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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-Lesen
$0.06/M
Kontext
1M
vs. GPT-4o
~94% günstiger

Preis im Vergleich

Der Preis im Feld von 68 vergleichbaren Modellen

Eingabe$0.3/M
$0.1 · Dola Seed 2.0 Mini GPT-5.4 Pro · $30
Ausgabe$1.2/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Cache-Lesen$0.06/M
$0.01 · Claude Haiku 5.5 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. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.

Spezifikationen & Limits

Tokens

Kontextfenster (laut Anbieter) 1.000.000
Max. Ausgabe (laut Anbieter) 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 Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben

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: base_url austauschen, SDK behalten. 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 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $0.3/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 416 Anfragen an MiniMax M3 mit je ~8K Tokens.

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. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.

Was kostet MiniMax M3?

MiniMax M3 kostet auf Synthorai $0.3 pro Million Eingabe-Tokens und $1.2 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.06/M abgerechnet.

Wie groß ist das Kontextfenster von MiniMax M3?

MiniMax M3 hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 524,288 Tokens lang sein.

Unterstützt MiniMax M3 Prompt-Caching?

Ja, automatisch: Über MiniMax ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.06/M statt $0.3/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 512 Tokens, um gecacht zu werden. Leitfaden zum Prompt-Caching →

Wie erhalte ich Zugang zu MiniMax M3?

Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="minimax-m3", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.

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 stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.

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