MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs Claude Haiku 5.5: 버그 하나 수정하는 데 드는 비용은 세 가지

저렴한 코딩 모델 세 가지가 4주 사이에 출시됐습니다. DeepSeek V4.1 Flash(1017 업데이트 포함), Claude Haiku 5.5, 그리고 출시 첫 주 동안 Space Bunny라는 익명 이름으로 불렸던 MiniMax M3.1 Flash입니다. 세 모델 모두 컨텍스트 윈도우가 1M 토큰이며, 입력 토큰 100만 개당 비용은 $0.10~$0.17입니다. 그렇다면 일상적인 코딩 작업에는 어떤 모델을 써야 할까요?

AIHubMix는 API 키 하나로 세 모델에 동일한 버그 수정 작업을 각각 세 번씩 맡겼습니다. 세 모델 모두 매번 버그를 정확히 수정했지만, 비용과 대기 시간에는 차이가 컸습니다.

• Claude Haiku 5.5는 기본 설정에서 가장 빠르고 저렴했습니다. 수정 한 번에 약 7초, $0.0007이 들었습니다.
• DeepSeek V4.1 Flash 1017은 약 15초가 걸렸고 비용은 $0.0014였습니다.
• MiniMax M3.1 Flash는 기본 설정에서 56초가 걸렸고 비용은 $0.0045였습니다. 설정을 low로 바꾸면 9.5초, $0.0006으로 줄어 테스트에서 가장 저렴한 결과를 냈습니다.

정확성만으로는 이 작업에서 승자를 가릴 수 없습니다. 아래에서 각 모델의 작업 비용과 어떤 상황에 적합한지 살펴보겠습니다.

이 세 모델을 선택한 이유

세 모델은 같은 용도를 두고 경쟁합니다. 모두 각 업체 제품군의 저렴하고 빠른 등급으로, 일상적인 코딩과 에이전트 작업을 겨냥합니다.

• DeepSeek는 9월 10일 V4.1 Flash를 출시했고, 10월 17일 1017 업데이트를 내놓았습니다.
• Anthropic은 10월 7일 Haiku 5.5를 출시했습니다.
• MiniMax 모델은 9월 23일 Space Bunny Alpha라는 이름으로 등장했고, 9월 27일 정식 이름을 얻었으며, 10월 19일 AIHubMix에서 토큰별 요금으로 호출할 수 있게 됐습니다.

사용자들은 이미 두 모델을 비교하고 있습니다. OpenRouter에서 무료로 제공된 Space Bunny의 첫 주에는 일일 차트 1위를 차지해 DeepSeek V4.1 Flash를 앞섰습니다. OrcaRouter는 Haiku 출시 다음 날 Haiku 5.5와 M3.1 Flash 비교 글을 게시했습니다.

가격은 2026년 10월 19일 기준 AIHubMix 정가입니다. AIHubMix는 10월 19일부터 25일까지 DeepSeek V4.1 Flash 1017을 30% 할인하며, 할인 가격은 위 표에 반영되지 않았습니다. 100K 토큰을 초과하는 프롬프트에서 Haiku 5.5는 기본 요금의 5배인 $0.50 / $2.50입니다. DeepSeek 자체 API는 피크 시간대에 두 배의 요금을 청구하지만, AIHubMix는 단일 가격을 적용합니다. M3.1 Flash의 동영상 입력은 MiniMax 문서에 기재돼 있으며, AIHubMix에는 현재 텍스트와 이미지만 제공되는 것으로 나와 있습니다.

사양은 각 업체의 문서를 참고했습니다. MiniMax 모델 목록, DeepSeek 모델 및 가격 페이지, Anthropic Haiku 페이지입니다. DeepSeek의 벤치마크 점수는 V4.1 Flash 기술 보고서에 자체 보고된 수치입니다. Haiku의 Artificial Analysis 점수 43은 OrcaRouter가 인용했습니다. M3.1 Flash는 MiniMax나 다른 곳에서 공개한 벤치마크가 없습니다.

작업

테스트는 결제 함수의 버그 두 개를 수정하는 작업입니다. 세 업체가 모두 이 모델의 용도로 내세우는 전형적인 ‘빠른 버그 수정’ 작업입니다.

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

프롬프트에는 증상(일시 중지가 기간 종료 시점을 넘기면 ‘하루치 요금이 덜 청구됨’, 일시 중지 기간이 겹치면 ‘일수가 너무 적거나 때로는 음수로 계산됨’)을 제시하고, 수정된 함수만 출력하라고 요청했습니다. 그런 다음 로컬 테스트 하네스가 숨겨진 사례 215개를 실행합니다. 여기에는 직접 작성한 경계 사례 15개(기간이 맞닿는 일시 중지, 중첩된 일시 중지, 전체 기간을 덮는 일시 중지, 빈 기간)와 무차별 대입 방식의 기준 구현과 비교하는 무작위 사례 200개가 포함됩니다. 원래 함수는 이 가운데 138개를 통과합니다.

