Tre modelli di programmazione economici sono usciti nell'arco di quattro settimane: DeepSeek V4.1 Flash (con l'aggiornamento 1017), Claude Haiku 5.5 e MiniMax M3.1 Flash, che per la prima settimana è stato presentato come l'anonimo Space Bunny. Tutti e tre hanno una finestra di contesto da 1M token e costano tra $0.10 e $0.17 per milione di token in input. Quale conviene usare per la programmazione di tutti i giorni?
AIHubMix ha sottoposto tutti e tre allo stesso bug fix, tre volte ciascuno, usando una sola chiave API. Ogni modello ha corretto il bug in modo impeccabile ogni volta, ma i costi e i tempi di attesa sono stati molto diversi:
- Claude Haiku 5.5 è stato il più veloce e il più economico con le impostazioni predefinite: circa 7 secondi e $0.0007 per correzione.
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 ha impiegato circa 15 secondi e $0.0014.
- MiniMax M3.1 Flash con le impostazioni predefinite ha impiegato 56 secondi e $0.0045. Impostandolo su
low, i tempi sono scesi a 9.5 secondi e il costo a $0.0006: il risultato più economico del test.
Il test non individua un vincitore in termini di correttezza. Di seguito vediamo quanto costa usare ciascun modello per questo compito e in quali casi è la scelta giusta.
Perché proprio questi tre
Sono in competizione per lo stesso tipo di lavoro. Tutti e tre appartengono alla fascia economica e veloce dell'offerta dei rispettivi fornitori, pensata per la programmazione quotidiana e le fasi operative degli agenti:
- DeepSeek ha rilasciato V4.1 Flash il 10 settembre e l'aggiornamento 1017 il 17 ottobre.
- Anthropic ha rilasciato Haiku 5.5 il 7 ottobre.
- Il modello di MiniMax è apparso come Space Bunny Alpha il 23 settembre, ha ricevuto il suo nome il 27 settembre e dal 19 ottobre è disponibile su AIHubMix con tariffazione per token.
Gli utenti li confrontano già. Durante la settimana gratuita di Space Bunny su OpenRouter, il modello ha raggiunto il primo posto nella classifica giornaliera, superando DeepSeek V4.1 Flash. OrcaRouter ha pubblicato un confronto tra Haiku 5.5 e M3.1 Flash il giorno dopo il lancio di Haiku.
| MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Claude Haiku 5.5 | |
|---|---|---|---|
| ID modello AIHubMix | minimax-m3.1-flash | deepseek-v4.1-flash-1017 | claude-haiku-5-5 |
| Input / output per 1M | $0.165 / $0.66 | $0.155 / $0.62 | $0.10 / $0.50 |
| Lettura della cache per 1M | $0.0165 | $0.0031 | $0.01 |
| Finestra di contesto | 1M | 1M | 1M |
| Output massimo | 512K | 384K | 128K |
| Tipi di input | Testo, immagini, video | Testo, immagini | Testo, immagini |
| È possibile disattivare il ragionamento | No | Sì | Sì |
| Ragionamento predefinito | max | Attivo | medium |
| Pesi aperti | Non ancora | Sì (MIT) | No |
| Punteggi indipendenti | Nessuno per ora | Sì | Sì |
I prezzi sono quelli di listino di AIHubMix al 19 ottobre 2026. Dal 19 al 25 ottobre AIHubMix applica uno sconto del 30% su DeepSeek V4.1 Flash 1017, non incluso nei prezzi sopra. Haiku 5.5 costa $0.50 / $2.50 per i prompt di oltre 100K token, cinque volte la tariffa base. L'API di DeepSeek applica una tariffa doppia nelle ore di punta, mentre AIHubMix mantiene un prezzo unico. La documentazione di MiniMax indica che M3.1 Flash accetta input video; al momento AIHubMix ne elenca solo testo e immagini.
