MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs Claude Haiku 5.5: Một lần sửa lỗi, ba hóa đơn

Ba mô hình lập trình giá rẻ ra mắt cách nhau chưa đầy bốn tuần: DeepSeek V4.1 Flash (với bản cập nhật 1017), Claude Haiku 5.5 và MiniMax M3.1 Flash, mô hình từng mang tên Space Bunny ẩn danh trong tuần đầu tiên. Cả ba đều có cửa sổ ngữ cảnh 1M token và giá từ $0.10 đến $0.17 cho mỗi triệu token đầu vào. Vậy mô hình nào phù hợp cho các tác vụ lập trình thường ngày?

AIHubMix giao cho cả ba cùng một lỗi cần sửa, mỗi mô hình chạy ba lần thông qua một khóa API. Lần nào các mô hình cũng sửa đúng lỗi, nhưng chi phí và thời gian chờ chênh lệch khá nhiều:

• Claude Haiku 5.5 nhanh nhất và rẻ nhất ở thiết lập mặc định: khoảng 7 giây và $0.0007 cho mỗi lần sửa.
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 mất khoảng 15 giây và tốn $0.0014.
• MiniMax M3.1 Flash ở thiết lập mặc định mất 56 giây và tốn $0.0045. Chuyển sang low, thời gian giảm còn 9.5 giây và chi phí còn $0.0006, mức thấp nhất trong bài kiểm tra.

Tác vụ này không phân định mô hình nào đúng hơn. Dưới đây là chi phí của từng mô hình cho tác vụ này và trường hợp phù hợp để chọn từng mô hình.

Vì sao chọn ba mô hình này

Chúng cạnh tranh cho cùng một công việc. Cả ba đều thuộc phân khúc giá rẻ, tốc độ cao trong dòng sản phẩm của nhà cung cấp, hướng đến các tác vụ lập trình và bước xử lý của agent hằng ngày:

• DeepSeek ra mắt V4.1 Flash vào ngày 10 September và bản cập nhật 1017 vào ngày 17 October.
• Anthropic ra mắt Haiku 5.5 vào ngày 7 October.
• Mô hình của MiniMax xuất hiện với tên Space Bunny Alpha vào ngày 23 September, được đặt tên chính thức vào ngày 27 September và có thể gọi theo token trên AIHubMix vào ngày 19 October.

Người dùng đã so sánh các mô hình này với nhau. Trong tuần miễn phí của Space Bunny trên OpenRouter, mô hình này đứng đầu bảng xếp hạng hằng ngày, vượt DeepSeek V4.1 Flash. OrcaRouter đăng bài so sánh Haiku 5.5 với M3.1 Flash vào ngày sau khi Haiku ra mắt.

Giá là giá niêm yết trên AIHubMix vào ngày 19 October 2026. AIHubMix đang giảm giá 30% cho DeepSeek V4.1 Flash 1017 từ ngày 19 đến 25 October; mức giảm này chưa được tính ở trên. Haiku 5.5 có giá $0.50 / $2.50 với prompt dài hơn 100K token, gấp năm lần mức giá cơ bản. API riêng của DeepSeek tính phí gấp đôi vào giờ cao điểm, trong khi AIHubMix niêm yết một mức giá duy nhất. Tài liệu của MiniMax có nêu đầu vào video cho M3.1 Flash; hiện AIHubMix liệt kê đầu vào văn bản và hình ảnh cho mô hình này.

Thông số kỹ thuật được lấy từ tài liệu của từng nhà cung cấp: danh sách model của MiniMax, trang model và giá của DeepSeek và trang Haiku của Anthropic. Điểm benchmark của DeepSeek do chính hãng công bố trong báo cáo kỹ thuật V4.1 Flash. Điểm 43 của Haiku trên Artificial Analysis được OrcaRouter dẫn lại. MiniMax cũng như bất kỳ bên nào khác chưa công bố benchmark cho M3.1 Flash.

Tác vụ

Bài kiểm tra yêu cầu sửa hai lỗi trong một hàm tính phí, thuộc dạng “sửa lỗi nhanh” mà cả ba nhà cung cấp đều quảng bá các mô hình này có thể xử lý:

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

Prompt nêu triệu chứng (“bị tính phí thiếu một ngày” khi thời gian tạm dừng kéo dài qua ngày kết thúc kỳ, và “số ngày quá ít, đôi khi còn âm” khi các khoảng tạm dừng chồng lấn), đồng thời yêu cầu chỉ trả về hàm đã sửa. Sau đó, một bộ kiểm thử cục bộ chạy 215 trường hợp ẩn với hàm đó: 15 trường hợp biên được viết thủ công (các khoảng tạm dừng liền kề, lồng nhau, một khoảng bao trùm toàn bộ kỳ, kỳ trống) và 200 trường hợp ngẫu nhiên được đối chiếu với kết quả tham chiếu vét cạn. Hàm ban đầu vượt qua 138 trường hợp.