각 모델은 2026년 10월 19일 AIHubMix의 Chat Completions 엔드포인트를 통해 기본 설정으로 세 번 실행했습니다. M3.1 Flash는 low 설정으로도 실행했습니다. 모든 수치는 AIHubMix가 측정했으며, 다른 곳에서 재현한 결과는 없습니다.

결과

비용은 입력, 캐시된 입력, 출력에 대한 각 모델의 AIHubMix 요금을 적용했습니다. 세 모델 모두 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다.

결과에서 알 수 있는 점은 다음과 같습니다.

• 정확성은 동률입니다. 12회 실행에서 모두 완벽하게 수정했습니다. 이 작업으로는 세 모델의 품질을 구별할 수 없으며, 그렇다고 과장해 말하지 않겠습니다.
• 기본 설정이 비용을 결정합니다. 같은 버그 수정 작업에서 Flash의 기본 설정은 Haiku보다 약 8배 많은 추론을 합니다. Haiku의 기본 설정에서 수정 한 번의 비용은 Flash 기본 설정의 약 6분의 1입니다(수정 1,000회당 $0.70 vs $4.45).
• low 설정의 Flash가 가장 저렴합니다. 수정 1,000회당 $0.64로 Haiku의 $0.70보다 약간 낮습니다. 속도는 여전히 Haiku가 더 빠릅니다.
• 처리 속도에도 차이가 있습니다. 출력 토큰 수를 실제 소요 시간으로 나눈 속도는 Haiku가 초당 약 183토큰, DeepSeek가 148토큰, Flash가 112토큰이었습니다. Haiku는 토큰을 더 적게 생성하면서도 더 빠르게 출력합니다.

이 작업과 같은 수정을 1,000회 수행할 때 비용은 Haiku 약 $0.70, DeepSeek 약 $1.35, Flash는 기본 설정에서 약 $4.45, low 설정에서 $0.64입니다.

두 번째 작업은 훨씬 짧았습니다. 고객 지원 티켓 5개를 라벨 4개로 분류하는 작업에서 세 모델과 각 설정 모두 30개 답변이 전부 정확했습니다. 호출 비용은 모두 $0.0001 미만이었습니다. Flash는 추론 토큰을 0~6개 사용했고, Haiku는 전혀 사용하지 않았으며, DeepSeek는 AIHubMix를 통해 reasoning_effort: "none"을 전송해도 약 25개를 사용했습니다. 이런 짧은 호출에서는 어느 차이도 비용에 영향을 주지 않습니다.

각 모델이 강점을 보이는 경우

Claude Haiku 5.5는 사람이 기다리는 상황에서 기본으로 선택할 모델입니다. 기본 설정에서 가장 빠르고 저렴했으며, 세 모델 중 독립 평가 점수도 가장 높습니다. 다만 두 가지 약점이 있습니다. 프롬프트가 100K 토큰을 넘으면 가격이 5배로 뛰고, 출력 한도는 128K입니다.

DeepSeek V4.1 Flash 1017은 근거와 제어 기능이 필요할 때 적합합니다. 공개된 벤치마크 데이터가 가장 많고, MIT 라이선스의 오픈 웨이트를 제공하며, 실제로 추론 기능을 끌 수 있고, 출력 한도도 384K입니다. 이번 작업에서 기본 추론량은 나머지 두 모델의 중간이었습니다.

MiniMax M3.1 Flash는 프롬프트 길이와 관계없이 일정한 가격으로 긴 입력을 처리하거나, 추론 수준을 직접 조정하려는 경우에 적합합니다. AIHubMix는 프롬프트 길이에 상관없이 같은 가격을 적용하고, 출력은 최대 512K이며, MiniMax 문서에는 동영상 입력 지원도 명시돼 있습니다. low 설정에서는 테스트 모델 중 가장 저렴했습니다. 다만 세 가지 약점이 있습니다. 기본 설정은 여기서 가장 느리고 비싼 설정이며, 아직 벤치마크 평가를 받은 적이 없고, 추론 기능을 끌 수 없습니다.

긴 프롬프트에서의 가격 차이는 쉽게 과소평가할 수 있습니다. 대략적인 비용을 계산하기 위해 캐싱 없이 코드베이스 300K 토큰을 입력하고 입력 비용만 따져보겠습니다. OrcaRouter의 설명처럼 Haiku 5.5가 100K 초과 요금을 프롬프트 전체에 적용한다고 가정하면 입력 비용은 300,000 × $0.50 ÷ 1M = $0.15입니다. M3.1 Flash는 300,000 × $0.165 ÷ 1M ≈ $0.05이며, DeepSeek도 비슷한 수준입니다. 따라서 Haiku는 호출당 비용이 약 3배입니다.

