Claude Sonnet 5.5 vs MiniMax M3: Di Mana Model 15× Lebih Murah Justru Menyamai

Ada satu baris di papan independen di mana MiniMax M3 dan Claude Sonnet 5.5 adalah model yang sama, dan itu bukan yang akan ditebak siapa pun. Pada recall konteks panjang, MiniMax M3 mencetak 83,0% dan Claude Sonnet 5.5 mencetak 82,7%. MiniMax M3 berbiaya $0,30 per juta token input dan $1,20 per juta output. Claude Sonnet 5.5 berbiaya $2,00 dan $10,00. Di seluruh Intelligence Index, biaya terukur M3 adalah $0,51 per tugas versus $7,60 untuk Claude Sonnet 5.5 — lima belas kali lebih murah, dan pada satu-satunya evaluasi yang mengukur apakah sebuah model masih dapat menemukan sesuatu dalam dokumen yang sangat panjang, ia sama sekali tidak tertinggal.

Lalu Anda membuka evaluasi agentik, dan gambarannya terbalik begitu drastis hingga tidak lagi menjadi perbandingan. Pada Terminal-Bench 4.0, yang meminta model menjalankan shell dan benar-benar menyelesaikan tugas perangkat lunak, MiniMax M3 mencetak skor 2,0% dan Claude Sonnet 5.5 mencetak 63,6%. Selisih tiga puluh kali lipat pada satu tolok ukur yang paling menyerupai pekerjaan produksi bukanlah pertanyaan harga, dan tidak ada penghematan per token yang mampu bertahan menghadapinya. Pertanyaan berguna yang dimunculkan oleh adu ini bukanlah "mana yang lebih baik", melainkan mode kegagalan mana dari kedua ini yang dapat diserap oleh beban kerja Anda: MiniMax M3 adalah model berbobot terbuka, sejuta token, video native yang menyamai model frontier dalam retrieval dan ambruk dalam eksekusi, dan Claude Sonnet 5.5 adalah model tertutup yang dirilis pada 28 September 2026 untuk melakukan yang sebaliknya.

Apa masing-masingnya, dinyatakan secara gamblang.

MiniMax M3 adalah model fondasi unggulan dengan bobot terbuka dari laboratorium China, diumumkan pada 1 Juni 2026 dan dapat diunduh di bawah lisensi komunitas MiniMax sendiri. Model ini adalah campuran pakar dengan total sekitar 428 miliar parameter dan sekitar 23 miliar yang aktif per token, serta bersifat multimodal secara native dalam arti yang kuat: teks, gambar, dan video masuk dan teks keluar, dengan pipeline multimodal yang dibangun ulang sejak langkah prapelatihan pertama alih-alih ditambahkan belakangan. Jendelanya adalah 1.048.576 token — dengan minimum yang dijamin dapat digunakan sebesar 512.000 dalam entri katalog kami sendiri — dan output maksimumnya adalah 512.000 token, yang merupakan angka kami, bukan angka vendor, karena MiniMax tidak menerbitkannya. Arsitekturnya adalah MiniMax Sparse Attention, topik arXiv 2606.13392, dan klaim vendor untuknya adalah lebih dari 9× lebih cepat dalam prefilling dan lebih dari 15× lebih cepat dalam decoding dibandingkan generasi sebelumnya pada jendela satu juta token. Itu adalah angka vendor dan kami belum melihatnya direproduksi secara independen.

Claude Sonnet 5.5 adalah model generasi 5.5 kedua dari Anthropic, baru berusia satu hari pada saat penulisan ini, dan bersifat tertutup. Anthropic mendeskripsikannya sebagai kombinasi terbaik antara kecepatan dan kecerdasan dalam jajaran produknya, dan spesifikasinya adalah konteks 1.000.000 token, output sinkron 128.000 token dengan 300.000 di Message Batches API, input teks, gambar, dan file, pemikiran adaptif dengan tingkat upaya yang dapat dipilih, batas pengetahuan Juni 2026, serta retensi data nol yang tersedia sejak peluncuran. Harganya tidak berubah dari Claude Sonnet 5: $2.00 untuk input, $10.00 untuk output, $0.20 untuk pembacaan cache, $2.50 untuk penulisan cache. Anthropic mengatakan model ini berjalan 30% lebih cepat dan memakan biaya hingga 30% lebih sedikit per tugas dibandingkan Claude Sonnet 5 — angka dari vendor, belum direproduksi, dan harus dibaca sebagai klaim tentang jumlah token, bukan tarif, karena tarifnya identik.

