MiniMax M3
Listenpreise der Anbieter, ohne Plattform-Aufschlag, nutzungsbasierte Abrechnung. Dies sind offizielle Listenpreise. Angemeldete Kunden sehen auf /console/pricing die effektiven Preise inklusive Workspace-Rabatten. Effektiver Input-Preis bei 70 % Cache-Trefferquote:$0.132/M. Automatisches Präfix-Caching, sobald ein Prompt 512 Input-Token überschreitet; Cache-Lesevorgänge werden zur vergünstigten Cache-Treffer-Rate abgerechnet, ohne Code-Änderungen und ohne Schreibgebühr. MSA sparse attention with 1M-token context (standard billing up to 512K input); ~428B/~23B active MoE; native multimodal (image + video input), computer use, adaptive thinking; automatic prefix caching from 512+ input tokens.
MiniMax M3 in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="minimax-m3",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "minimax-m3",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m3",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "minimax-m3",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("minimax-m3")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über MiniMax M3
MiniMax M3 ist MiniMax' Frontier-Modell, positioniert als die erste Open-Weight-Veröffentlichung, die drei Frontier-Fähigkeiten vereint: Coding, agentisches Reasoning und natives multimodales Verständnis.
- Aufgebaut auf der proprietären MiniMax-Sparse-Attention-(MSA)-Architektur, unterstützt es ein Kontextfenster von bis zu 1M Token mit einem garantierten Minimum von 512K und zielt auf langfristige Agent-Aufgaben und das Verständnis ganzer Codebasen.
- Anders als bei nachträglich angesetzten Ansätzen wird Multimodalität von Schritt null an trainiert, für eine tiefe Ausrichtung zwischen Text- und visueller Semantik.
- Synthorai stellt MiniMax M3 über seinen OpenAI-kompatiblen Endpoint bereit.
Spezifikationen & Limits
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 524,288 |
| Modalitäten | text + image + video → text |
| Parameter | 428B gesamt · 23B aktiv (MoE) |
| Funktionen | tools · streaming · vision · reasoning · caching |
| Lizenz | MiniMax Community License ↗ |
| Bemerkenswert | MSA sparse attention with 1M-token context (standard billing up to 512K input); ~428B/~23B active MoE; native multimodal (image + video input), computer use, adaptive thinking; automatic prefix caching from 512+ input tokens. |
| Prompt-Caching | automatisch · min. 512-Token-Präfix |
FAQ
Lässt sich die MiniMax M3 API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $0.3/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 416 Requests mit je ~8K Tokens gegen MiniMax M3 ab.
Worin ist MiniMax M3 am besten?
Erstes Open-Weight, das Coding, Agenten, Multimodalität vereint, außerdem bis zu 1M Kontext, 512K garantiertes Minimum und Multimodalität von Schritt null an trainiert. Das vollständige Bild finden Sie im About-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet MiniMax M3?
MiniMax M3 kostet auf Synthorai $0.3 pro Million Input-Tokens und $1.2 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.06/M abgerechnet.
Unterstützt MiniMax M3 Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über MiniMax ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.06/M statt $0.3/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 512 Tokens, um gecacht zu werden. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu MiniMax M3?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="minimax-m3", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Ist MiniMax M3 Open Source?
Ja, die Gewichte sind unter der MiniMax Community License (offizielles Repository im About-Abschnitt verlinkt) veröffentlicht. Oder Sie sparen sich die GPUs: Die gehostete Version hier läuft mit nutzungsbasierter Abrechnung, ganz ohne eigene Infrastruktur. Open-Weight-Modelle betreiben →