MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs Claude Haiku 5.5: uma correção de bug, três contas

Três modelos de programação baratos foram lançados com menos de quatro semanas de diferença: DeepSeek V4.1 Flash (com a atualização 1017), Claude Haiku 5.5 e MiniMax M3.1 Flash, que passou sua primeira semana como o anônimo Space Bunny. Os três têm uma janela de contexto de 1M tokens e custam entre $0.10 e $0.17 por milhão de tokens de entrada. Então, qual deles você deve usar para tarefas rotineiras de programação?

A AIHubMix submeteu os três ao mesmo conserto de bug, três vezes cada, usando uma única chave de API. Todos os modelos corrigiram o bug corretamente em todas as tentativas, mas os custos e os tempos de espera variaram bastante:

• Claude Haiku 5.5 foi o mais rápido e o mais barato nas configurações padrão: cerca de 7 segundos e $0.0007 por correção.
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 levou cerca de 15 segundos e custou $0.0014.
• MiniMax M3.1 Flash levou 56 segundos nas configurações padrão e custou $0.0045. Com a configuração low, caiu para 9.5 segundos e $0.0006, o resultado mais barato do teste.

A tarefa não aponta um vencedor em termos de precisão. Veja abaixo quanto custa executá-la com cada modelo e em que situação cada um é a escolha certa.

Por que estes três

Eles concorrem pela mesma tarefa. Os três são opções baratas e rápidas das respectivas linhas de produtos, voltadas para programação do dia a dia e etapas de agentes:

• A DeepSeek lançou o V4.1 Flash em 10 de setembro e a atualização 1017 em 17 de outubro.
• A Anthropic lançou o Haiku 5.5 em 7 de outubro.
• O modelo da MiniMax apareceu como Space Bunny Alpha em 23 de setembro, recebeu seu nome em 27 de setembro e passou a poder ser chamado por token na AIHubMix em 19 de outubro.

Os usuários já os comparam. Durante a semana gratuita do Space Bunny na OpenRouter, ele liderou o ranking diário, à frente do DeepSeek V4.1 Flash. A OrcaRouter publicou uma comparação entre o Haiku 5.5 e o M3.1 Flash no dia seguinte ao lançamento do Haiku.

Os preços são os valores de tabela da AIHubMix em 19 de outubro de 2026. A AIHubMix está oferecendo um desconto de 30% no DeepSeek V4.1 Flash 1017 entre 19 e 25 de outubro, não incluído acima. O Haiku 5.5 custa $0.50 / $2.50 para prompts com mais de 100K tokens, cinco vezes a tarifa básica. A API própria da DeepSeek cobra o dobro nos horários de pico, enquanto a AIHubMix mantém um preço único. A entrada de vídeo do M3.1 Flash consta na documentação da MiniMax; atualmente, a AIHubMix lista texto e imagem para ele.

As especificações vêm da documentação de cada fornecedor: a lista de modelos da MiniMax, a página de modelos e preços da DeepSeek e a página do Haiku da Anthropic. As pontuações do DeepSeek em benchmarks são informadas pela própria empresa no relatório técnico do V4.1 Flash. A pontuação 43 do Haiku no Artificial Analysis é citada pela OrcaRouter. A MiniMax ou qualquer outra empresa ainda não publicou benchmarks do M3.1 Flash.

A tarefa

O teste consiste em corrigir dois bugs em uma função de faturamento, o tipo de “correção rápida de bug” para o qual os três fornecedores anunciam esses 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

O prompt descreve os sintomas (“cobrou por um dia a menos” quando uma pausa se estende além do fim do período e “contagem de dias insuficiente, às vezes negativa” quando as pausas se sobrepõem) e pede somente a função corrigida. Em seguida, um harness local executa 215 casos ocultos: 15 casos extremos escritos manualmente (pausas consecutivas, pausas aninhadas, uma pausa que cobre o período inteiro e um período vazio) e 200 casos aleatórios verificados em relação a uma implementação de referência por força bruta. A função original passa em 138 deles.

