MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek V4.1 Flash ve Claude Haiku 5.5: Tek Hata Düzeltme, Üç Fatura

Üç ucuz kodlama modeli dört hafta içinde piyasaya çıktı: DeepSeek V4.1 Flash (1017 güncellemesiyle), Claude Haiku 5.5 ve ilk haftasını anonim Space Bunny olarak geçiren MiniMax M3.1 Flash. Üçünün de 1M token bağlam penceresi var ve milyon girdi tokenı başına 0,10 ila 0,17 dolar arasında ücret alıyorlar. Peki rutin kodlama işleri için hangisini kullanmalısınız?

AIHubMix, üç modele de aynı hata düzeltme görevini tek bir API anahtarıyla üçer kez verdi. Her model hatayı her seferinde doğru düzeltti; ancak faturalar ve bekleme süreleri oldukça farklıydı:

• Claude Haiku 5.5, varsayılan ayarlarında en hızlı ve en ucuz modeldi: düzeltme başına yaklaşık 7 saniye ve 0,0007 dolar.
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 yaklaşık 15 saniye sürdü ve 0,0014 dolara mal oldu.
• MiniMax M3.1 Flash, varsayılan ayarında 56 saniye sürdü ve 0,0045 dolara mal oldu. low ayarına getirildiğinde süre 9,5 saniyeye, ücret ise testteki en ucuz sonuç olan 0,0006 dolara düştü.

Görev, doğruluk açısından bir kazanan belirlemiyor. Aşağıda her modelin bu görevdeki maliyetini ve hangi durumda doğru tercih olduğunu bulabilirsiniz.

Neden bu üç model?

Aynı iş için rekabet ediyorlar. Üçü de kendi sağlayıcılarının ürün yelpazesindeki ucuz ve hızlı modeller; günlük kodlama işleri ve ajan adımları için tasarlanmışlar:

• DeepSeek, V4.1 Flash'ı 10 September'da, 1017 güncellemesini ise 17 October'da yayımladı.
• Anthropic, Haiku 5.5'i 7 October'da yayımladı.
• MiniMax'in modeli 23 September'da Space Bunny Alpha adıyla ortaya çıktı, 27 September'da adını aldı ve 19 October'da AIHubMix üzerinden token başına ücretlendirmeyle kullanılabilir oldu.

Kullanıcılar bu modelleri şimdiden karşılaştırıyor. Space Bunny'nin OpenRouter'daki ücretsiz haftasında günlük listede DeepSeek V4.1 Flash'ı geride bırakarak zirveye çıktı. OrcaRouter, Haiku'nun piyasaya sürülmesinden bir gün sonra Haiku 5.5 ile M3.1 Flash'ı karşılaştıran bir yazı yayımladı.

Fiyatlar, 19 October 2026 tarihindeki AIHubMix liste fiyatlarıdır. AIHubMix, DeepSeek V4.1 Flash 1017 için 19–25 October tarihleri arasında %30 indirim uyguluyor; bu indirim yukarıdaki fiyatlara dahil değildir. 100K tokenı aşan istemlerde Haiku 5.5'in ücreti $0.50 / $2.50, yani temel ücretin beş katıdır. DeepSeek'in kendi API'si yoğun saatlerde iki kat ücret alırken AIHubMix tek fiyat listeliyor. M3.1 Flash'ın video girdisi MiniMax'in belgelerinde yer alıyor; AIHubMix şu anda bu model için metin ve görüntü listeliyor.

Teknik özellikler her sağlayıcının belgelerinden alınmıştır: MiniMax'in model listesi, DeepSeek'in modeller ve fiyatlandırma sayfası ve Anthropic'in Haiku sayfası. DeepSeek'in kıyaslama puanları, V4.1 Flash teknik raporunda kendi bildirdiği puanlardır. Haiku'nun Artificial Analysis'teki 43 puanına OrcaRouter atıfta bulunuyor. M3.1 Flash için MiniMax ya da başka biri tarafından yayımlanmış bir kıyaslama sonucu yok.

Görev

Testte, faturalandırma işlevindeki iki hata düzeltiliyor. Bu, üç sağlayıcının da bu modelleri çözebileceklerini söylediği türden bir "hızlı hata düzeltme" görevi:

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

İstem, belirtileri ("duraklatma dönem sonunu aşınca bir gün eksik ücret alınması" ve "örtüşen duraklatmalarda gün sayısının az, bazen de negatif olması") belirtiyor ve yalnızca düzeltilmiş işlevi istiyor. Ardından yerel bir test altyapısı, işlevi 215 gizli senaryoda çalıştırıyor: elle yazılmış 15 uç durum (birbirine değen duraklatmalar, iç içe duraklatmalar, tüm dönemi kapsayan bir duraklatma, boş bir dönem) ve kaba kuvvetli bir referansa göre kontrol edilen 200 rastgele senaryo. Orijinal işlev bunların 138'ini geçiyor.

