캐시 쓰기 별도 요금 없음 별도 요금 없음 -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 80개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

DeepSeek V4.1 Flash MiniMax M3
도구 사용 지원 지원
사고 제어 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음) 설정 가능
프롬프트 캐싱 암시적(자동) 암시적(자동)
캐시 수명 no fixed TTL (evicted when unused) 미공개
최소 캐시 접두사 미공개 512 토큰

사양

DeepSeek V4.1 Flash MiniMax M3
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 동영상
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-10 2026-06-01
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 524K
사고 파라미터 -
  • thinking.type
  • reasoning_split
허용 값 -
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
reasoning_split
  • boolean
기본값 - adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: DeepSeek V4.1 Flash · MiniMax M3

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 검증 정확히 3문장

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning changed the unit economics: the model now spends extra billable tokens internally to “think” before producing the answer, and those reasoning tokens are charged like output tokens even though users never see them. That added token generation—plus longer contexts and occasional retries on harder prompts—roughly doubled our cost per request. We can control this by capping reasoning depth, routing only complex queries to reasoning models, and caching common prompts to bring the bill back down.

출력 423 tok (+327 사고) 지연 시간 14.6 s

MiniMax M3 통과 · 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.

출력 764 tok (+629 사고) 지연 시간 3.5 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 수정 후 테스트 통과

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` is counting equal adjacent pairs, not elements in the current run: every time `xs[i] == xs[i - 1]`, the run length increases by one element, but the first element of the run was never counted, so all runs are undercounted by one. Also, `best` starts at `0`, so single-element inputs return `0` instead of `1`, and a one-element run ending at the last index is missed entirely.

출력 918 tok (+733 사고) 지연 시간 11.4 s

MiniMax M3 통과 · 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.

출력 845 tok (+596 사고) 지연 시간 3.5 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}

출력 1707 tok (+1667 사고) 지연 시간 15.1 s

MiniMax M3 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 1002 tok (+955 사고) 지연 시간 3.6 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 120단어, 금지어 0개

DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 116 words, 0 banned, 1 question

Today we're launching Cross-Provider Prompt Cache for our API gateway. It stores identical prompt requests and their responses across supported model providers, then serves cached results when a match is found. Teams can cut duplicate inference costs, reduce latency, and keep behavior consistent during provider failover. The cache works with configurable TTLs, per-route rules, and cache-key controls, so you decide what is reusable and what must stay fresh. Does your application send the same prompts to multiple providers? Now your gateway can answer many of those calls without another upstream request. Existing observability dashboards show hit rates, saved tokens, and estimated spend reduction. Enable it in the gateway console, set your policy, and start caching today.

출력 917 tok (+770 사고) 지연 시간 9.0 s

MiniMax M3 통과 · 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.

출력 2808 tok (+2656 사고) 지연 시간 6.0 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

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",
    # model="minimax-m3",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

DeepSeek V4.1 Flash vs MiniMax M3, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

두 모델의 입력 / 1M 토큰 요금이 같습니다($0.3). 가격만으로는 가릴 수 없으니 아래 사양과 기능을 확인하세요.

연동을 두 번 하지 않고도 DeepSeek V4.1 Flash vs MiniMax M3 A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

DeepSeek V4.1 Flash, MiniMax M3 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료