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DeepSeek V4 Flash (0731) vs MiniMax M3

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

deepseek-v4-flash-0731과 minimax-m3는 모두 1000000-token 컨텍스트를 제공하는 텍스트 출력 모델이며 100만 개당 각각 $0.308 및 $0.3로 입력 가격이 거의 동일하므로, 출력 및 재사용이 기준이 됩니다: minimax-m3는 100만 출력 토큰당 $1.2를 청구하는데 이는 deepseek-v4-flash-0731의 $0.924에 비해 약 1.3x이며, $0.06의 캐시 읽기 비용은 $0.0308 요금의 약 1.9x입니다. 출력과 캐시 비중이 높은 루프가 청구서의 대부분을 차지하는 대용량 텍스트 채팅, 코드 및 추론을 위해서는 deepseek-v4-flash-0731을 선택하십시오. 이미지나 비디오 입력, 524288-token 최대 출력 또는 thinking을 비활성화하는 옵션이 필요한 경우 minimax-m3를 선택하십시오.

가격

DeepSeek V4 Flash (0731) MiniMax M3 Δ
입력 / 1M 토큰 $0.308 $0.3
출력 / 1M 토큰 $0.924 $1.2 0.77×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.0308 $0.06 0.51×
캐시 쓰기 별도 비용 없음 별도 비용 없음

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

기능

DeepSeek V4 Flash (0731) MiniMax M3
도구 사용
사고 제어 있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음 설정 가능
구조화된 출력
프롬프트 캐싱 암시적 (자동) 암시적 (자동)
캐시 수명 no fixed TTL (evicted when unused) 미공개
최소 캐시 접두사 미공개 512 토큰

사양

DeepSeek V4 Flash (0731) MiniMax M3
입력 모달리티 텍스트 텍스트 이미지 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-07-31 2026-06-01
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 393K 524K
Thinking 파라미터
  • thinking.type
  • reasoning_split
허용되는 값
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
reasoning_split
  • boolean
기본값 adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Flash (0731) · MiniMax M3

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

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

DeepSeek V4 Flash (0731) 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.

출력 365 tok (+266 추론) 지연 시간 5.1 s

MiniMax M3 통과 · 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.

출력 665 tok (+548 추론) 지연 시간 5.7 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

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. 확인 수정이 테스트를 통과

DeepSeek V4 Flash (0731) 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]

출력 1268 tok (+1016 추론) 지연 시간 14.0 s

MiniMax M3 통과 · 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`. […]

출력 464 tok 지연 시간 7.9 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

DeepSeek V4 Flash (0731) 통과 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }

출력 1119 tok (+1072 추론) 지연 시간 12.3 s

MiniMax M3 통과 · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```

출력 2212 tok (+2161 추론) 지연 시간 23.3 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

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. 확인 120단어, 금지어 0개

DeepSeek V4 Flash (0731) 실패 · 141 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]

출력 254 tok (+80 추론) 지연 시간 4.4 s

MiniMax M3 통과 · 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. […]

출력 3256 tok (+2892 추론) 지연 시간 21.5 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash-0731",
    # 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 발급받기 →

FAQ

DeepSeek V4 Flash (0731)와(과) MiniMax M3 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 MiniMax M3이(가) 더 저렴합니다($0.3 대 $0.308, 1.0× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 DeepSeek V4 Flash (0731)와(과) MiniMax M3를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

DeepSeek V4 Flash (0731) 및 MiniMax M3는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

관련 비교

측정 연구 결과