MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs Claude Haiku 5.5：修正同一個錯誤，三種帳單

三款平價程式碼模型在四週內接連推出：DeepSeek V4.1 Flash（含 1017 更新版）、Claude Haiku 5.5，以及最初以匿名名稱 Space Bunny 登場的 MiniMax M3.1 Flash。三者的上下文視窗皆為 1M token，每百萬個輸入 token 的費用介於 $0.10 到 $0.17 之間。那麼，日常程式設計該選哪一款？

AIHubMix 使用同一把 API 金鑰，讓三款模型各自修正相同的錯誤三次。每款模型每次都成功修正錯誤，但帳單金額和等待時間差異很大：

• Claude Haiku 5.5使用預設設定時速度最快、費用最低：每次修正約需 7 秒，費用為 $0.0007。
• DeepSeek V4.1 Flash 1017約需 15 秒，費用為 $0.0014。
• MiniMax M3.1 Flash使用預設設定時需 56 秒，費用為 $0.0045。設為low後，時間降至 9.5 秒，費用降至 $0.0006，是測試中最便宜的結果。

這項任務無法在正確性上分出勝負。以下說明各款模型執行這項任務的費用，以及各自適合的使用情境。

為什麼選這三款

它們競爭的是同一類工作。三者都是各自廠商產品系列中平價、快速的級別，目標用途是日常程式設計和 Agent 步驟：

• DeepSeek 於 9 月 10 日推出 V4.1 Flash，並於 10 月 17 日推出 1017 更新版。
• Anthropic 於 10 月 7 日推出 Haiku 5.5。
• MiniMax 的模型於 9 月 23 日以 Space Bunny Alpha 之名亮相，9 月 27 日正式命名，並於 10 月 19 日在 AIHubMix 開放依 token 呼叫。

使用者早已開始比較這些模型。Space Bunny 在 OpenRouter 免費開放的一週內登上每日排行榜榜首，排名高於 DeepSeek V4.1 Flash。Haiku 推出隔天，OrcaRouter 就發布了 Haiku 5.5 與 M3.1 Flash 的比較。

價格為 AIHubMix 於 2026 年 10 月 19 日的牌價。AIHubMix 在 10 月 19 日至 25 日期間提供 DeepSeek V4.1 Flash 1017 30% 折扣，上表未列入此優惠。Haiku 5.5 的提示詞超過 100K token 時，價格為 $0.50 / $2.50，是基本費率的五倍。DeepSeek 自家 API 在尖峰時段會收取雙倍費用，AIHubMix 則維持單一價格。MiniMax 文件中列有 M3.1 Flash 的影片輸入功能；AIHubMix 目前為其列出的輸入類型則是文字和圖片。

規格取自各家廠商文件：MiniMax 的模型清單、DeepSeek 的模型與價格頁面，以及Anthropic 的 Haiku 頁面。DeepSeek 的基準測試分數由其自行公布於 V4.1 Flash 技術報告。Haiku 的 Artificial Analysis 分數 43 引自 OrcaRouter。MiniMax 或其他任何單位都尚未公布 M3.1 Flash 的基準測試結果。

測試任務

測試內容是修正帳單函式中的兩個錯誤，這類「快速修正錯誤」正是三家廠商宣稱這些模型適用的用途：

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

提示詞指出問題症狀（暫停期間延續到週期結束後，會「少收一天費用」；暫停期間重疊時，會「天數不足，有時甚至是負數」），並要求只輸出修正後的函式。接著由本機測試框架執行 215 個隱藏案例：15 個手寫邊界案例（暫停時間相接、暫停區間巢狀、暫停涵蓋整個週期、週期為空），以及 200 個與暴力法參考結果比對的隨機案例。原始函式通過其中 138 個案例。

2026 年 10 月 19 日，每款模型都透過 AIHubMix 的 Chat Completions 端點，以預設設定執行三次。M3.1 Flash 也以low設定執行。所有數據均由 AIHubMix 測得，尚無其他單位重現這些結果。

結果

費用依各模型在 AIHubMix 的輸入、快取輸入與輸出價格計算。三款模型的思考 token 都按輸出 token 計費。

結果顯示：

• 正確性不分軒輊。12 次執行，12 次都完美修正。這項任務無法區分三款模型的品質，我們不會假裝它能做到。
• 預設設定決定帳單金額。在修正相同錯誤時，Flash 預設會比 Haiku 多思考約 8 倍。Haiku 預設設定下的修正費用約為 Flash 預設設定的六分之一（每千次修正 $0.70，對比 $4.45）。
• Flash 設為low時是費用最低的設定，每千次修正 $0.64，略低於 Haiku 的 $0.70。不過 Haiku 仍然更快。
• 實際速度也有差異。以輸出 token 數除以實際耗時，Haiku 約為每秒 183 個 token，DeepSeek 為 148 個，Flash 為 112 個。Haiku 輸出的 token 較少，而且生成速度更快。

以每千次類似修正計算：Haiku 約 $0.70，DeepSeek 約 $1.35，Flash 預設設定約 $4.45，設為low則約 $0.64。

在第二項短得多的任務中，三款模型及其各種設定將五張支援工單分成四個類別，30 個答案全都正確。每次呼叫的費用都低於 $0.0001。Flash 使用 0 到 6 個思考 token，Haiku 沒有使用任何思考 token，而 DeepSeek 即使透過 AIHubMix 傳入reasoning_effort: "none"，仍使用約 25 個。在這類短呼叫中，這些差異都不會影響帳單。

