タイプ
仕様
料金
入力
1Mプロンプトトークンあたり
$0.15$0.1125
出力
生成された1Mトークンあたり
$0.60$0.45
暗黙のキャッシュ読み取り
1Mのキャッシュ入力トークンごとに
$0.015$0.01125
ウェブ検索
呼び出し時の通話ごと
$0.01
MiniMax M3.1 Flash と DeepSeek V4.1 Flash 1017 を並べて比較: 仕様、機能、パラメーター、EmpirioLabs カタログのライブ料金。
MiniMax 
DeepSeek テキスト生成MiniMax の MiniMax M3.1 Flash と DeepSeek の DeepSeek V4.1 Flash 1017 はどちらもテキスト生成カテゴリのモデルで、EmpirioLabs API から利用できます。
| 仕様 | MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash 1017 |
|---|---|---|
| モデルID | minimax-m3-1-flash | deepseek-v4-1-flash-1017 |
| 開発元 | MiniMax | DeepSeek |
| リリース | 2026年10月19日 | 2026年10月17日 |
| コンテキスト長 | 1M トークン | 1M トークン |
| 最大出力 | 524,288 トークン | 393,216 トークン |
| 入力 | テキスト 画像 動画 | テキスト 画像 |
| 出力 | テキスト | テキスト |
| 構造化出力 | 非対応 | JSON モード |
| リージョン | Singapore | Singapore |
| エンドポイント | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/minimax-m3-1-flash:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-1-flash-1017:generateContent |
| 機能 |
両モデルの EmpirioLabs カタログのライブ料金です。各料金表は常に API の請求額と一致します。
EmpirioLabs で各モデルに記載されているリクエストパラメーターと、指定できる値または範囲です。ハイフンは、そのモデルに記載のないパラメーターを示します。
| パラメータ | MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash 1017 |
|---|---|---|
| reasoning_effort | low, medium, high, xhigh, max デフォルト: max | none, low, medium, high, max デフォルト: medium |
| max_completion_tokens | 1 から 524288 デフォルト: 32768 | - |
| stop | array | string |
| tool_web_search | boolean デフォルト: false | - |
| tools | array | - |
| tool_choice | object | - |
| disable_formatting | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
| temperature | - | 0 から 2 デフォルト: 0.7 |
| top_p | - | 0 から 1 デフォルト: 0.9 |
| max_tokens | - | 1 から 393216 |
| enable_thinking | - | boolean デフォルト: true |
| thinking_budget | - | 1 から 393216 デフォルト: 32768 |
| response_format | - | enum |
| web_search_linkup | - | boolean デフォルト: false |
テキスト、画像、ビデオ入力とテキスト出力、1Mトークンコンテキスト、最大524,288個の出力トークンを備えます。モデルは常に次のように推論します:reasoning_effortはどれだけ深く(低、中、高、xhigh、またはmax;デフォルトはmax)かを設定し、推論テキストはreasoning_contentで返されます。推論トークンは出力トークンとして請求されます。繰り返しのプロンプト接頭辞は自動的にキャッシュされ、キャッシュされた入力レートで請求されます。tool_web_searchをtrueに設定してモデルがウェブ検索できるようにします。実行された各検索が請求され、1つのリクエストで複数回の検索が可能です。ウェブ検索を使用した回答は、真でない限りSources listで終了disable_formatting。response_formatを通じた構造化出力はサポートされていません。代わりにプロンプトでJSONを求めてください。
思考機能はデフォルトで有効で、無効化も可能です。推論トークンは出力トークンとして請求されます。画像入力はテキストとともに受け付けられます。JSONモードもサポートされています。このモデルでは厳格なJSONスキーマ出力は利用できません。オプションのリンクアップウェブ検索は、呼び出し時のみ請求されます。2026年10月27日以降、deepseek-v4-1-flashモデルIDはこのモデルで提供されます。
MiniMax M3.1 Flash は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID minimax-m3-1-flash を使ってください。 どちらのモデルも同じエンドポイントで呼び出します。model を minimax-m3-1-flash または deepseek-v4-1-flash-1017 に設定してください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m3-1-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'両方のモデルを扱ったプロンプトテストと比較実験です。
MiniMax M3.1 Flash のほうが新しいリリースです (2026年10月19日)。DeepSeek V4.1 Flash 1017 のリリースは 2026年10月17日 です。 どちらのモデルもコンテキスト長は 1M トークンです。 1 回の応答で MiniMax M3.1 Flash は最大 524,288 出力トークン、DeepSeek V4.1 Flash 1017 は最大 393,216 を返します。 このページの仕様、料金表、パラメーターは EmpirioLabs のライブカタログに基づいています。
MiniMax M3.1 Flash のほうが新しいリリースです (2026年10月19日)。DeepSeek V4.1 Flash 1017 のリリースは 2026年10月17日 です。
入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金は MiniMax M3.1 Flash のほうが低くなっています。 両方のライブ料金表はこのページにあり、常に API の請求額と一致します。
はい。どちらのモデルも同じ EmpirioLabs API キーで POST /v1/chat/completions を使うため、ほとんどの連携は model の値を変えるだけで切り替えられます。モデル固有のパラメーターに依存している場合は、先にこのページのパラメーター表を確認してください。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンド で各モデルを開き、API と同じパラメーターで同じプロンプトを両方に実行できます。
