MiniMax M3.1 Flash 対 Gemini 3.5 Flash-Lite：価格は半分、スコアは2倍、それでも明らかな選択肢にはならない

Gemini 3.5 Flash-Liteは2026年7月21日から販売されています。 MiniMax M3.1 Flashは2026年10月19日に登場し、100万入力トークンあたり$0.15、100万出力トークンあたり$0.60でした。これはGemini 3.5 Flash-Liteの$0.30と$2.50の半分、およそ4分の1です。Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは、新しいモデルが43、Googleのモデルが22を記録しています。したがって、MiniMax M3.1 Flashはすべてのトークン単価で安く、独立系の指数では能力が2倍です。ところが、タスクあたりコストの行に目を移すと、Gemini 3.5 Flash-Liteが$0.19対$0.22で勝っています。この逆転こそが、この比較に正面から入る唯一の誠実な方法です。なぜなら、それは判断が料金表の問題ではまったくないことを教えてくれるからです。

見た目が似ているだけの2つの料金表

各ベンダーが実際に公開している内容から始めてください。構造は数値と同じくらい異なるからです。

• 入力 — MiniMax M3.1 Flashの100万トークンあたり$0.15に対し、Gemini 3.5 Flash-Liteでは$0.30。

• 出力 — $0.60 対 $2.50、4対1の差。

• キャッシュ済み入力 — $0.015 対 $0.03、いずれも入力料金の90%割引です。

• キャッシュストレージ — Googleは100万キャッシュトークンあたり1時間$1.00で課金します。MiniMaxのリリース時の料金表には、ストレージ料金が個別に記載されていません。

• BatchとFlex — Googleは両ティアで入力を$0.15、出力を$1.25に引き下げ。MiniMaxのローンチ価格は3行の定額カードのみで、ローンチ資料にバッチティアはない。

• 優先 — Googleは優先ティアを入力$0.54、出力$4.50で販売している。MiniMaxのローンチ投稿には同等のものは発表されていない。

• コンテキストと出力上限 — どちらも100万入力トークンに対応しています。MiniMaxは最大524,288出力トークンまで許容しますが、Gemini 3.5 Flash-Liteは65,536で止まります。

• 重み — MiniMaxは10月23日、自社のコミュニティライセンスの下で252.4 GBのダウンロードを公開しました。Gemini 3.5 Flash-Liteはプロプライエタリです。

バッチ階層には独自の一文を割く価値がある。そこが、2つの料金体系がほぼ接する唯一のポイントだからだ。バッチ遅延を許容できるチームは、Gemini 3.5 Flash-Liteの入力を$0.15で利用できる。これはMiniMaxの標準入力価格とまったく同じだが、出力は$1.25で、依然としてMiniMaxの$0.60の2倍以上だ。バッチは入力の差を縮めるものの、出力の差はそのまま残す。ワークロードが出力重視の場合（エージェントやコーディングのワークロードはそうだ）、バッチ割引はこの比較を救わない。

能力差は微妙なものではないが、ベンチマーク版を読んでほしい

Artificial Analysisは両方のモデルを同じスイートで実行していますが、結果は僅差ではありません：

• インテリジェンス指数 — MiniMax M3.1 Flash は 43 で、173 モデル中 5 位。Gemini 3.5 Flash-Lite は 22 で、44 位。

• Terminal-Bench 4.0 — 26% 対 1%。

AutomationBench-AA — 73% 対 25%。

• GDPval-AA — 1,458 対 985。

• SciCode — 53% 対 41%。

Terminal-Benchの数字は、文脈を無視して引用されやすいものなので、文脈が必要です。Google自身のGemini 3.5 Flash-Liteのモデルカードには、Terminal-Bench 2.1で54.0%と記載されています。Artificial AnalysisはTerminal-Bench 4.0を実行し、1%と記録しています。どちらの数値も正しい可能性があります。なぜなら、これらは異なる世代のベンチマークであり、テストしている内容が異なるからです。1%という数値は、Flash-Liteがターミナルを使えないという意味ではなく、現在の難易度の高いエンドツーエンドのターミナルタスクを、助けなしで完了することはほとんどないという意味です。54%という数値は、ベンチマークの以前のバージョンで良好な成績を収めたという意味です。バージョン名を明示せずに、このモデルを「Terminal-Bench」でMiniMax M3.1 Flashと比較する人は、2つの異なるテストを比較しています。

