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Dieses Modell wurde aus dem aktiven Katalog genommen; die folgenden Informationen sind archiviert.

MiniMax M3

Veröffentlicht 2026-06-01

chatCodeReasoningTool-AufrufeVisionPrompt Caching

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.

Eingabe
Text Bild Video $0.3/M
Ausgabe
Text $1.2/M
Cache-Read
$0.06/M
Kontext
1M
vs. GPT-4o
~94% günstiger

Preis im Vergleich

Preisposition unter 60 vergleichbaren Modellen

Eingabe$0.3/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
Ausgabe$1.2/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Cache-Lesen$0.06/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.

Spezifikationen & Limits

Tokens

Kontextfenster (Herstellerangabe) 1.000.000
Max. Output (Anbieter-Spezifikation) 524.288

Prompt Caching

Modus automatisch
Min. Präfix 512

Thinking

Anbieter-Parameter thinking.type + reasoning_split
Zulässige Werte thinking.type adaptive · disabled; reasoning_split boolean
Standardwert adaptiv: Thinking an, wobei das Modell entscheidet, wann zusätzliches Reasoning hilft gilt, wenn die Anfrage nichts angibt
Abschaltbar Ja
Thinking-Verhalten reasoning_split verschiebt lediglich die Spur. Aktiviert wird sie in reasoning_content und reasoning_details zurückgegeben; deaktiviert bleibt sie inline in content, eingefasst in think-Tags, und die vollständige Assistant-Nachricht samt Spur muss bei Tool-Calling-Turns zurückgegeben werden.
Parameter reasoning_effort
Werte minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt

Modell

Modalitäten Text + Bild + Video → Text
Parameter 428B gesamt · 23B aktiv MoE
Lizenz MiniMax Community License
  • MSA-Sparse-Attention mit 1M-Token-Kontext (Standardabrechnung bis 512K Input)
  • MoE mit ~428B/~23B aktiven Parametern
  • nativ multimodal (Bild- und Videoeingabe), Computer Use, adaptives Thinking
  • automatisches Präfix-Caching ab 512 Input-Token

laut Offizielle MiniMax-Dokumentation ↗

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)

Über MiniMax M3

  • Aufgebaut auf der proprietären MiniMax-Sparse-Attention-(MSA)-Architektur, mit rund 428B Gesamtparametern und etwa 23B aktivierten, 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; MiniMax berichtet, dass MSA den Rechenaufwand pro Token bei maximalem Kontext auf ein Zwanzigstel der vorherigen Generation senkt, deren Familie weit unter 1M endete.
  • Anders als bei nachträglich angesetzten Ansätzen wird Multimodalität von Schritt null an trainiert, für eine tiefe Ausrichtung zwischen Text- und visueller Semantik, und die API akzeptiert neben Text auch Bilder und Video.
  • Thinking wird über ein thinking-Objekt mit den Einstellungen enabled, adaptive und disabled gesteuert statt über die Wahl eines anderen Modells, und ein separates reasoning_split-Flag entscheidet, ob die Gedankenkette in reasoning_content und reasoning_details zurückkommt oder inline in der Nachricht bleibt, umschlossen von think-Tags.
  • Thinking verschränkt sich konstruktionsbedingt mit Tool-Aufrufen, und MiniMax' Tool-Use-Leitfaden verlangt, dass die zurückgegebenen Reasoning-Felder in den nächsten Turn übernommen werden.
  • Prefix-Caching beginnt automatisch ab 512 Input-Token.
  • Die Gewichte sind unter der MiniMax Community License veröffentlicht, die kommerzielle Produkte um eine Nennung des Modells bittet.
  • Synthorai stellt MiniMax M3 über seinen OpenAI-kompatiblen Endpoint bereit.

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; bis zu 1M Kontext, 512K garantiertes Minimum; Multimodalität von Schritt null an trainiert. Das vollständige Bild finden Sie im Über-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 Über-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 →

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Vergleichen

Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.

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