어떤 모델을 선택해야 할까

• 짧은 프롬프트를 사용하는 대화형 코딩 지원, 사용자가 결과를 기다리는 경우: Claude Haiku 5.5.
• 벤치마크, 자체 호스팅 또는 추론을 완전히 생략하는 호출이 필요한 파이프라인: DeepSeek V4.1 Flash 1017.
• 긴 컨텍스트 작업, 긴 출력 생성 또는 동영상 입력이 필요하고 추론 수준을 직접 설정할 수 있는 경우: MiniMax M3.1 Flash의 low 또는 medium 설정.
• 잘 모르겠다면: 세 모델 모두에 직접 작업을 맡겨 보세요. 키 하나와 반복문 하나면 됩니다.

키 하나로 세 모델 실행하기

AIHubMix에서는 세 모델 모두 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트에서 응답하므로 모델 ID만 바꾸면 됩니다. 빠른 시작 가이드에서 키 설정 방법을 확인하세요.

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")

AIHubMix 비교 페이지에서 나란히 놓고 가격을 확인할 수 있습니다. M3.1 Flash와 DeepSeek V4.1 Flash 1017 비교 및 M3.1 Flash와 Claude Haiku 5.5 비교 페이지를 참고하세요.

자주 묻는 질문

코딩에는 MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek V4.1 Flash, Claude Haiku 5.5 중 어떤 모델이 더 좋나요?
버그 두 개를 수정하는 테스트에서 세 모델 모두 매번 정확하게 처리했습니다. Haiku 5.5는 기본 설정에서 가장 빠르고 저렴했고, M3.1 Flash는 추론 수준을 low로 설정했을 때 가장 저렴했습니다. 공개된 벤치마크 데이터는 DeepSeek가 가장 많습니다.

테스트에서 MiniMax M3.1 Flash는 왜 그렇게 느렸나요?
기본 추론 수준이 max이기 때문입니다. 같은 수정 작업에서 기본 설정으로 추론 토큰을 약 6,400개 사용했고, low에서는 약 600개를 사용했습니다. 소요 시간도 56초에서 10초 미만으로 줄었습니다.

DeepSeek V4.1 Flash 1017은 DeepSeek V4.1 Flash와 다른가요?
1017은 DeepSeek가 2026년 10월 17일에 출시한 V4.1 Flash 업데이트이며, 컨텍스트 윈도우 1M과 출력 한도 384K는 동일합니다. AIHubMix에서의 모델 ID는 deepseek-v4.1-flash-1017입니다.

긴 프롬프트에 가장 저렴한 모델은 무엇인가요?
100K 토큰을 넘는 프롬프트에서는 MiniMax M3.1 Flash와 DeepSeek V4.1 Flash의 비용이 Claude Haiku 5.5의 약 3분의 1입니다. Haiku는 100K를 초과하면 요금이 5배로 오르기 때문입니다.

API 키 하나로 세 모델을 모두 호출할 수 있나요?
네. AIHubMix에서는 세 모델 모두 같은 키와 같은 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용하며, 모델 ID만 바꾸면 됩니다.

MiniMax M3.1 Flash의 벤치마크 점수가 있나요?
아직 없습니다. MiniMax가 점수를 공개하지 않았고 Artificial Analysis에도 등록돼 있지 않습니다. 이 모델의 점수를 표시하는 표는 대개 MiniMax M3의 점수를 보여주는 것입니다.

더 읽어보기: MiniMax M3.1 Flash 시리즈

• Flash를 후보로 고려 중이라면 Space Bunny부터 M2.7 및 M3와 비교한 가격까지, 모델의 정체와 이전 모델에서 달라진 점을 먼저 확인해 보세요. MiniMax M3.1 Flash는 Space Bunny: M2.7 및 M3에서 달라진 점과 비용
• 이번 테스트에서 Flash의 결과는 거의 전적으로 설정 하나에 달려 있습니다. 이 글에서는 다섯 가지 수준을 모두 측정합니다. MiniMax M3.1 Flash 추론 수준: 같은 버그 수정에서 기본 설정 비용이 low보다 7배 높았던 이유
• 새로 시작하는 대신 기존 MiniMax M2.5/M2.7 코드를 이전하는 경우에는 오류와 눈에 띄지 않는 변경 사항을 먼저 확인하세요. 11월 18일 전 MiniMax M2.5/M2.7에서 이전하기: M3.1 Flash의 “requires adaptive thinking” 400 오류 해결

출처

• MiniMax: 모델
• DeepSeek: 모델 및 가격
• Anthropic: Claude Haiku
• AIHubMix: MiniMax M3.1 Flash와 DeepSeek V4.1 Flash 1017 비교
• OrcaRouter: Claude Haiku 5.5와 MiniMax M3.1 Flash Preview 비교