各款模型的優勢

Claude Haiku 5.5適合在有人等待時做為預設選擇。它在預設設定下速度最快、費用最低，而且三者之中擁有最強的獨立評分。它有兩個較弱之處：提示詞超過 100K token 後，價格會變成五倍；輸出上限為 128K。

DeepSeek V4.1 Flash 1017適合需要佐證資料和控制能力的情境。它公開的基準測試資料最多，採用 MIT 授權開放權重，具備真正的非思考模式，輸出上限為 384K。在我們的任務中，它預設的思考量介於另外兩款模型之間。

MiniMax M3.1 Flash適合固定價格處理長輸入，或需要自行調整推理強度的情境。AIHubMix 不論提示詞長度都採用單一價格，輸出上限為 512K，MiniMax 文件也列出影片輸入功能。設為low時，它是測試中最便宜的模型。它有三個較弱之處：預設設定是此處速度最慢、費用最高的設定，目前也沒有任何基準測試結果，且無法關閉思考模式。

長提示詞的價差很容易被低估。以下以估算為例，假設提示詞包含 300K token 的程式碼庫內容、未使用快取，並且只計算輸入費用。根據 OrcaRouter 的說明，假設 Haiku 5.5 對整份提示詞套用超過 100K token 的費率，輸入費用為 300,000 × $0.50 ÷ 1M = $0.15。M3.1 Flash 的費用為 300,000 × $0.165 ÷ 1M ≈ $0.05，DeepSeek 的費用也差不多。這使 Haiku 每次呼叫的費用約為其他模型的 3 倍。

該選哪一款

• 互動式程式設計協助、短提示詞、有人在等候：Claude Haiku 5.5。
• 需要基準測試、自行架設，或完全略過思考模式的呼叫流程：DeepSeek V4.1 Flash 1017。
• 大型上下文工作、長篇生成輸出或影片輸入，並明確設定推理強度：選擇low或medium的 MiniMax M3.1 Flash。
• 不確定：用三款模型執行自己的任務。只需要一把金鑰和一個迴圈。

使用同一把金鑰執行三款模型

在 AIHubMix 上，三款模型都透過相同的 OpenAI 相容端點回應，因此只需更改模型 ID。快速入門會介紹如何取得金鑰：

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 的比較頁面上有並列價格卡：M3.1 Flash 與 DeepSeek V4.1 Flash 1017 比較，以及M3.1 Flash 與 Claude Haiku 5.5 比較。

常見問題

程式設計該選哪一款：MiniMax M3.1 Flash、DeepSeek V4.1 Flash，還是 Claude Haiku 5.5？
在我們的雙錯誤修正任務中，三款模型每次都答對。Haiku 5.5 在預設設定下速度最快、費用最低；M3.1 Flash 設為 low 後費用最低。DeepSeek 公開的基準測試資料最多。

為什麼 MiniMax M3.1 Flash 在測試中這麼慢？
它的預設思考強度是 max。修正相同錯誤時，預設設定使用約 6,400 個思考 token，low 設定則約使用 600 個，耗時也從 56 秒降至不到 10 秒。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 DeepSeek V4.1 Flash 有什麼不同？
1017 是 DeepSeek 在 2026 年 10 月 17 日推出的 V4.1 Flash 更新版，上下文視窗維持 1M，輸出上限為 384K。在 AIHubMix 上，其模型 ID 為 deepseek-v4.1-flash-1017。

哪款模型處理長提示詞最便宜？
提示詞超過 100K token 時，MiniMax M3.1 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash 的費用約為 Claude Haiku 5.5 的三分之一，因為 Haiku 在超過 100K token 後費率會變成五倍。

三款模型能否使用同一把 API 金鑰呼叫？
可以。在 AIHubMix 上，三款模型使用相同的金鑰和相同的 OpenAI 相容端點；只需更改模型 ID。

MiniMax M3.1 Flash 有基準測試分數嗎？
目前還沒有。MiniMax 尚未公布任何分數，而且 Artificial Analysis 也沒有收錄。列出其分數的表格通常呈現的是 MiniMax M3 的分數。

延伸閱讀：MiniMax M3.1 Flash 系列

• 如果 Flash 已經列入你的候選清單，先了解它是什麼、取代了什麼，以及從 Space Bunny 到相較於 M2.7 和 M3 的價格變化：MiniMax M3.1 Flash 就是 Space Bunny：從 M2.7 和 M3 有哪些變化，以及費用如何
• Flash 在這裡的結果幾乎完全取決於一項設定。本文測試了全部五個等級：MiniMax M3.1 Flash 推理強度等級：為何預設設定修正同一個錯誤的費用是 low 的 7 倍
• 如果你要遷移現有的 MiniMax M2.5/M2.7 程式碼，而非從頭開始，請先了解錯誤訊息和不明顯的變更：11 月 18 日前從 MiniMax M2.5/M2.7 遷移：修正 M3.1 Flash 的「requires adaptive thinking」400 錯誤

資料來源

• MiniMax：模型
• DeepSeek：模型與價格
• Anthropic：Claude Haiku
• AIHubMix：MiniMax M3.1 Flash 與 DeepSeek V4.1 Flash 1017 比較
• OrcaRouter：Claude Haiku 5.5 與 MiniMax M3.1 Flash Preview 比較