Le specifiche provengono dalla documentazione dei rispettivi fornitori: l'elenco dei modelli MiniMax, la pagina di DeepSeek dedicata a modelli e prezzi e la pagina di Anthropic su Haiku. I punteggi dei benchmark di DeepSeek sono dichiarati dall'azienda nel suo rapporto tecnico su V4.1 Flash. Il punteggio 43 di Haiku attribuito da Artificial Analysis è citato da OrcaRouter. MiniMax non ha pubblicato benchmark per M3.1 Flash e non lo ha fatto nessun altro.
Il compito
Il test consiste nel correggere due bug in una funzione di fatturazione, il genere di «correzione rapida di un bug» per cui tutti e tre i fornitori promuovono questi modelli:
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
Il prompt descrive i sintomi («addebitato un giorno in meno» quando una sospensione supera la fine del periodo e «troppi pochi giorni, a volte un numero negativo» in caso di sospensioni sovrapposte) e chiede di restituire solo la funzione corretta. Un test harness locale esegue poi 215 casi nascosti: 15 casi limite scritti a mano (sospensioni contigue, annidate, una sospensione che copre l'intero periodo e un periodo vuoto) e 200 casi casuali, verificati rispetto a un'implementazione di riferimento esaustiva. La funzione originale ne supera 138.
Ogni modello è stato eseguito tre volte tramite l'endpoint Chat Completions di AIHubMix il 19 ottobre 2026, con le impostazioni predefinite. M3.1 Flash è stato eseguito anche con low. Tutti i dati sono stati misurati da AIHubMix; nessun altro li ha riprodotti.
Risultati
| Modello e impostazione | Media token di ragionamento | Media token di output | Tempo medio | Costo medio per correzione | Test superati |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 (predefinito) | 755 | 1,323 | 7.2 s | $0.0007 | 215/215 ×3 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 (predefinito) | 1,823 | 2,148 | 14.6 s | $0.0014 | 215/215 ×3 |
| MiniMax M3.1 Flash (predefinito = 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 |
I costi sono calcolati usando i prezzi AIHubMix di ciascun modello per input, input memorizzato nella cache e output. Per tutti e tre, i token di ragionamento sono fatturati come token di output.
Ecco cosa mostrano i risultati:
- Parità nella correttezza. Dodici esecuzioni, dodici correzioni perfette. Questo compito non consente di distinguere i tre modelli per qualità, e non pretenderemo il contrario.
- Le impostazioni predefinite determinano il costo. Con le impostazioni predefinite, Flash usa circa 8× i token di ragionamento di Haiku per la stessa correzione. La correzione con le impostazioni predefinite di Haiku costa circa un sesto rispetto a quella di Flash ($0.70 contro $4.45 ogni mille correzioni).
- Flash con
lowè la configurazione più economica, a $0.64 ogni mille correzioni, leggermente meno di Haiku, che costa $0.70. Haiku resta comunque più veloce. - Ci sono differenze anche nella velocità pura. Dividendo i token di output per il tempo trascorso si ottengono circa 183 token/s per Haiku, 148 per DeepSeek e 112 per Flash. Haiku produce meno token e li genera più velocemente.
Per 1.000 correzioni come questa: circa $0.70 con Haiku, $1.35 con DeepSeek e $4.45 con Flash usando le impostazioni predefinite, o $0.64 con low.
In un secondo compito, molto più breve — classificare cinque ticket di assistenza in quattro categorie — tutte e 30 le risposte dei tre modelli e delle diverse impostazioni erano corrette. Ogni chiamata è costata meno di $0.0001. Flash ha usato da 0 a 6 token di ragionamento, Haiku nessuno e DeepSeek circa 25, anche inviando reasoning_effort: "none" tramite AIHubMix. Per chiamate brevi come queste, le differenze non incidono sul costo.
In quali casi conviene ciascuno
Claude Haiku 5.5 è la scelta predefinita quando c'è una persona in attesa. Con le impostazioni predefinite è stato il più veloce e il più economico, e ha il punteggio indipendente più alto dei tre. Ha due punti deboli: il prezzo quintuplica quando un prompt supera i 100K token e l'output è limitato a 128K.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 è la scelta giusta quando servono dati verificabili e controllo. Ha il maggior numero di benchmark pubblicati, pesi aperti con licenza MIT, una vera modalità senza ragionamento e un output da 384K. Nel nostro test, il ragionamento predefinito si è collocato tra quello degli altri due.
