Tres modelos de programación económicos se lanzaron con cuatro semanas de diferencia: DeepSeek V4.1 Flash (con su actualización 1017), Claude Haiku 5.5 y MiniMax M3.1 Flash, que pasó su primera semana como el anónimo Space Bunny. Los tres tienen una ventana de contexto de 1M de tokens y cuestan entre $0.10 y $0.17 por millón de tokens de entrada. Entonces, ¿cuál deberías usar para tareas de programación rutinarias?
AIHubMix les asignó a los tres la misma corrección de errores, tres veces a cada uno, con una sola clave de API. Todos corrigieron el error correctamente en cada intento, pero las facturas y los tiempos de espera variaron mucho:
- Claude Haiku 5.5 fue el más rápido y el más barato con la configuración predeterminada: unos 7 segundos y $0.0007 por corrección.
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 tardó unos 15 segundos y costó $0.0014.
- MiniMax M3.1 Flash con la configuración predeterminada tardó 56 segundos y costó $0.0045. Al configurarlo en
low, bajó a 9.5 segundos y $0.0006, el resultado más barato de la prueba.
La tarea no permite elegir un ganador en cuanto a corrección. A continuación se indica cuánto cuesta resolverla con cada modelo y en qué casos conviene usar cada uno.
Por qué estos tres
Compiten por el mismo trabajo. Los tres pertenecen al nivel económico y rápido de la línea de su proveedor, pensado para programación cotidiana y tareas de agentes:
- DeepSeek lanzó V4.1 Flash el 10 de septiembre y la actualización 1017 el 17 de octubre.
- Anthropic lanzó Haiku 5.5 el 7 de octubre.
- El modelo de MiniMax apareció como Space Bunny Alpha el 23 de septiembre, recibió su nombre el 27 de septiembre y estuvo disponible para llamadas facturadas por token en AIHubMix el 19 de octubre.
Los usuarios ya los comparan. Durante la semana gratuita de Space Bunny en OpenRouter, encabezó la clasificación diaria, por delante de DeepSeek V4.1 Flash. OrcaRouter publicó una comparación entre Haiku 5.5 y M3.1 Flash al día siguiente del lanzamiento de Haiku.
| MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Claude Haiku 5.5 | |
|---|---|---|---|
| ID del modelo en AIHubMix | minimax-m3.1-flash | deepseek-v4.1-flash-1017 | claude-haiku-5-5 |
| Entrada / salida por 1M | $0.165 / $0.66 | $0.155 / $0.62 | $0.10 / $0.50 |
| Lectura de caché por 1M | $0.0165 | $0.0031 | $0.01 |
| Ventana de contexto | 1M | 1M | 1M |
| Salida máxima | 512K | 384K | 128K |
| Tipos de entrada | Texto, imagen, video | Texto, imagen | Texto, imagen |
| Se puede desactivar el razonamiento | No | Sí | Sí |
| Razonamiento predeterminado | max | Activado | medium |
| Pesos abiertos | Todavía no | Sí (MIT) | No |
| Puntuaciones independientes | Todavía ninguna | Sí | Sí |
Los precios son las tarifas de lista de AIHubMix al 19 de octubre de 2026. AIHubMix ofrece un descuento del 30% en DeepSeek V4.1 Flash 1017 del 19 al 25 de octubre, no incluido arriba. Haiku 5.5 cuesta $0.50 / $2.50 para prompts de más de 100K tokens, cinco veces la tarifa base. La API propia de DeepSeek cobra el doble durante las horas punta, mientras que AIHubMix mantiene un precio único. La documentación de MiniMax indica que M3.1 Flash admite entradas de video; actualmente AIHubMix solo muestra texto e imagen para este modelo.
Las especificaciones se tomaron de la documentación de cada proveedor: la lista de modelos de MiniMax, la página de modelos y precios de DeepSeek y la página de Haiku de Anthropic. Las puntuaciones de referencia de DeepSeek son datos propios publicados en su informe técnico de V4.1 Flash. OrcaRouter cita una puntuación de 43 para Haiku en Artificial Analysis. MiniMax y otras fuentes aún no han publicado puntuaciones de referencia para M3.1 Flash.
La tarea
La prueba consiste en corregir dos errores en una función de facturación, el tipo de «corrección rápida de errores» para el que los tres proveedores promocionan estos modelos:
def billable_days(start: date, end: date, pauses: list[tuple[date, date]]) -> int:
"""Days in the half-open period [start, end) when the subscription was active.