Mỗi mô hình được chạy ba lần thông qua endpoint Chat Completions của AIHubMix vào ngày 19 October 2026, với thiết lập mặc định. M3.1 Flash cũng được chạy ở mức low. Tất cả số liệu đều do AIHubMix đo; chưa có bên nào khác tái lập kết quả.

Kết quả

Chi phí được tính theo giá trên AIHubMix của từng mô hình cho đầu vào, đầu vào lưu trong bộ nhớ đệm và đầu ra. Token suy luận được tính phí như token đầu ra ở cả ba mô hình.

Kết quả cho thấy:

• Hòa về độ chính xác. Cả 12 lần chạy đều sửa lỗi hoàn hảo. Tác vụ này không thể phân biệt chất lượng của ba mô hình, và chúng tôi sẽ không giả vờ rằng có thể.
• Thiết lập mặc định quyết định hóa đơn. Ở thiết lập mặc định, Flash suy luận nhiều gấp khoảng 8× Haiku cho cùng một lần sửa. Chi phí mỗi lần sửa của Haiku ở thiết lập mặc định chỉ bằng khoảng một phần sáu Flash ở thiết lập mặc định ($0.70 so với $4.45 cho mỗi nghìn lần sửa).
• Flash ở mức low là cấu hình rẻ nhất, với chi phí $0.64 cho mỗi nghìn lần sửa, thấp hơn một chút so với Haiku ở mức $0.70. Dù vậy, Haiku vẫn nhanh hơn.
• Tốc độ xử lý thuần cũng khác nhau. Lấy số token đầu ra chia cho thời gian thực, kết quả là khoảng 183 token/s với Haiku, 148 với DeepSeek và 112 với Flash. Haiku tạo ra ít token hơn và tạo chúng nhanh hơn.

Với mỗi 1,000 lần sửa tương tự: Haiku tốn khoảng $0.70, DeepSeek khoảng $1.35, Flash khoảng $4.45 ở thiết lập mặc định hoặc $0.64 ở mức low.

Trong một tác vụ thứ hai ngắn hơn nhiều, phân loại năm yêu cầu hỗ trợ vào bốn nhãn, cả 30 câu trả lời của ba mô hình ở các thiết lập khác nhau đều chính xác. Mỗi lần gọi tốn chưa đến $0.0001. Flash dùng từ 0 đến 6 token suy luận, Haiku không dùng token nào, còn DeepSeek dùng khoảng 25 token, ngay cả khi truyền reasoning_effort: "none" qua AIHubMix. Với những lần gọi ngắn như thế này, không khác biệt nào ảnh hưởng đáng kể đến hóa đơn.

Mỗi mô hình phù hợp nhất ở đâu

Claude Haiku 5.5 là lựa chọn mặc định khi có người đang chờ. Ở thiết lập mặc định, đây là mô hình nhanh nhất và rẻ nhất, đồng thời có điểm đánh giá độc lập cao nhất trong ba mô hình. Mô hình có hai điểm yếu: giá tăng gấp năm lần khi prompt vượt quá 100K token và đầu ra bị giới hạn ở 128K.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 là lựa chọn khi bạn cần bằng chứng và khả năng kiểm soát. Mô hình có nhiều dữ liệu benchmark được công bố nhất, trọng số mở theo giấy phép MIT, chế độ không suy luận thực sự và giới hạn đầu ra 384K. Trong tác vụ của chúng tôi, mức suy luận mặc định của mô hình nằm giữa hai mô hình còn lại.

MiniMax M3.1 Flash là lựa chọn cho đầu vào dài với mức giá cố định, hoặc khi bạn muốn điều chỉnh mức độ suy luận. AIHubMix niêm yết cùng một mức giá bất kể độ dài prompt, đầu ra lên đến 512K và MiniMax có tài liệu về đầu vào video. Ở mức low, đây là mô hình rẻ nhất trong bài kiểm tra. Mô hình có ba điểm yếu: thiết lập mặc định là thiết lập chậm nhất và đắt nhất ở đây, chưa ai đánh giá benchmark cho mô hình và không thể tắt suy luận.

Rất dễ đánh giá thấp chênh lệch với prompt dài. Để ước tính, hãy lấy prompt chứa codebase 300K token, không dùng bộ nhớ đệm, rồi chỉ tính chi phí đầu vào. Giả sử Haiku 5.5 áp dụng mức giá dành cho prompt trên 100K token cho toàn bộ prompt, như OrcaRouter mô tả, chi phí đầu vào là 300,000 × $0.50 ÷ 1M = $0.15. M3.1 Flash có chi phí 300,000 × $0.165 ÷ 1M ≈ $0.05, DeepSeek cũng xấp xỉ mức này. Như vậy, mỗi lần gọi Haiku đắt hơn khoảng 3×.