Bentuk benchmark adalah keseluruhan ceritanya

Kedua model diukur pada indeks yang sama, revisi v4.3.2, dan hasil per evaluasi itulah yang membuat pasangan ini menarik, bukan timpang.

• Recall konteks panjang — MiniMax M3 83,0% vs Claude Sonnet 5.5 82,7%, perbedaan yang hanya akibat pembulatan pada hasil seri yang sesungguhnya

• SciCode — MiniMax M3 47,1% vs Claude Sonnet 5.5 61,0%, celah yang nyata tetapi masih dapat ditoleransi

• Humanity's Last Exam — MiniMax M3 39,0% vs Claude Sonnet 5.5 55,0%

• Terminal-Bench 4.0 — MiniMax M3 2,0% vs Claude Sonnet 5.5 63,6%, di mana perbandingannya tidak lagi berguna

• Indeks Kecerdasan — MiniMax M3 29 vs Claude Sonnet 5.5 56

• Biaya per tugas Index — MiniMax M3 $0.51 vs Claude Sonnet 5.5 $7.60

• Token keluaran yang dihasilkan di seluruh Index — MiniMax M3 120M vs Claude Sonnet 5.5 410M

• Kecepatan output — MiniMax M3 115,3 token/detik vs Claude Sonnet 5.5 138,7 token/detik

Bacalah baris-baris itu secara berurutan dan sebuah model yang koheren akan muncul. MiniMax M3 kompeten dalam penalaran statis dan pengambilan informasi, tetapi lemah dalam eksekusi berkelanjutan. Hasil Terminal-Bench-nya bukan sekadar kekurangan kecil; skor 2,0% berarti model ini pada dasarnya tidak menyelesaikan tugas-tugas itu, dan pola yang sama terlihat pada skor tolok ukur otomasinya sebesar 0,21 berbanding 0,71, serta pada skor omniscience sebesar 1,35 berbanding 32,3. Di mana MiniMax M3 benar-benar mempertahankan posisinya justru tepat di tempat arsitekturnya mengklaim keunggulan: input yang benar-benar panjang, dibaca dan dijawab. Itulah MSA melakukan apa yang MiniMax jual untuknya.

Baris biaya menambahkan poin kedua yang kurang jelas. MiniMax M3 bukan hanya lebih murah per token — 1/6,7 untuk input dan 1/8,3 untuk output — tetapi juga menghabiskan lebih sedikit token untuk mencapai jawaban, sekitar 120 juta berbanding 410 juta pada papan yang sama. Dua efek berlipat menjadi kesenjangan lima belas kali lipat per tugas. Sebagian dari kesenjangan itu adalah efisiensi yang sesungguhnya dan sebagian lagi semata-mata karena MiniMax M3 menyerah lebih cepat pada tugas yang sedang gagal dilakukannya; tugas murah yang mengembalikan jawaban salah bukanlah penghematan, dan ini adalah pelajaran termurah dalam artikel ini.

Dimensi yang tidak dapat ditunjukkan oleh daftar harga

MiniMax M3 memiliki sifat yang tidak dimiliki dan tidak dapat diperoleh Claude Sonnet 5.5: Anda dapat mengambil bobotnya. Hal itu penting bagi tepat satu kelas pembeli, dan bagi pembeli tersebut hal itu melebihi semua hal di atas. Jika suatu permintaan tidak dapat meninggalkan yurisdiksi, tidak dapat melintasi batas jaringan, atau harus dijalankan di tempat yang sama sekali tidak ada API yang dapat dijangkau, model tanpa bobot yang tersedia bukanlah pilihan pada harga berapa pun, sedangkan model open-weight 428 miliar adalah pilihan. Sifat yang sama justru menjadi beban di arah sebaliknya: melakukan self-hosting 428B parameter dengan 23B aktif adalah keputusan modal, bukan kunci API, dan klaim self-attention MiniMax sendiri ada karena alternatifnya pada satu juta token adalah infrastruktur yang tidak terjangkau.

Bagi semua orang lainnya, perumusan yang jujur adalah bahwa ini adalah garis bangun-versus-beli dengan label harga yang melekat. Claude Sonnet 5.5 adalah model yang lebih baik untuk segala hal yang bersifat agentic. MiniMax M3 adalah model yang lebih baik untuk membaca sesuatu yang sangat besar dan menjawab pertanyaan tentangnya, dan jauh lebih baik secara dramatis untuk memproses video, yang sama sekali tidak diterima oleh Claude Sonnet 5.5 — permukaan inputnya adalah teks, gambar, dan file.