Cada modelo foi executado três vezes pela API Chat Completions da AIHubMix em 19 de outubro de 2026, usando as configurações padrão. O M3.1 Flash também foi executado em low. Todos os valores foram medidos pela AIHubMix; ninguém mais os reproduziu.

Resultados

Os custos usam os preços da AIHubMix para entrada, entrada em cache e saída de cada modelo. Nos três modelos, os tokens de raciocínio são cobrados como tokens de saída.

Veja o que os resultados mostram:

• Empate em precisão. Doze execuções, doze correções perfeitas. Esta tarefa não permite diferenciar a qualidade dos três modelos, e não vamos fingir que permite.
• As configurações padrão determinam o custo. Nas configurações padrão, o Flash usa cerca de 8× mais tokens de raciocínio que o Haiku para a mesma correção. A correção do Haiku custa cerca de um sexto da do Flash nas configurações padrão ($0.70 contra $4.45 por mil correções).
• O Flash em low é a configuração mais barata, a $0.64 por mil correções, um pouco abaixo dos $0.70 do Haiku. O Haiku continua sendo mais rápido.
• A velocidade bruta também varia. A divisão dos tokens de saída pelo tempo total deu cerca de 183 tokens/s para o Haiku, 148 para o DeepSeek e 112 para o Flash. O Haiku gera menos tokens e os gera mais rápido.

Por 1.000 correções como esta: cerca de $0.70 para o Haiku, $1.35 para o DeepSeek e $4.45 para o Flash na configuração padrão ou $0.64 em low.

Em uma segunda tarefa, bem mais curta, que consistia em classificar cinco chamados de suporte em quatro categorias, todas as 30 respostas estavam corretas nos três modelos e suas configurações. Cada chamada custou menos de $0.0001. O Flash usou de 0 a 6 tokens de raciocínio, o Haiku não usou nenhum e o DeepSeek usou cerca de 25, mesmo com reasoning_effort: "none" enviado pela AIHubMix. Em chamadas curtas como essas, nenhuma dessas diferenças afeta o custo.

Em que situação cada um se destaca

Claude Haiku 5.5 é a escolha padrão quando alguém está esperando. Foi o mais rápido e o mais barato nas configurações padrão e tem a pontuação independente mais alta dos três. É menos vantajoso em dois aspectos: o preço quintuplica quando o prompt passa de 100K tokens, e a saída é limitada a 128K.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 é a escolha quando você precisa de dados concretos e controle. Tem a maior quantidade de dados de benchmarks publicados, pesos abertos sob a licença MIT, um modo real sem raciocínio e saída de 384K. Na nossa tarefa, o raciocínio padrão ficou entre os níveis dos outros dois.

MiniMax M3.1 Flash é a escolha para entradas longas com preço fixo ou quando você pretende ajustar o nível de esforço. A AIHubMix cobra um preço único, independentemente do tamanho do prompt; a saída chega a 512K, e a MiniMax documenta suporte a entrada de vídeo. Em low, foi o modelo mais barato do teste. É menos vantajoso em três aspectos: sua configuração padrão foi a mais lenta e mais cara neste teste, ninguém ainda o avaliou em benchmarks e não é possível desativar o raciocínio.

É fácil subestimar a diferença em prompts longos. Como estimativa, considere um prompt com uma base de código de 300K tokens, sem cache, e conte apenas o custo de entrada. Supondo que a tarifa do Haiku 5.5 para mais de 100K tokens se aplique ao prompt inteiro, conforme descreve a OrcaRouter, o custo de entrada será 300,000 × $0.50 ÷ 1M = $0.15. O M3.1 Flash custa 300,000 × $0.165 ÷ 1M ≈ $0.05, e o DeepSeek custa aproximadamente o mesmo. Isso torna o Haiku cerca de 3× mais caro por chamada.