Nên chọn mô hình nào

• Hỗ trợ lập trình tương tác, prompt ngắn, có người chờ: Claude Haiku 5.5.
• Quy trình cần benchmark, tự lưu trữ hoặc các lần gọi bỏ qua hoàn toàn bước suy luận: DeepSeek V4.1 Flash 1017.
• Tác vụ cần ngữ cảnh lớn, đầu ra dài hoặc đầu vào video, với mức suy luận được thiết lập rõ ràng: MiniMax M3.1 Flash ở mức low hoặc medium.
• Chưa chắc chắn: hãy chạy tác vụ của riêng bạn trên cả ba mô hình. Chỉ cần một khóa và một vòng lặp.

Chạy cả ba bằng một khóa

Trên AIHubMix, cả ba mô hình đều phản hồi qua cùng một endpoint tương thích với OpenAI, nên bạn chỉ cần đổi mã model. Hướng dẫn bắt đầu nhanh sẽ giúp bạn thiết lập khóa:

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")

Các thẻ giá để so sánh song song có trên trang so sánh của AIHubMix: M3.1 Flash và DeepSeek V4.1 Flash 1017 và M3.1 Flash và Claude Haiku 5.5.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình nào phù hợp để lập trình hơn: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek V4.1 Flash hay Claude Haiku 5.5?
Trong bài kiểm tra sửa hai lỗi, cả ba đều trả lời đúng ở mọi lần chạy. Haiku 5.5 nhanh nhất và rẻ nhất ở thiết lập mặc định, còn M3.1 Flash rẻ nhất khi đặt mức suy luận thấp. DeepSeek có nhiều dữ liệu benchmark được công bố nhất.

Vì sao MiniMax M3.1 Flash chậm đến vậy trong bài kiểm tra?
Mức suy luận mặc định của mô hình là max. Với cùng một lần sửa, mô hình dùng khoảng 6,400 token suy luận ở thiết lập mặc định và khoảng 600 ở mức low; thời gian giảm từ 56 giây xuống chưa đầy 10 giây.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 có gì khác DeepSeek V4.1 Flash?
1017 là bản cập nhật V4.1 Flash của DeepSeek vào ngày 17 October 2026, vẫn giữ ngữ cảnh 1M và giới hạn đầu ra 384K. Trên AIHubMix, mã model là deepseek-v4.1-flash-1017.

Mô hình nào rẻ nhất với prompt dài?
Với prompt dài hơn 100K token, MiniMax M3.1 Flash và DeepSeek V4.1 Flash có giá chỉ bằng khoảng một phần ba Claude Haiku 5.5, vì mức giá của Haiku tăng gấp năm lần khi vượt quá 100K.

Có thể gọi cả ba bằng cùng một khóa API không?
Có. Trên AIHubMix, cả ba dùng cùng một khóa và cùng một endpoint tương thích với OpenAI; bạn chỉ cần đổi mã model.

MiniMax M3.1 Flash có điểm benchmark không?
Chưa. MiniMax chưa công bố điểm nào và mô hình này cũng chưa có trên Artificial Analysis. Các bảng hiển thị điểm cho mô hình này thường thực ra là điểm của MiniMax M3.

Đọc tiếp: loạt bài về MiniMax M3.1 Flash

• Nếu Flash đã lọt vào danh sách lựa chọn của bạn, hãy bắt đầu với bài viết giải thích mô hình là gì, thay thế sản phẩm nào, từ Space Bunny đến mức giá so với M2.7 và M3: MiniMax M3.1 Flash chính là Space Bunny: Những thay đổi so với M2.7 và M3, cùng chi phí sử dụng
• Kết quả của Flash ở đây phụ thuộc gần như hoàn toàn vào một thiết lập. Bài viết này đo lường cả năm mức: Các mức độ suy luận của MiniMax M3.1 Flash: Vì sao thiết lập mặc định tốn gấp 7× mức Low cho cùng một lần sửa lỗi
• Nếu bạn đang chuyển mã MiniMax M2.5/M2.7 hiện có thay vì bắt đầu mới, hãy đọc về các lỗi và những thay đổi âm thầm trước: Chuyển khỏi MiniMax M2.5/M2.7 trước Nov 18: Khắc phục lỗi 400 “requires adaptive thinking” của M3.1 Flash

Nguồn

• MiniMax: Các mô hình
• DeepSeek: Mô hình & Giá
• Anthropic: Claude Haiku
• AIHubMix: MiniMax M3.1 Flash và DeepSeek V4.1 Flash 1017
• OrcaRouter: Claude Haiku 5.5 và MiniMax M3.1 Flash Preview