Kimi K3.1 Pro vs MiniMax M3.1 Flash: een prijsverschil van 15× dat kleiner wordt naarmate de opdracht groter wordt

Zet Kimi K3.1 Pro en MiniMax M3.1 Flash op een prijslijst naast elkaar, en de beslissing lijkt al genomen voordat je begint: de ene kost vijftien keer zoveel als de andere per miljoen tokens in een gemengde mix [LEVERANCIERSPRIJZEN; de verhouding is onze eigen berekening]. Zet ze in plaats daarvan op een overzicht per taak, en de kloof is ingekrompen tot een factor negen en een half, en daarna tot ongeveer drie. Geen van de leveranciersprijzen veranderde tussen die metingen. De noemer wel. Deze twee concurreren niet om dezelfde regel in je budget, en de snelste manier om te kiezen is uitzoeken welke regel je werklast raakt.

Twee profielen die nooit op dezelfde koper waren gericht

Kimi K3.1 Pro is een sparse model met 2.800B totale parameters en 104B actieve parameters per token [VENDOR], een context van 1M tokens [VENDOR], en redeneervermogen dat altijd aan staat: de effort-instelling staat op laag, hoog of max, met max als standaard, terwijl temperature en top_p vast staan [VENDOR]. Het heeft vandaag geen open weights; de leverancier belooft een release tegen 4 november [VENDOR], en Artificial Analysis markeert het nog steeds als propriëtair [INDEPENDENT]. Op die index noteert het 57,5 outputtokens per seconde [INDEPENDENT] en een score van 55,09 [INDEPENDENT].

MiniMax M3.1 Flash werd op 2026-10-19 uitgebracht [VENDOR] als het tegenovergestelde soort object: een context van 1.048.576 tokens met een maximale uitvoer van 524.288 tokens [VENDOR], 116,2 tokens per seconde [INDEPENDENT], en een score van 42,71 [INDEPENDENT]. Eén afrondingsopmerking: Artificial Analysis rondt dat af naar 43, onze cataloguskaart naar 42 [INDEPENDENT] — dezelfde meting.

De framing die de eerste alinea overleeft, is dus niet "frontier model versus budgetmodel." Het is een diep nadenkende generalist met een uitvoeringsintensief profiel tegenover een snel model met lange context en goedkope doorvoer dat een week oud is. De 12,38 indexpunten tussen hen [INDEPENDENT] zijn reëel, maar ongelijk verdeeld, en die ongelijkheid is de beslissing.

Waar het indexgat eigenlijk vandaan komt

Splits je de index op in de rijen, dan verschijnt er een patroon: de voorsprong van Kimi K3.1 Pro is geconcentreerd in rijen die aanhoudende uitvoering belonen in plaats van opgeslagen kennis. Alle onderstaande cijfers zijn [INDEPENDENT], afkomstig van Artificial Analysis.

• Terminal-Bench 4.0: 67,17% tegenover 25,76%, een verschil van 41,4 punten en de grootste kloof in de reeks.

{{1}}Terminal-Bench-Science: 34,29% tegen 3,33%, een verschil van 31,0 punten.{{/1}} {{2}}Lage eencijferige percentages zijn geen afrondingsartefact; dat is een model dat de taakfamilie grotendeels niet aankan.{{/2}}

• GDPval-AA: 1.845,72 tegenover 1.457,57, een verschil van 388 Elo. Elo is niet lineair in capaciteit, dus interpreteer dit als een resultaat in een andere klasse, niet als een percentage.

• SciCode: 60,76% tegen 53,36% — oprecht concurrerend.

• AA-LCR 86,33% tegenover 79,67%; MMMU-Pro 83,87% tegenover 79,13%; CritPt 24,57% tegenover 22,29%; HLE 52,46% tegenover 47,96%. Dit zijn de rijen waarin de twee het dichtst bij elkaar liggen, en het zijn allemaal lange-context- of kennisintensieve rijen.

• AutomationBench: 73,30% tegenover 72,52% — praktisch gelijk.

AnalystAgent staat op 38,75 voor Kimi K3.1 Pro en FrontierCode op 47,07%, beide zonder gepubliceerde MiniMax-tegenhanger. Een ontbrekend resultaat is geen nul en geen bewijs voor wat dan ook, behalve dat de vergelijking hiaten heeft.

De rij die elk eenvoudig verhaal ingewikkelder maakt, is AA-Omniscience. MiniMax M3.1 Flash beantwoordt meer kennisvragen correct — 56,20% nauwkeurigheid tegenover 51,02% — maar scoort 15,55 tegenover 29,52, omdat het hallucinatiepercentage 92,81% versus 43,89% is [INDEPENDENT]. De index bestraft zelfverzekerde foute antwoorden. Een model dat iets vaker gelijk heeft en met veel meer zelfvertrouwen fout zit, is een gevaar voor werk dat op retrieval is gebaseerd, waar een niet-onderbouwde zin erger is dan toegeven dat je iets niet weet.

