MiniMax M3.1 Flash vs Aion 3.5: veinte veces el precio de entrada por un modelo que nadie ha evaluado

Aion 3.5 cobra $3.00 por un millón de tokens de entrada. MiniMax-M3.1-Flash cobra $0.15. El modelo que cobra veinte veces más es el que nadie ha evaluado —ni Artificial Analysis ni ningún otro evaluador neutral que podamos encontrar— y también es el que no puede aceptar imágenes, no se puede descargar y deja de generar a los 32.768 tokens. Todas las mediciones publicadas en esta comparativa apuntan en la misma dirección, y el único argumento del otro lado es uno que AionLabs no ha respaldado con una cifra. Vale la pena decirlo antes de que el planteamiento de cualquiera de los dos proveedores tenga audiencia.

La comparación no está reñida sobre el papel, lo que la hace más útil que una comparación reñida. Aion 3.5, lanzado el 23 de septiembre de 2026 por AionLabs, es un modelo de razonamiento exclusivamente de texto con una ventana de 262.144 tokens y una tarifa plana de $3.00 / $6.00. MiniMax-M3.1-Flash, lanzado el 19 de octubre de 2026 por MiniMax, es una mezcla de expertos de 428 mil millones de parámetros con 23 mil millones activos por token, entrada nativa de imágenes y vídeo, una ventana de un millón de tokens, una tarifa de $0.15 / $0.60 y pesos en Hugging Face desde el 23 de octubre. Uno de ellos es un modelo de frontera de 2026 con precio de producto básico. El otro es un endpoint de razonamiento de propósito general con el precio de un modelo de frontera de hace dos años.

Lo que cada lado realmente es

Aion 3.5 es el modelo insignia de AionLabs, con ID de modelo aion-labs/aion-3.5, entrada y salida de texto. La ventana de contexto es de 262.144 tokens, el doble de los 131.072 de Aion 3.0, con un límite de 32.768 tokens en la respuesta. El razonamiento es obligatorio en lugar de opcional y se establece en alto de forma predeterminada, con bajo y máximo disponibles; no existe una ruta sin razonamiento. AionLabs describe la arquitectura como un conjunto de múltiples modelos de la familia GLM en lugar de una única red entrenada —la afirmación más interesante de su documentación y la más difícil de verificar desde fuera, porque no se ha publicado ninguna evaluación que separe la salida del conjunto de la de cualquier miembro individual. Las lecturas de entrada en caché cuestan $0,75 por millón, un descuento del 75 % sobre la tarifa de entrada.

MiniMax-M3.1-Flash es el MoE disperso de MiniMax con 428B en total y 23B activos, entrenado de forma nativa en baja precisión y distribuido tal cual: el checkpoint abierto ocupa 252,4 GB en 48 shards de safetensors más un drafter de decodificación especulativa DSpark de 2,3 GB, en lugar de una copia maestra en BF16. Acepta texto, imágenes y vídeo y devuelve texto, cuenta con una ventana de entrada de 1.000.000 de tokens con hasta 524.288 tokens de salida, y tiene un precio plano de 0,15 $ por millón de tokens de entrada, 0,60 $ de salida y 0,015 $ en lecturas en caché. El razonamiento está siempre activado con cinco niveles de esfuerzo; no hay forma de desactivar el pensamiento, y la API rechaza de plano una solicitud de desactivación.

Las dimensiones que lo deciden

• Precio de entrada — MiniMax-M3.1-Flash $0.15 por millón frente a Aion 3.5 $3.00. Una diferencia de 20×.

Precio de salida — $0,60 por millón frente a $6,00. Una diferencia de 10×.

• Entrada en caché — $0,015 por millón frente a $0,75. Una diferencia de 50×, y la partida que domina una factura con uso intensivo de razonamiento.

• Ventana de contexto — 1.000.000 de tokens frente a 262.144.

• Salida máxima — 524.288 tokens frente a 32.768.

• Modalidades de entrada — texto, imagen y vídeo frente a solo texto.

• Puntuación independiente — Artificial Analysis Intelligence Index 43, quinto de 174 modelos, a 0,22 $ por tarea del índice; nada publicado para Aion 3.5.