MiniMax M3.1 Flash è la scelta giusta per input lunghi a tariffa fissa o se si vuole regolare il livello di ragionamento. AIHubMix applica un unico prezzo a prescindere dalla lunghezza del prompt, l'output arriva fino a 512K e MiniMax documenta il supporto agli input video. Con low è stato il modello più economico del test. Ha tre punti deboli: con le impostazioni predefinite è l'opzione più lenta e costosa qui, nessuno lo ha ancora sottoposto a benchmark e non è possibile disattivare il ragionamento.
È facile sottovalutare la differenza sui prompt lunghi. A titolo di stima, consideriamo un prompt con una base di codice da 300K token, senza caching, e calcoliamo solo il costo dell'input. Supponendo, come descritto da OrcaRouter, che Haiku 5.5 applichi la tariffa per oltre 100K token all'intero prompt, il costo dell'input è 300,000 × $0.50 ÷ 1M = $0.15. M3.1 Flash costa 300,000 × $0.165 ÷ 1M ≈ $0.05, e DeepSeek più o meno lo stesso. Haiku costa quindi circa 3× per chiamata.
Chi dovrebbe scegliere quale
- Assistenza interattiva alla programmazione, prompt brevi e persone in attesa: Claude Haiku 5.5.
- Pipeline che richiedono benchmark, hosting autonomo o chiamate senza ragionamento: DeepSeek V4.1 Flash 1017.
- Attività con contesto ampio, output generati lunghi o input video, impostando esplicitamente il livello di ragionamento: MiniMax M3.1 Flash con
lowomedium. - Non sai quale scegliere: prova il tuo compito con tutti e tre. Basta una chiave e un ciclo.
Esegui tutti e tre con una sola chiave
Su AIHubMix, tutti e tre rispondono tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI, quindi cambia solo l'ID del modello. La guida rapida spiega come ottenere la chiave:
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")
Le schede di confronto dei prezzi sono nelle pagine comparative di AIHubMix: M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash 1017 e M3.1 Flash vs Claude Haiku 5.5.
Domande frequenti
Quale modello è migliore per programmare: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek V4.1 Flash o Claude Haiku 5.5?
Nel nostro test con due bug da correggere, tutti e tre hanno sempre dato risposte corrette. Con le impostazioni predefinite Haiku 5.5 è stato il più veloce e il più economico, mentre M3.1 Flash è risultato il più economico impostandolo sul livello low. DeepSeek ha il maggior numero di benchmark pubblicati.
Perché MiniMax M3.1 Flash è stato così lento nel test?
Il suo livello di ragionamento predefinito è max. Per la stessa correzione ha usato circa 6,400 token di ragionamento con l'impostazione predefinita e circa 600 con low, e il tempo è sceso da 56 a meno di 10 secondi.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 è diverso da DeepSeek V4.1 Flash?
1017 è l'aggiornamento di DeepSeek V4.1 Flash del 17 ottobre 2026, con la stessa finestra di contesto da 1M e il limite di output di 384K. Su AIHubMix il suo ID è deepseek-v4.1-flash-1017.
Qual è il modello più economico per i prompt lunghi?
Per i prompt di oltre 100K token, MiniMax M3.1 Flash e DeepSeek V4.1 Flash costano circa un terzo di Claude Haiku 5.5, perché la tariffa di Haiku quintuplica oltre i 100K token.
Si possono chiamare tutti e tre con una sola chiave API?
Sì. Su AIHubMix tutti e tre usano la stessa chiave e lo stesso endpoint compatibile con OpenAI; cambia solo l'ID del modello.
MiniMax M3.1 Flash ha punteggi nei benchmark?
Non ancora. MiniMax non ne ha pubblicati e il modello non compare su Artificial Analysis. Le tabelle che riportano i suoi punteggi di solito mostrano quelli di MiniMax M3.
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