Her model, 19 October 2026 tarihinde AIHubMix'in Chat Completions uç noktasından varsayılan ayarlarla üç kez çalıştırıldı. M3.1 Flash ayrıca low ayarında da çalıştırıldı. Tüm rakamlar AIHubMix tarafından ölçüldü; başka hiç kimse bunları tekrarlayıp doğrulamadı.

Sonuçlar

Maliyet hesaplamasında her modelin girdi, önbelleğe alınmış girdi ve çıktı için AIHubMix fiyatları kullanılır. Üç modelde de düşünme tokenları çıktı olarak ücretlendirilir.

Sonuçların gösterdikleri şöyle:

• Doğrulukta berabere kaldılar. On iki çalıştırmanın on ikisinde de düzeltme kusursuzdu. Bu görev üç modeli kalite açısından birbirinden ayıramıyor; öyleymiş gibi davranmayacağız.
• Faturayı varsayılan ayarlar belirliyor. Aynı düzeltmede Flash'ın varsayılan ayarı, Haiku'nunkinin yaklaşık 8 katı kadar düşünüyor. Haiku'nun varsayılan düzeltme maliyeti, Flash'ın varsayılan maliyetinin yaklaşık altıda biri (bin düzeltme başına $0.70'e karşılık $4.45).
• low ayarındaki Flash en ucuz yapılandırma; bin düzeltme başına $0.64 ile Haiku'nun $0.70'lik maliyetinin biraz altında. Yine de Haiku daha hızlı.
• Ham hızlar da farklı. Çıktı tokenlarının geçen süreye bölünmesiyle Haiku için yaklaşık 183 token/sn, DeepSeek için 148 ve Flash için 112 elde edildi. Haiku daha az token üretiyor ve bunları daha hızlı üretiyor.

Bunun gibi her 1.000 düzeltme için: Haiku yaklaşık $0.70, DeepSeek yaklaşık $1.35, Flash ise varsayılan ayarda yaklaşık $4.45 veya low ayarında $0.64 tutuyor.

Çok daha kısa ikinci bir görevde, beş destek talebini dört etikete ayırma işinde, üç modelin ve ayarlarının toplam 30 yanıtının tamamı doğruydu. Her çağrı 0,0001 doların altında tuttu. Flash 0 ila 6 düşünme tokenı, Haiku hiç düşünme tokenı kullanmadı; AIHubMix üzerinden reasoning_effort: "none" gönderilmesine rağmen DeepSeek yaklaşık 25 token kullandı. Bunun gibi kısa çağrılarda bu farkların hiçbiri faturayı etkilemiyor.

Hangi model hangi durumda öne çıkıyor?

Claude Haiku 5.5, bir kişinin yanıt beklediği durumlarda varsayılan tercih. Varsayılan ayarlarda en hızlı ve en ucuz modeldi; ayrıca üç model arasında en güçlü bağımsız puana sahip. İki konuda zayıf kalıyor: İstem 100K tokenı aştığında fiyatı beş katına çıkıyor ve çıktı sınırı 128K.

DeepSeek V4.1 Flash 1017, kanıt ve denetim gerektiğinde tercih edilecek model. Yayımlanmış kıyaslama verisi en fazla olan model; MIT lisansı altında açık ağırlıklar, gerçekten düşünmeyen bir mod ve 384K çıktı sınırı sunuyor. Görevimizde varsayılan düşünme düzeyi diğer iki modelin arasında kaldı.

MiniMax M3.1 Flash, sabit fiyatla uzun girdiler kullanacağınızda ya da düşünme düzeyini ayarlayacağınızda tercih edilebilir. AIHubMix, istem uzunluğundan bağımsız tek bir fiyat listeliyor; çıktı 512K'ya kadar çıkıyor ve MiniMax video girdisini belgeliyor. low ayarında testteki en ucuz modeldi. Üç konuda zayıf kalıyor: Varsayılan ayarı burada en yavaş ve en pahalı ayar, model henüz kimse tarafından kıyaslamaya tabi tutulmadı ve düşünme kapatılamıyor.

Uzun istemlerdeki fiyat farkını küçümsemek kolay. Tahmini bir hesap için, önbellekleme olmadan 300K tokenlık bir kod tabanı istemini ele alıp yalnızca girdi maliyetini hesaplayalım. OrcaRouter'ın tarif ettiği gibi Haiku 5.5'in 100K üzeri tarifesinin tüm isteme uygulandığını varsayarsak, girdi maliyeti 300,000 × $0.50 ÷ 1M = $0.15 olur. M3.1 Flash'ın maliyeti 300,000 × $0.165 ÷ 1M ≈ $0.05, DeepSeek'inki de yaklaşık aynı olur. Böylece Haiku çağrı başına yaklaşık 3 kat daha pahalıya gelir.