ベンダー対独立系の区別も同じくらい重要だ。Googleのカードもまた、SWE-Bench Proで54.2%、OSWorld-Verifiedで74.0%、GDM-MRCRで72.2%を128Kコンテキストで報告している——すべてベンダー報告で、すべてGoogleが選んだ設定によるものだ。MiniMaxのローンチ投稿はBankerToolBenchで76.2、DeepSWE v1.1で73.7%、OSWorld V2で61.7を報告しており、これもベンダー報告だ。本記事で両モデルを同じハーネスに通した唯一の行はArtificial Analysisのものであり、だからこそこれらの行が議論を支えている。

より高価なモデルでも、タスクあたりのコストがなぜ安くなり得るのか

Artificial Analysisは、Intelligence Indexのタスクを1件完了するあたりのコストを、Gemini 3.5 Flash-Liteで0.19ドル、MiniMax M3.1 Flashで0.22ドルと測定している。出力価格に4対1の差がある横で、それは不可能に見える。だが、この指標が何なのかを思い出せば納得する。実際に消費されたトークンに、プロバイダーの料金を掛けたものだ。料金表の比較ではない。同じタスクを終えるために各モデルがどれだけの作業を行うかの測定なのだ。

MiniMax M3.1 Flashは冗長な推論モデルです。Artificial Analysisは、M3.1 Flashについてインデックス全体で約1億8,000万出力トークンを記録しました。これは同社が追跡するモデルの中央値約1億トークンに対する数字です。Gemini 3.5 Flash-Liteのタスクあたり0.19ドルのコストは、MiniMaxの混合トークン価格のおよそ3分の1であり、同じインデックスをはるかに少ないトークンでこなしていることを示唆します。これはベンダーの主張ではなく、公表された2つの数値からの推論ですが、指し示す方向は同じです。M3.1 Flashの余分な熟考によって正解が得られるタスクでは、そのトークン消費は良い取引です。答えが疑いようもなかったタスクでは、その熟考は無駄であり、トークンあたりの価格が安いモデルのほうが、タスクあたりでは高くつくモデルになります。

実際にありそうなワークロードで請求額を計算してみましょう。月間2,000万入力トークン（キャッシュヒット率60%）に加え、300万出力トークンです。

MiniMax M3.1 Flash — 新規入力800万トークンは$0.15で$1.20、キャッシュ済み1200万トークンは$0.015で$0.18、出力300万トークンは$0.60で$1.80。合計$3.18。

• Gemini 3.5 Flash-Lite — 新規入力800万トークンは$0.30で$2.40、キャッシュ済み1,200万トークンは$0.03で$0.36、出力300万トークンは$2.50で$7.50。キャッシュ保存前の合計は$10.26。

それはMiniMaxに有利な3.2倍の差だ。出力を50万トークンに減らし、分類や抽出ジョブの形にすると、$1.68対$4.01になり、それでも2.4倍だ。Geminiを300万トークン出力のバッチティアに置くと$5.19になり、それでもMiniMaxの1.6倍だ。トークン当たりの計算は微動だにしない。

つまり、タスクあたりコストの逆転は実際に起こり得ますが、その範囲は狭く、これは価格ではなくトークン効率についての話です。あなたのワークロードがIntelligence Indexに似ている場合——小規模なモデルでも素早く完了できる、短く明確に定義されたタスク——Flash-Liteの効率によって料金表上の差を埋められる可能性があります。あなたのワークロードが上記の請求書に似ている場合、それはありません。信頼できる唯一の予測は、あなた自身のプロンプトで、両方のモデルにおいて測定したあなた自身のトークン数です。