• Bobot — MiniMax M3 terbuka di bawah lisensi komunitas MiniMax vs Claude Sonnet 5.5 tertutup

• Modalitas masukan — MiniMax M3 teks, gambar, dan video vs Claude Sonnet 5.5 teks, gambar, dan berkas

• Output maksimum — MiniMax M3 512.000 token menurut katalog kami vs Claude Sonnet 5.5 128.000 sinkron, 300.000 pada Batches

• Harga cache — MiniMax M3 $0.06 per juta pembacaan vs Claude Sonnet 5.5 $0.20 pembacaan dan $2.50 penulisan

• Kontrol upaya — pemikiran MiniMax M3 diaktifkan, adaptif atau dinonaktifkan vs pemikiran adaptif Claude Sonnet 5.5 di mana menonaktifkan sekarang memerlukan between_toolsbentuk

• Retensi data — MiniMax M3 diatur oleh deployment Anda sendiri jika di-self-host vs Claude Sonnet 5.5 retensi data nol tersedia dari A​nthropic saat peluncuran

Menjalankan keduanya tanpa menjalankan dua kontrak

Campurkan model Tiongkok berbobot terbuka dengan model A nthropic tertutup dalam satu pipeline, dan biaya operasionalnya biasanya bukan tokennya; melainkan kontrak kedua, kunci kedua, rangkaian batas laju kedua, dan tempat kedua di mana kegagalan bisa terjadi. OrcaRouter meringkas semua itu menjadi satu endpoint yang kompatibel dengan Open AI yang mencakup 200+ model, dengan harga daftar penyedia diteruskan tanpa perubahan — tidak ada markup yang ditambahkan ke sisi mana pun — failover otomatis antar penyedia hulu, dan DSL routing untuk menyusun beberapa model menjadi satu panggilan. MiniMax M3 dapat dirutekan di sini sebagai minimax/minimax-m3 dengan tarif M iniMax sebesar $0,30 dan $1,20 serta pembacaan cache $0,06, dan ini adalah salah satu model tersibuk di katalog berdasarkan trafik, yang merupakan sinyal berguna tersendiri: lapisan routing dapat memberi tahu Anda seberapa besar beban nyata yang dipikul sebuah model, bukan hanya seberapa tinggi skornya.

Claude Sonnet 5.5 belum ada di katalog kami, dan artikel ini tidak akan berpura-pura sebaliknya. Rute menuju model itu saat ini adalah API milik Anthropic sendiri. Claude Sonnet 5 dapat dirutekan di sini dengan tarif yang sama, yaitu $2.00 dan $10.00 dan telah demikian sejak 30 Juni, serta menjadi target staging alami sekaligus mitra failover selama penerusnya baru berusia sehari.

Kombinasi itu — pertukaran konteks panjang dan jalur agentik di balik satu kredensial — adalah tujuan dari router. MiniMax M3 menangani 63,2 juta token lalu lintas per minggu melalui katalog ini, dibandingkan dengan 7,9 juta milik Claude Sonnet 5, jadi model murah bukanlah pengganti teoretis di sini; model itu sudah membawa volume tersebut. Merutekan keduanya dari satu kunci berarti pemisahan itu adalah keputusan konfigurasi yang dapat Anda pindahkan lalu lintasnya, bukan kontrak kedua yang harus Anda tanda tangani sebelum Anda dapat menguji sisi yang lebih murah.

Apa yang harus dilakukan dengan dasi

Jika beban kerja Anda adalah tanya jawab berskala dokumen — input yang sangat panjang, jawaban faktual yang singkat, latensi yang masih dapat ditoleransi — hasil imbang pada konteks panjang itu nyata dan keunggulan biaya lima belas kali lipat dari MiniMax M3 juga nyata. Itu adalah pertukaran yang lugas dan layak diuji minggu ini.

Jika beban kerja Anda bersifat agentic, hasil Terminal-Bench sudah menyelesaikannya sebelum harga masuk ke pembicaraan. Claude Sonnet 5.5 dengan $7,60 per tugas Index dibandingkan MiniMax M3 dengan $0,51 adalah premi 15× untuk model yang mencetak enam puluh poin lebih tinggi pada evaluasi yang paling mirip dengan lalu lintas produksi Anda, dan opsi yang lima belas kali lebih murah tetapi gagal menyelesaikan tugas justru adalah yang mahal. Pengukuran yang harus dijalankan pada data Anda sendiri adalah token per tugas yang diselesaikan, bukan token per permintaan, karena hanya angka itulah dalam artikel ini yang membuat keunggulan harga MiniMax M3 tidak bertahan secara default.