Kim hangisini seçmeli?

• Etkileşimli kodlama yardımı, kısa istemler ve yanıt bekleyen kullanıcılar: Claude Haiku 5.5.
• Kıyaslama verisine, kendi sunucunuzda çalıştırmaya veya düşünmenin tamamen atlandığı çağrılara ihtiyaç duyan işlem hatları: DeepSeek V4.1 Flash 1017.
• Geniş bağlamlı işler, uzun çıktılar veya video girdisi; düşünme düzeyi açıkça ayarlanmış şekilde: MiniMax M3.1 Flash, low ya da medium ayarında.
• Emin değil misiniz? Kendi görevinizi üç modelde de çalıştırın. Tek bir anahtar ve tek bir döngü yeterli.

Üçünü tek anahtarla çalıştırın

AIHubMix'te üç model de aynı OpenAI uyumlu uç noktası üzerinden yanıt verir; dolayısıyla yalnızca model kimliği değişir. Hızlı başlangıç kılavuzunda API anahtarının nasıl alınacağı anlatılıyor:

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")

Yan yana fiyat kartları AIHubMix'in karşılaştırma sayfalarında yer alıyor: M3.1 Flash ile DeepSeek V4.1 Flash 1017 ve M3.1 Flash ile Claude Haiku 5.5.

Sık sorulan sorular

Kodlama için hangisi daha iyi: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek V4.1 Flash mı, Claude Haiku 5.5 mi?
İki hatalı işlevi düzeltme görevimizde üçü de her seferinde doğru sonuç verdi. Haiku 5.5, varsayılan ayarlarda en hızlı ve en ucuz modeldi; M3.1 Flash ise düşük çabaya ayarlandığında en ucuzuydu. DeepSeek'in yayımlanmış kıyaslama verisi en fazla.

Testte MiniMax M3.1 Flash neden bu kadar yavaştı?
Varsayılan düşünme düzeyi max. Aynı düzeltmede varsayılan ayarda yaklaşık 6,400, low ayarında ise yaklaşık 600 düşünme tokenı kullandı; süre 56 saniyeden 10 saniyenin altına düştü.

DeepSeek V4.1 Flash 1017, DeepSeek V4.1 Flash'tan farklı mı?
1017, DeepSeek'in V4.1 Flash için 17 October 2026'da yayımladığı güncellemedir; 1M bağlam ve 384K çıktı sınırı aynıdır. AIHubMix'teki model kimliği deepseek-v4.1-flash-1017'dir.

Uzun istemler için en ucuz model hangisi?
100K tokenı aşan istemlerde MiniMax M3.1 Flash ve DeepSeek V4.1 Flash, Claude Haiku 5.5'in yaklaşık üçte biri kadar tutar; çünkü Haiku'nun fiyatı 100K'nın üzerinde beş katına çıkar.

Üçü de tek bir API anahtarıyla çağrılabilir mi?
Evet. AIHubMix'te üçü de aynı anahtarı ve aynı OpenAI uyumlu uç noktasını kullanır; yalnızca model kimliği değişir.

MiniMax M3.1 Flash'ın kıyaslama puanları var mı?
Henüz yok. MiniMax herhangi bir puan yayımlamadı ve model Artificial Analysis'te de yer almıyor. Model için puan gösteren tablolarda genellikle MiniMax M3'ün puanları veriliyor.

Okumaya devam edin: MiniMax M3.1 Flash serisi

• Flash kısa listenize girdiyse, Space Bunny'den başlayıp M2.7 ve M3'e kıyasla nelerin değiştiğini ve ne kadara mal olduğunu öğrenin: MiniMax M3.1 Flash, Space Bunny'dir: M2.7 ve M3'ten Neler Değişti, Fiyatı Ne?
• Buradaki Flash sonucu neredeyse tamamen tek bir ayara bağlı. Bu yazıda beş düzeyin tamamı ölçülüyor: MiniMax M3.1 Flash Düşünme Düzeyleri: Aynı Hata Düzeltmede Varsayılan Ayar Neden Low Ayarının 7 Katına Mal Oldu?
• Mevcut MiniMax M2.5/M2.7 kodunuzu sıfırdan başlamadan taşıyorsanız, önce hataları ve sessiz değişiklikleri okuyun: 18 Nov Öncesinde MiniMax M2.5/M2.7'den Geçiş: M3.1 Flash'taki "requires adaptive thinking" 400 Hatasını Düzeltme

Kaynaklar

• MiniMax: Modeller
• DeepSeek: Modeller ve Fiyatlandırma
• Anthropic: Claude Haiku
• AIHubMix: MiniMax M3.1 Flash ile DeepSeek V4.1 Flash 1017
• OrcaRouter: Claude Haiku 5.5 ile MiniMax M3.1 Flash Önizlemesi