Prijsstelling, gelezen met drie noemers

Op tokeniveau bevinden de twee zich niet in dezelfde markt. Kimi K3.1 Pro staat genoteerd op $2,00 input en $10,00 output per miljoen tokens, cache-leesacties op $0,20, gewogen 3:1 op $4,00 [VENDOR]. MiniMax M3.1 Flash staat genoteerd op $0,15 input en $0,60 output, cache-leesacties op $0,015, gewogen 3:1 op $0,2625 [VENDOR]. De gewogen verhouding is 15,2×.

Per voltooide indextaak daalt de verhouding tot 9.6×: $2.1145 voor Kimi K3.1 Pro tegenover $0.2201 voor MiniMax M3.1 Flash [INDEPENDENT]. De reden is mechanisch. Eén indextaak verbruikt 55,195 outputtokens van Kimi K3.1 Pro en 78,612 van MiniMax M3.1 Flash — 42% meer output van het goedkopere model, wat aan het dure uiteinde van de tabel aan zijn eigen voordeel knaagt. Kosten per taak is het getal waar een financiële afdeling naar zou moeten kijken, en dat ligt al een derde lager dan de verhouding in de kop suggereert.

Omgekeerd komen de indexpunten per gecombineerde dollar neer op 13,8 voor Kimi K3.1 Pro en 162,7 voor MiniMax M3.1 Flash [INDEPENDENT]. Dat is geen aanbeveling: als de enige beperking een maximale benchmark per dollar is, is het antwoord ondubbelzinnig, en als het erom gaat deze klasse van taken überhaupt te voltooien, doet de rekensom er niet toe.

Waarom de kloof blijft instorten naarmate de klus groter wordt

Het zuiverste bewijs is Plotly's DataAnalyticsBench — 43 vragen over synthetische windparkgegevens, één run per model, dus een richting in plaats van een verdeling [INDEPENDENT]. Kimi K3.1 Pro beantwoordde 42 van de 43 tegen $0,31 per vraag, $13,47 in totaal, met 7,5 modelaanroepen en ongeveer 440.000 inputtokens per vraag. MiniMax M3.1 Flash beantwoordde 41 van de 43 tegen ongeveer $0,10 per vraag, $4,09 in totaal, met ongeveer 45 aanroepen en 4,2 miljoen inputtokens per vraag.

Er gebeuren drie dingen tegelijk. De nauwkeurigheid is vrijwel identiek — één vraag verschil, ruim binnen wat één enkele run oplost. De prijskloof is versmald tot 3,1×. En het mechanisme is zichtbaar: het goedkopere model komt er door 45 aanroepen te doen waar het andere 7,5 nodig heeft, en 9,5× de input per vraag door te drukken. Het koopt nauwkeurigheid met context en iteraties in plaats van parameterdiepte, en beide zijn goedkoop per token maar niet gratis per taak.

Schaal op naar honderdduizend vragen per maand en de vergelijking wordt $31.000 tegenover $10.000, ruwweg $252.000 per jaar verschil [INDEPENDENT, geëxtrapoleerd uit de cijfers per vraag van Plotly]. Dat is een echte begrotingspost, en het volume waarop je het nauwkeurigheidsverschil van 41 versus 42 per fout antwoord moet beprijzen: een voorsprong van twee punten op een taak waar je bedrijf van afhankelijk is, kan meer dan een kwart miljoen dollar waard zijn.

Waar de goedkope tier echt wint

MiniMax M3.1 Flash is de betere keuze voor workloads met eenzelfde profiel: hoog volume, korte of weinig beperkte outputs, veel retrieval-context en tolerantie voor een nieuwe run. Classificatie, schema-beperkte extractie met een validator stroomafwaarts, samenvatting op schaal, retrieval-augmented antwoorden waarbij elke zin herleidbaar moet zijn tot een aangeleverde passage, en bulkgeneratie met review. Doorvoer helpt: 116,2 tokens per seconde tegenover 57,5 [INDEPENDENT] is ongeveer twee keer zoveel gelijktijdigheid per replica voordat je in de wachtrij belandt, en de maximale output van 524.288 tokens [VENDOR] betekent dat langvormige jobs geen aaneenschakeling nodig hebben.