`pauses` holds inclusive (first_day, last_day) ranges..."""
total = (end - start).days
for p_start, p_end in pauses:
s = max(p_start, start)
e = min(p_end, end)
if s <= e:
total -= (e - s).days + 1
return total
El prompt menciona los síntomas («se cobra un día menos» cuando una pausa se prolonga más allá del final del período y «faltan demasiados días, a veces el resultado es negativo» cuando se superponen pausas) y pide únicamente la función corregida. Después, un arnés local ejecuta 215 casos ocultos: 15 casos límite escritos a mano (pausas contiguas, pausas anidadas, una pausa que cubre todo el período y un período vacío) y 200 casos aleatorios contrastados con una implementación de referencia por fuerza bruta. La función original supera 138 de ellos.
Cada modelo se ejecutó tres veces mediante el endpoint Chat Completions de AIHubMix el 19 de octubre de 2026, con la configuración predeterminada. M3.1 Flash también se ejecutó en low. Todas las cifras fueron medidas por AIHubMix; nadie más las ha reproducido.
Resultados
| Modelo y configuración | Promedio de tokens de razonamiento | Promedio de tokens de salida | Tiempo promedio | Costo promedio por corrección | Pruebas |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 (predeterminado) | 755 | 1,323 | 7.2 s | $0.0007 | 215/215 ×3 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 (predeterminado) | 1,823 | 2,148 | 14.6 s | $0.0014 | 215/215 ×3 |
| MiniMax M3.1 Flash (predeterminado = max) | 6,364 | 6,673 | 56.3 s | $0.0045 | 215/215 ×3 |
| MiniMax M3.1 Flash (low) | 591 | 889 | 9.5 s | $0.0006 | 215/215 ×3 |
Los costos se calculan con los precios de AIHubMix de cada modelo para tokens de entrada, entrada en caché y salida. En los tres modelos, los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida.
Esto es lo que muestran los resultados:
- Empate en corrección. Doce ejecuciones, doce correcciones perfectas. Esta tarea no permite distinguir la calidad de los tres modelos, y no vamos a fingir que sí.
- La configuración predeterminada determina la factura. Con la configuración predeterminada, Flash usa aproximadamente 8× más tokens de razonamiento que Haiku para la misma corrección. La corrección con la configuración predeterminada de Haiku cuesta aproximadamente una sexta parte que la de Flash ($0.70 frente a $4.45 por mil correcciones).
- Flash en
lowes la configuración más barata, a $0.64 por mil correcciones, un poco menos que los $0.70 de Haiku. Aun así, Haiku es más rápido. - También varía la velocidad bruta. Al dividir los tokens de salida por el tiempo transcurrido, se obtienen unos 183 tokens/s para Haiku, 148 para DeepSeek y 112 para Flash. Haiku genera menos tokens y lo hace más rápido.
Por cada 1,000 correcciones como esta: Haiku cuesta unos $0.70, DeepSeek unos $1.35 y Flash unos $4.45 con la configuración predeterminada o $0.64 en low.
En una segunda tarea mucho más breve, clasificar cinco tickets de soporte en cuatro etiquetas, las 30 respuestas fueron correctas entre los tres modelos y sus configuraciones. Cada llamada costó menos de $0.0001. Flash usó entre 0 y 6 tokens de razonamiento, Haiku no usó ninguno y DeepSeek usó unos 25, incluso con reasoning_effort: "none" enviado a través de AIHubMix. En llamadas breves como estas, ninguna de las diferencias afecta la factura.
En qué destaca cada uno
Claude Haiku 5.5 es la opción predeterminada cuando hay una persona esperando. Fue el más rápido y el más barato con la configuración predeterminada, y tiene la puntuación independiente más alta de los tres. Tiene dos puntos débiles: el precio se quintuplica cuando un prompt supera los 100K tokens y la salida tiene un límite de 128K.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 es la opción adecuada cuando necesitas datos y control. Tiene la mayor cantidad de puntuaciones de referencia publicadas, pesos abiertos bajo la licencia MIT, un modo real sin razonamiento y 384K de salida. En nuestra tarea, su razonamiento predeterminado quedó entre los otros dos.
MiniMax M3.1 Flash es la opción adecuada para entradas largas a un precio fijo o si vas a ajustar el nivel de esfuerzo. AIHubMix ofrece un solo precio independientemente de la longitud del prompt, la salida llega hasta 512K y MiniMax documenta la compatibilidad con entradas de video. En low fue el modelo más barato de la prueba. Tiene tres puntos débiles: su configuración predeterminada es la más lenta y cara de las probadas, nadie lo ha evaluado en pruebas de referencia y no se puede desactivar el razonamiento.
