DeepSeek V4.1 Flash 対 MiniMax M3.1 Flash：同一のカード、異なるモデル

ベンダー2社、モデル2つ、価格は1つ。DeepSeek V4.1 FlashとMiniMax M3.1 Flashはどちらも、OrcaRouterで入力100万トークンあたり$0.15、出力100万トークンあたり$0.60です。どちらも100万トークンのコンテキストを提供します。どちらもフラッグシップではなく、それぞれのベンダーがボリュームを獲得したいティアです。定価では両者を区別できないため、これはサイト上で最も明快な比較となります。他のすべての列が優劣を決め、しかも隠れている列は一つもありません。

カード

• DeepSeek V4.1 Flash —入力 $0.15、出力 $0.60、キャッシュ入力 $0.003、平日の2つの時間帯には $0.30／$1.20 へ倍増、コンテキスト1M、最大出力384K、同時リクエスト2,500件、ビジョン対応、実測p50初回トークン1.49秒。

• MiniMax M3.1 Flash — 入力 $0.15、出力 $0.60、コンテキスト1M、最大出力524K、実測p50ファーストトークン2.66秒、当方の確認時点でカード上にキャッシュヒットの記載行は公開されていません。

重要な違いは3つあり、いずれも導入を決める前に測定できます。出力上限、最初のトークンまでのレイテンシ、そしてキャッシュ済みプレフィックスに割引が適用されるかどうかです。

上限：524K 対 384K

MiniMaxの出力上限は36%大きい。1回の呼び出しでは、それが350,000トークンの生成が収まるか収まらないかの差になる。しかも100万トークンあたり$0.60で350,000トークンを出力すると、どちらでも21セントなので、この上限はコストの線ではなく能力の線だ。ワークロードが1リクエストで300Kを超えて書き込むことがなければ、この列はマーケティング用の数字が添えられた引き分けにすぎない。

もしそうなら、その仕事を引き受けるのは2社のうちMiniMaxだけになり、同一価格であることはもはや要点ではなくなる。

速度：1.49 対 2.66秒

DeepSeekの実測ファーストトークンは1.49秒、MiniMaxは2.66秒。どちらもチャットインターフェースがレスポンシブに感じられるほど速く、同時に、1タスクあたり20ターンを行うエージェントがその差を意識するほど遅い——この数値なら1タスクあたり約23秒で、それに対するトークン料金は数セント。スループット律速のパイプラインでは、速いモデルは同じ同時実行予算で単純により多くの仕事をこなす。

1枚のカードだけが表示するキャッシュライン

DeepSeekはキャッシュヒット時の価格を公表しています。入力トークン100万個あたり0.003ドルで、ミス時は0.15ドルです。これはプロンプトのうち繰り返される部分に対して50倍の割引であり、どちらのカードにおいても最大のレバーです。MiniMaxのカードは、私たちが読んだ限りでは、同等の行がありません。これはキャッシュが存在しないという意味ではなく、割引がカードからは公表できないというだけのことです。

安定したシステムプロンプトと増え続ける履歴を毎ターン再送信するエージェントにとって、その非対称性は上限とレイテンシの両方よりも重要になり得る。また、これは仮定するのではなく最初にテストすべきことだ。同じプレフィックスを2回送信し、2つの請求額を比較する。

1枚のカードだけが持つピークウィンドウ

DeepSeekは平日のUTC 01:00～04:00および06:00～10:00の間、すべての料金を2倍にします。ただし中国の祝日は除きます。MiniMaxの$0.15と$0.60は固定です。営業時間中に実行される欧州またはアジアのワークロードは、トラフィックの大部分でDeepSeekのピーク料金（$0.30と$1.20）が適用され、これは同じトークンに対してMiniMaxの表示価格の2倍です。

つまり、一見同じカードも実際には同じではありません。オフピーク時で、安定したキャッシュ済みプレフィックスがあれば、DeepSeek は実質的により安くなります。平日のピーク時間帯でキャッシュがなければ、費用は2倍になります。どちらの文が真になるかはスケジュール次第です。

何を実行するか

両モデルは各ベンダーの公表レートでOrcaRouter上にあり、自動フェイルオーバーを備えた単一のOpenAI互換エンドポイント上にあります。これによりこのテストは低コストになります。それぞれにトラフィックの一部をルーティングし、完了したタスクあたりの出力トークン数、p95レイテンシ、DeepSeekのピーク時間帯に入るリクエストの割合を比較します。

すべきでないのは、ステッカーに目をつけることです。それはこれら2つのモデルが一致する唯一の列であり、つまり何も教えてくれない唯一の列だということです。