Het hallucinatiecijfer begrenst die lijst in plaats van haar op te sieren. Een percentage van 92,81% [INDEPENDENT] is te overleven wanneer de ground truth in de prompt staat en een validator niet-ondersteunde beweringen afwijst. Dat is niet te overleven in een open-ended feitelijke assistent zonder retrieval, zonder citatiecontrole en zonder human in the loop — en de iets hogere nauwkeurigheid ervan zal die fouten moeilijker op te merken maken, niet gemakkelijker.

Waar het dure abonnement zichzelf terugverdient

Kimi K3.1 Pro verdient zijn prijs op rijen die op werk lijken in plaats van op herinnering. Terminal-Bench 4.0 met 67,17% en Terminal-Bench-Science met 34,29% zijn de duidelijkste signalen: langdurige shell- en coderingstaken waarbij een gedeeltelijk antwoord een mislukte run is en elke nieuwe poging technische aandacht kost in plaats van tokens [INDEPENDENT]. Het verschil van 388 Elo-punten van GDPval-AA [INDEPENDENT] wijst dezelfde kant op voor professioneel werk. Als jouw workload een agent is die een meerstapsprocedure zonder toezicht moet afronden, dan is een score van 25,76% op Terminal-Bench 4.0 [INDEPENDENT] geen korting — het is een ander product.

Twee operationele details horen hier, niet in een voetnoot. Thinking staat altijd aan, waarbij de inspanning standaard op max [VENDOR] staat, dus latentie is niet iets dat je naar beneden draait zonder een verandering in de mogelijkheden te accepteren; reken op een p50 van ongeveer 6.9 seconden in plaats van op een snel pad dat niet bestaat. In productie op onze route over de zeven dagen tot 26 oktober liep Kimi K3.1 Pro op 52.4 outputtokens per seconde met een foutpercentage van 0.064% en verwerkte 1.305B tokens in drie dagen [OURS]. MiniMax M3.1 Flash verwerkte in dat venster slechts ongeveer 10,000 tokens op onze route [OURS], veel te weinig om iets te meten, dus elk latentie- en kostencijfer hier voor dit model, inclusief doorvoer, is van de evaluator.

Kiezen tussen hen

Begin bij de evaluatierij die het meest op je verkeer lijkt, niet bij de indexkop of de prijslijst. Als het antwoord berust op Terminal-Bench, GDPval of een andere familie voor langdurige uitvoering, dan beslechten de scheidingen van 41 punten en 388 Elo het voordat kosten ter sprake komen. Als het berust op AA-LCR, MMMU-Pro, CritPt of AutomationBench, dan liggen de twee binnen enkele punten van elkaar en moet je kiezen op prijs, doorvoer en context — dat wil zeggen MiniMax M3.1 Flash, met een retrievallag en een validator die het hallucinatieprofiel beheert.

Het middelste geval is afgebakend analytisch werk met een controleerbaar antwoord. Plotly's 42 van de 43 tegen 41 van de 43 [INDEPENDENT] heeft die vorm, en een verschil van 3,1× bij een taak waarbij het goedkopere model 9,5× de invoer nodig heeft om gelijk te blijven, is een echte afweging. Bemonster eerst je eigen verkeer; een enkele run van 43 vragen is een richting, geen oordeel.

Eén structurele opmerking over prijsstelling, die belangrijker is dan elke ratio hierboven. OrcaRouter geeft tokenprijzen van leveranciers ongewijzigd door, dus wanneer een lijstprijs verandert, verandert onze prijs voor dat model dezelfde dag mee, zonder dat er tussendoor een opnieuw onderhandelde staffel is. Elke ratio hier is een momentopname van de huidige prijslijsten van twee leveranciers, geen opslagregeling — als een van beide leveranciers volgende maand de outputprijs verlaagt, verschuiven zowel de 15,2× als de 9,6×, terwijl de facturering een spiegel van die van hen blijft. Het is ook de reden waarom het voordeel van de goedkope staffel eerder opnieuw gecontroleerd dan uit het hoofd geleerd moet worden: MiniMax M3.1 Flash kwam op 19 oktober [VENDOR] uit, een week voordat dit werd geschreven, en introductieprijzen zijn zelden definitieve prijzen.

Bronnen: Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, gegevens per 26 oktober 2026, voor index-, rij-, doorvoer- en kosten-per-taakcijfers; Plotly's DataAnalyticsBench-verslagen van 20 en 23 oktober voor de vergelijking met 43 vragen; leveranciersmodelkaarten voor prijzen, contextlimieten, parameters en releasedata. MiniMax M3.1 Flash verwerkte in het venster van zeven dagen ongeveer 10.000 tokens op de route van OrcaRouter, te weinig om te meten, dus de latentie- en kostencijfers hier zijn die van de beoordelaar.