Gemini 3.8 Flash vs MiniMax M3

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

gemini-3.8-flash는 오디오 입력, 검색 그라운딩, 구조화된 출력을 지원합니다. minimax-m3는 입력·출력 요금이 낮고 단일 응답이 훨씬 길며, 두 모델 모두 동영상을 받습니다.

벤치마크

MiniMax M3: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.

평균 상회최고 점수Gemini 3.8 Flash12 / 175 / 17
Gemini 3.8 Flash MiniMax M3 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
73.7%
N/A
BioMysteryBench hard
더 높은 점수를 낸 모델 없음 56.5%
N/A
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
59%
N/A
HealthBench Professional
52.1%
N/A
Finance Agent v2
더 높은 점수를 낸 모델 없음 61.4%
N/A
Legal Agent Benchmark
10%
N/A
GPQA Diamond
95.3%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
더 높은 점수를 낸 모델 없음 86.2%
N/A

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

가격

Gemini 3.8 Flash MiniMax M3 Δ
입력 / 1M 토큰 $0.75 $0.3 2.5×
출력 / 1M 토큰 $3.75 $1.2 3.1×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.075 $0.06 1.3×
캐시 쓰기 - 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)

Gemini 3.8 Flash · $0.75 MiniMax M3 · $0.3
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

Gemini 3.8 Flash MiniMax M3
도구 사용 지원 지원
사고 제어 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음) 설정 가능
구조화된 출력 지원 -
프롬프트 캐싱 암시적 + 명시적 암시적(자동)
캐시 수명 미공개 미공개
최소 캐시 접두사 4,096 토큰 512 토큰

사양

Gemini 3.8 Flash MiniMax M3
입력 모달리티 텍스트 이미지 오디오 동영상 텍스트 이미지 동영상
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-02 2026-06-01
지식 컷오프 2026-03 -
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 66K 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: Gemini 3.8 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

Gemini 3.8 Flash 통과 · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.

출력 705 tok (+624 사고) 지연 시간 6.4 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

Gemini 3.8 Flash 통과 · 8/8 cases

Here is the corrected function: ```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 of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.

출력 1393 tok (+1149 사고) 지연 시간 10.1 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

Gemini 3.8 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 3989 tok (+3932 사고) 지연 시간 30.4 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

Gemini 3.8 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.

출력 3833 tok (+3688 사고) 지연 시간 21.8 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="gemini-3.8-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

Gemini 3.8 Flash vs MiniMax M3, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 MiniMax M3 쪽이 더 저렴합니다($0.3 대 $0.75, 2.5배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 Gemini 3.8 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.

Gemini 3.8 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