速さとは、互いに反対方向を指す2つの測定値だ

スピードの話は「どちらが速いか」という話よりも興味深い。なぜなら、2つのモデルはその半分ずつでそれぞれ勝っているからだ。

• 最初のトークンまでの時間 — MiniMax M3.1 Flash では 1.48 秒、Gemini 3.5 Flash-Lite では 6.94 秒。MiniMax モデルはほぼ 5 倍早く応答を開始します。

• 出力スループット — 毎秒95.6トークンに対し430.2。一度開始されると、Flash-Liteは約4.5倍速くストリーミングします。

どの数値が重要になるかは、呼び出しの形によって変わります。チャットインターフェースでは、ユーザーが体感するのは最初のトークンまでのレイテンシです。最初の一言までに7秒間止まるモデルは、その後どれだけ速く出力しても壊れているように感じられます。長い生成——100,000トークンのレポートや大規模なリファクタリング——では、スループットが実時間を支配し、スタートが遅いモデルが先に終わることもあります。各ステップが短いツール呼び出しで、ループが20回実行されるエージェントループでは、最初のトークンまでの時間を20回支払うことになり、スループットはほとんど問題になりません。

注意点が2つある。Artificial AnalysisはM3.1 Flashで毎秒95.6トークンを計測したが、MiniMax自身の資料では中央値170超、ピーク200超と主張している——サービング経路と測定条件によってこの数値は大きく変わるという戒めだ。また、Flash-Liteの毎秒430トークンは確かに高速だが、出力上限が65,536トークンであるため、その速度が最も活きる長文生成のケースには上限がある。MiniMaxの524,288トークン上限はその8倍の大きさだ。

プロバイダー間のばらつきは、モデル間の差よりも大きい。OrcaRouter の Gemini 3.5 Flash-Lite に関する自社ページでは、ルーティング先のプロバイダー全体で、最初のトークンまでの時間の p50 が 3.59 秒、p95 が 10.00 秒と報告されているが、Artificial Analysis の数値は 6.94 秒だ。これは矛盾ではない。異なるバックエンドが処理するルーティング済みモデルとは、こういうものだからだ。またこれは、レイテンシーに関してこれら2つを比較する誠実な方法は、どちらかのベンダーの単一の数値を信じることではなく、自分のルートを測定することだという意味でもある。

規制対象業務を決定すべき行

Artificial AnalysisのAA-Omniscience評価では、MiniMax M3.1 Flashはスコア16を記録しています。事実に関する質問の56%に正しく回答し、ハルシネーション率は93%です。この最後の数値は、回答の93%が誤っていたという意味ではありません。正しくなかった回答のうち93%が、部分的な回答や回答拒否ではなく、完全に誤った回答だったという意味です。つまり、このモデルは本来なら断るべき場面でも、たいてい回答してしまいます。

Gemini 3.5 Flash-Lite の Artificial Analysis ページには AA-Omniscience スコアが掲載されていないため、両者を回答の差し控えについて比較することはできない。その不在は「問題なし」のお墨付きではなく、データの欠落である。言えるのは、能力の上限がより低く、短い回答への強い偏りを持つモデルは、異なる形で失敗する可能性があるということだ — 回答を控えることによって、あるいは明らかに薄い出力を生み出すことによって — しかし、それを裏付ける公開された測定値は存在しない。小さいモデルだからというだけで、より安全だと想定してはならない。

コーディングやエージェント的タスクでは、AA-Omniscience は優れた予測指標ではない。モデルは事実を想起するよう求められているのではなく、ファイルやツールの結果に基づいて行動するよう求められているからだ。契約書の要約、顧客のポリシーに関する質問への回答、提出書類からの数値抽出など、知識労働に似たあらゆる作業では、93%という数字は最後に考慮するものではなく、まず設計の前提とすべきものだ。そこでは検索、引用確認、人によるレビューの工程は任意ではなく、トークン単価が安いことも、自信満々の誤答のコストを相殺しない。

自分の作業量でも破綻しない意思決定ルール

• 短い出力を伴う大量の分類、抽出、ルーティング、翻訳 — Gemini 3.5 Flash-Lite。22インデックスは狭いタスクには十分で、毎秒430トークンが要点であり、65,536出力トークンも十分だ。入力$0.15のバッチティアにより、大量処理のケースはさらに強固になる。