• Velocidad de salida: 95,6 tokens por segundo en el tracker, frente a los aproximadamente 52 medidos por agregadores de terceros para Aion 3.5.

• Pesos abiertos — un checkpoint de Hugging Face bajo la MiniMax Community License frente a un modelo cerrado, solo por API.

• Control de razonamiento — cinco niveles de esfuerzo, siempre activado, frente a tres niveles, obligatorio.

Ambas tarjetas de tarifas son planas, así que la planitud se cancela.

La defensa tentadora de Aion 3.5 es la predictibilidad: $3.00 por millón en toda la ventana de 262K, sin acantilado de contexto largo, sin un nivel que duplique tu coste por token a mitad de un documento. Esa es una virtud genuina, y tampoco es un diferenciador aquí, porque MiniMax-M3.1-Flash también es plano — $0.15 plano, desde 4.000 tokens hasta un millón. Cualquiera que sea el valor de una tarifa predecible, MiniMax la ofrece a una vigésima parte del precio y con una ventana cuatro veces más grande. La uniformidad separa a estos dos modelos de los proveedores con niveles. No los separa entre sí.

Lo que queda es la factura real. Un prompt de 240.000 tokens cuesta alrededor de $0,036 en MiniMax-M3.1-Flash. El mismo prompt en Aion 3.5 cuesta alrededor de $0,72, y la respuesta cuesta además diez veces más por token. Si tu carga de trabajo es a escala documental —contratos largos, repositorios completos, transcripciones de varias horas—, la diferencia de precio se multiplica justo en el punto en que el número de tokens es mayor, que es exactamente lo contrario de donde te interesa.

El problema de lo puntuado frente a lo no puntuado es toda la historia.

Artificial Analysis otorga a MiniMax-M3.1-Flash una puntuación de 43 en su Intelligence Index, lo que lo sitúa en quinto lugar entre 174 modelos, con un coste medido de 0,22 USD por completar una tarea del índice. El rastreador también señala que es inusualmente verboso —consumió 180 millones de tokens de salida a lo largo del índice, muy por encima de la mediana— y, dado que la salida se factura a cuatro veces la tarifa de entrada, la verbosidad ya está incluida en esos 0,22 USD. Estás viendo una cifra que ha sobrevivido al peor hábito del modelo.

Aion 3.5 no tiene equivalente. AionLabs no publica ninguna tabla de benchmark que podamos encontrar, ningún laboratorio independiente lo ha puesto a prueba, y las páginas de comparación similares que lo incluyen llevan la misma nota: no evaluado. Esa ausencia no es prueba de que el modelo sea débil. Es prueba de que un comprador no tiene nada con lo que comparar salvo la lista de tarifas, y la lista de tarifas es la única pieza de evidencia que argumenta en su contra.

Donde Aion 3.5 todavía tiene un caso real

Tres argumentos sobreviven al contacto con los números. El primero es la diversidad de fallos. Si una gran parte de tu tráfico ya funciona con una familia de modelos, un ensemble construido a partir de un linaje diferente es una segunda opinión no correlacionada, y vale la pena pagar por errores no correlacionados en la pequeña fracción de llamadas en las que una respuesta incorrecta resulta costosa. Enviarías a él quizá el dos por ciento del tráfico. Con un dos por ciento, un precio de entrada 20× es un error de redondeo frente al coste de un solo juicio erróneo.

La segunda es que el razonamiento alto obligatorio elimina una clase de regresión silenciosa. No hay un parámetro de esfuerzo que ajustar, así que no hay un ajuste bajo que degrade silenciosamente una tarea que nadie volvió a probar tras el último cambio de prompt. Ese es un argumento de mantenimiento, no de capacidad, pero los argumentos de mantenimiento son reales.

El tercero es Aion 3.5 Mini. A $0.70 por millón de entrada, $0.18 en caché y $1.40 de salida para la misma ventana de 256K, es un nivel económico plausible, y cualquier comparación que solo mire el modelo insignia está comparando el modelo equivocado de Aion. Aun así, el Mini sigue siendo aproximadamente 4,7× MiniMax-M3.1-Flash en entrada, sigue siendo solo texto, sigue sin puntuación y sigue limitado a 32K de salida.