Es fácil subestimar la diferencia con los prompts largos. Como estimación, considera un prompt de 300K tokens para una base de código, sin caché, y calcula solo el costo de entrada. Suponiendo que Haiku 5.5 aplica su tarifa para más de 100K tokens a todo el prompt, tal como lo describe OrcaRouter, la entrada cuesta 300,000 × $0.50 ÷ 1M = $0.15. M3.1 Flash cuesta 300,000 × $0.165 ÷ 1M ≈ $0.05, y DeepSeek cuesta más o menos lo mismo. Eso hace que Haiku cueste aproximadamente 3× más por llamada.
Cuál elegir
- Ayuda interactiva para programar, prompts breves y personas esperando: Claude Haiku 5.5.
- Flujos de trabajo que necesitan pruebas de referencia, alojamiento propio o llamadas que omitan por completo el razonamiento: DeepSeek V4.1 Flash 1017.
- Trabajo con contexto amplio, salidas generadas largas o entradas de video, con el nivel de esfuerzo configurado explícitamente: MiniMax M3.1 Flash en
lowomedium. - ¿No tienes claro cuál elegir? Prueba tu propia tarea con los tres. Solo necesitas una clave y un bucle.
Ejecuta los tres con una sola clave
En AIHubMix, los tres responden en el mismo endpoint compatible con OpenAI, así que solo cambia el ID del modelo. La guía de inicio rápido explica cómo obtener la clave:
import os, time
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://aihubmix.com/v1", api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"])
prompt = open("task.md").read()
for model, extra in [("minimax-m3.1-flash", {"reasoning_effort": "low"}),
("deepseek-v4.1-flash-1017", {}),
("claude-haiku-5-5", {})]:
t0 = time.time()
r = client.chat.completions.create(model=model, max_tokens=32768,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}], **extra)
print(model, round(time.time() - t0, 1), "s", r.usage.completion_tokens, "output tokens")
Las tarjetas comparativas de precios están en las páginas de comparación de AIHubMix: M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash 1017 y M3.1 Flash vs Claude Haiku 5.5.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programar: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek V4.1 Flash o Claude Haiku 5.5?
En nuestra prueba de corrección de dos errores, los tres acertaron en todos los intentos. Haiku 5.5 fue el más rápido y el más barato con la configuración predeterminada, y M3.1 Flash fue el más barato con un nivel de esfuerzo bajo. DeepSeek tiene la mayor cantidad de datos de pruebas de referencia publicados.
¿Por qué MiniMax M3.1 Flash fue tan lento en la prueba?
Su nivel de razonamiento predeterminado es max. Para la misma corrección, usó unos 6,400 tokens de razonamiento con la configuración predeterminada y unos 600 con low, y el tiempo bajó de 56 a menos de 10 segundos.
¿DeepSeek V4.1 Flash 1017 es diferente de DeepSeek V4.1 Flash?
1017 es la actualización de DeepSeek del 17 de octubre de 2026 para V4.1 Flash, con el mismo contexto de 1M y un límite de salida de 384K. En AIHubMix, su ID es deepseek-v4.1-flash-1017.
¿Qué modelo es más barato para prompts largos?
Para prompts de más de 100K tokens, MiniMax M3.1 Flash y DeepSeek V4.1 Flash cuestan aproximadamente un tercio de Claude Haiku 5.5, porque la tarifa de Haiku se quintuplica por encima de 100K.
¿Se puede llamar a los tres con una sola clave de API?
Sí. En AIHubMix, los tres usan la misma clave y el mismo endpoint compatible con OpenAI; solo cambia el ID del modelo.
¿MiniMax M3.1 Flash tiene puntuaciones de referencia?
Todavía no. MiniMax no ha publicado ninguna y el modelo no aparece en Artificial Analysis. Las tablas que muestran puntuaciones suelen estar mostrando las de MiniMax M3.
Sigue leyendo: la serie MiniMax M3.1 Flash
- Si Flash está entre tus opciones, empieza por conocer qué es y qué reemplazó, desde Space Bunny hasta su precio frente a M2.7 y M3: MiniMax M3.1 Flash es Space Bunny: qué cambió con respecto a M2.7 y M3 y cuánto cuesta
- El resultado de Flash aquí depende casi por completo de una sola configuración. En esta publicación se miden los cinco niveles: Niveles de esfuerzo de MiniMax M3.1 Flash: por qué la configuración predeterminada costó 7× más que low para la misma corrección de errores
- Si vas a migrar código existente de MiniMax M2.5/M2.7 en vez de empezar desde cero, primero lee sobre los errores y los cambios silenciosos: Deja de usar MiniMax M2.5/M2.7 antes del 18 de noviembre: cómo corregir el error 400 de M3.1 Flash «requires adaptive thinking»