• リポジトリ規模のコーディング、マルチステップエージェント、長文ドキュメント、長文出力 — MiniMax M3.1 Flash。Terminal-Bench 4.0 の26%対1%が重要な差であり、524,288出力トークンは厳しい上限を取り除き、入力価格は半額です。

• オンプレミスまたはウェイトアクセス — MiniMax M3.1 Flash、そしてそれのみです。252.4 GB のダウンロードが存在するのは事実ですが、これは MiniMax Community Licence に準拠します。商用展開ではクレジット表示が必要で、年間売上高が 2,000 万ドルを超える場合は事前の書面による許可が必要です。「オープンウェイト」は「オープンソース」ではなく、調達担当者はパラメータ数を確認する前にライセンスを読むべきです。

• レイテンシ重視のチャット — 両方をテストしましょう。MiniMaxは最初のトークンまでの時間で大差をつけて優位に立ち、Geminiはストリーミングのスループットで優位に立ちます。どちらが速く感じられるかは回答の長さによって変わります。

• 教師なしの事実質問応答 — 検索と検証がなければ、どちらも成り立たない。MiniMax M3.1 Flash には測定済みの回答放棄（棄権）問題があり、Gemini 3.5 Flash-Lite については公表された測定値が一切ない。

それぞれが実際に呼び出し可能な場所

はっきり言っておく価値のある非対称性がある。Gemini 3.5 Flash-Lite は現在 OrcaRouter のカタログに掲載されているため、1つの API キーで、プロバイダーの定価のままマークアップ0%で呼び出せ、プロバイダー間の自動フェイルオーバーや、他のモデルと組み合わせるためのルーティング DSL も利用できる。MiniMax M3.1 Flash はカタログになく、そこでの MiniMax のラインアップは次で終わる：MiniMax-M3。M3.1 Flash を呼び出すには、MiniMax 自身の API か、同社のサービングパートナーのいずれかを使うことになる — 10月22日にデプロイを発表した Tenstorrent Cloud も含まれる。

そのことは、本番よりも評価にとって重要です。タスクあたりのコストという問いを自社データで決着させたいなら、有用な比較は多くの場合、1つのキーで MiniMax-M3 と Gemini 3.5 Flash-Lite を比べることです。両者は同じ方法でルーティングでき、同じように従量課金されるからです。その後、より新しいモデルは、2社目のベンダーを採用する前に、そのベースラインを上回る必要があります。OrcaRouter はプロバイダーの定価を変更せずにそのまま通すため、MiniMax の価格変更や Google のバッチ料金階層は、交渉済み契約の終了時ではなく、変更された当日に請求書へ反映されます。

どれを選ぶかは、どの数値なら間違っても許容できるかによって決まる

Gemini 3.5 Flash-Lite を選び、その能力を見誤ると、失敗は目に見える形で現れます。Terminal-Bench 4.0 での 1% と AutomationBench-AA の 25% というスコアは隠せません。タスクが失敗するのを目にし、別のモデルへ移すことになるでしょう。

MiniMax M3.1 Flashを選び、コストについて判断を誤ったとしても、その失敗は料金表が示唆するほど深刻ではありません。上記のトークン従量制の例では2〜3倍安く、Artificial Analysisのタスク指標では約16%高価です。どちらの結果も壊滅的ではありません。

MiniMax M3.1 Flash を選び、回答を控えるべきかどうかの判断を誤ると、その失敗は表に出ません。これが知識作業における意思決定を導くべき非対称性であり、この比較が「より安く賢いモデルが勝つ」で終わらない理由でもあります。モデルが検査可能な成果物を操作するエージェント型およびコーディングのワークロードでは、MiniMax M3.1 Flash がより低いトークン価格でより有力な選択肢となります。大量の短答処理では、Gemini 3.5 Flash-Lite は速度とタスク効率で依然として採用に値します。検証レイヤーのない事実作業では、正直に言えば、どちらのモデルもその地位を獲得していません。