Donde MiniMax-M3.1-Flash gana sin discusión

La modalidad es la vía más corta hacia una decisión. Aion 3.5 es solo texto. Si la carga de trabajo implica una captura de pantalla, una página escaneada, un diagrama, un gráfico o un fotograma de vídeo, la comparación termina antes de que se mencione el precio, porque a uno de los modelos no se le puede proporcionar la entrada en absoluto.

La longitud de salida es la segunda. Un techo de 524,288 tokens frente a 32,768 supone una diferencia de dieciséis veces, y decide toda tarea cuyo entregable sea a su vez largo: una reescritura completa de un archivo, una migración a través de un repositorio grande, una extracción estructurada sobre un documento sustancial. Un límite de 32K obliga a fragmentar, y la fragmentación obliga a escribir código de orquestación que no tiene nada que ver con la calidad del modelo.

Los pesos abiertos son la tercera opción, con una salvedad que importa. MiniMax publicó el checkpoint el 23 de octubre bajo la MiniMax Community License. Eso son pesos abiertos, no código abierto: el uso no comercial es gratuito, el uso comercial exige mostrar «Built with MiniMax M3» de forma destacada, una notificación única a MiniMax si los ingresos anuales son iguales o inferiores a 20 millones de dólares, y autorización previa por escrito por encima de ese umbral. Es un régimen mucho más permisivo que un modelo únicamente de API, y mucho menos permisivo que MIT. Lea la licencia antes de planificar un despliegue basado en ella.

Poner ambos en una misma ruta de solicitud

Ninguno de los dos modelos está hoy en el catálogo de OrcaRouter, y este artículo no afirma que lo esté. Se puede acceder a Aion 3.5 mediante la propia API de AionLabs y varias plataformas de terceros; a MiniMax-M3.1-Flash, mediante la propia API de MiniMax y el checkpoint abierto si dispone de las GPU para 252 GB. Lo que OrcaRouter enruta desde ese mismo entorno es MiniMax-M3 y DeepSeek V4.1 Flash, ambos al precio de lista del proveedor sin recargo, por lo que cualquier cambio de tarifa del proveedor llega a nuestro lado el mismo día que llega al suyo.

Eso importa para la arquitectura que esta comparación implica realmente. La forma sensata no es una migración de un modelo al otro; es una pequeña porción permanente de tráfico enviada a un modelo construido de forma distinta para obtener una segunda opinión. Dos proveedores, dos claves y dos superficies de facturación para una carga de trabajo del dos por ciento es precisamente la sobrecarga que elimina una puerta de enlace, y la conmutación por error automática significa que el tramo costoso, al degradarse, no se lleva consigo la canalización. Cuando los modelos que realmente estás comparando están en la misma clave, el A/B es una cadena de modelo en lugar de una segunda integración.

¿Qué lo resolvería?

Una evaluación independiente de Aion 3.5. Esa es toda la pieza que falta, y su ausencia está dañando la posición de AionLabs más de lo que podría hacerlo cualquier competidor. Puntúalo cerca de 43 a $0.22 por tarea y el sobreprecio se derrumba hasta convertirse en un relato de nicho para una segunda opinión. Puntúalo sustancialmente por encima de 43 y el cálculo cambia: seguirías sin trasladar un pipeline a una tarifa de entrada de $3.00, pero tendrías una razón defendible para gastarlo en las llamadas que importan, y la afirmación sobre el ensemble finalmente tendría evidencia que la respalde en lugar de una descripción.

Hasta que ese número exista, la elección es entre un modelo medido a una vigésima parte del precio, con cuatro veces más contexto y entrada de imágenes, y un modelo sin medir a precio premium cuyas principales ventajas documentadas son un precio plano que su rival también ofrece y un razonamiento obligatorio que su rival impone al rechazar la alternativa. En ese par solo hay una opción predeterminada defendible, y la pregunta interesante no es si elegirla, sino qué dos por ciento de tu tráfico merece la excepción.