Qual escolher

• Para assistência interativa de programação, prompts curtos e pessoas esperando: Claude Haiku 5.5.
• Para pipelines que precisam de benchmarks, hospedagem própria ou chamadas que dispensam totalmente o raciocínio: DeepSeek V4.1 Flash 1017.
• Para trabalhos com contexto extenso, saídas geradas longas ou entrada de vídeo, com o nível de esforço definido explicitamente: MiniMax M3.1 Flash em low ou medium.
• Na dúvida: execute sua própria tarefa nos três. Basta uma chave e um loop.

Execute os três com uma única chave

Na AIHubMix, os três respondem pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI; só muda o ID do modelo. O guia de início rápido explica como obter a chave:

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")

Os cartões de preços para comparação lado a lado estão nas páginas de comparação da AIHubMix: M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash 1017 e M3.1 Flash vs Claude Haiku 5.5.

Perguntas frequentes

Qual é melhor para programação: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek V4.1 Flash ou Claude Haiku 5.5?
Na nossa tarefa de corrigir dois bugs, os três acertaram todas as vezes. O Haiku 5.5 foi o mais rápido e o mais barato nas configurações padrão, enquanto o M3.1 Flash foi o mais barato com o nível de esforço definido como low. O DeepSeek tem a maior quantidade de dados de benchmarks publicados.

Por que o MiniMax M3.1 Flash foi tão lento no teste?
Seu nível de raciocínio padrão é max. Para a mesma correção, usou cerca de 6,400 tokens de raciocínio na configuração padrão e cerca de 600 em low; o tempo caiu de 56 para menos de 10 segundos.

O DeepSeek V4.1 Flash 1017 é diferente do DeepSeek V4.1 Flash?
1017 é a atualização do V4.1 Flash lançada pela DeepSeek em 17 de outubro de 2026, com o mesmo contexto de 1M e limite de saída de 384K. Na AIHubMix, o ID é deepseek-v4.1-flash-1017.

Qual modelo é mais barato para prompts longos?
Para prompts com mais de 100K tokens, o MiniMax M3.1 Flash e o DeepSeek V4.1 Flash custam cerca de um terço do Claude Haiku 5.5, pois a tarifa do Haiku quintuplica acima de 100K.

É possível chamar os três usando uma única chave de API?
Sim. Na AIHubMix, os três usam a mesma chave e o mesmo endpoint compatível com OpenAI; só muda o ID do modelo.

O MiniMax M3.1 Flash tem pontuações em benchmarks?
Ainda não. A MiniMax não publicou nenhuma, e o modelo não consta no Artificial Analysis. As tabelas que mostram pontuações para ele geralmente estão mostrando as do MiniMax M3.

Continue lendo: a série MiniMax M3.1 Flash

• Se o Flash entrou na sua lista de opções, comece por entender o que é e o que substituiu — do Space Bunny ao preço em comparação com o M2.7 e o M3: MiniMax M3.1 Flash é o Space Bunny: o que mudou em relação ao M2.7 e ao M3 e quanto custa
• O resultado do Flash aqui depende quase totalmente de uma única configuração. Esta publicação avalia os cinco níveis: Níveis de esforço do MiniMax M3.1 Flash: por que a configuração padrão custou 7× mais que low na mesma correção de bug
• Se você estiver adaptando código existente para MiniMax M2.5/M2.7, em vez de começar do zero, leia primeiro sobre os erros e as mudanças silenciosas: Migrando do MiniMax M2.5/M2.7 antes de 18 de nov.: corrigindo o erro 400 “requires adaptive thinking” do M3.1 Flash

Fontes

• MiniMax: modelos
• DeepSeek: modelos e preços
• Anthropic: Claude Haiku
• AIHubMix: MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash 1017
• OrcaRouter: Claude Haiku 5.5 vs MiniMax M3.1 Flash Preview