GPT-5.6 Sol vs MiniMax M3
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
Ambos aceptan texto e imagen de entrada y devuelven texto, ambos pueden apagar el pensamiento, y sus ventanas de contexto son cercanas, 1050000 tokens para gpt-5.6-sol frente a 1000000 para minimax-m3, así que la diferencia real es precio y forma de salida. minimax-m3 cuesta unas 16.7x menos en entrada y 25x menos en salida ($0.3/$1.2 por millón frente a $5/$30), también acepta vídeo, y puede emitir hasta 524288 tokens frente a 128000 — elígelo para trabajo de gran volumen, salida larga y contexto largo. Escoge gpt-5.6-sol cuando quieras la generación de julio de 2026 de OpenAI con un indicador de capacidad de visión explícito y un corte de conocimiento de 2026-02.
Precios
| GPT-5.6 Sol | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $5 | $0.3 | 17× |
| Salida / 1M tokens | $30 | $1.2 | 25× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.5 | $0.06 | 8.3× |
| Escritura en caché | sin cargo por separado | sin cargo por separado | — |
Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan — precio de entrada por 1M de tokens en todos los 63 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Capacidades
| GPT-5.6 Sol | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control de pensamiento | configurable | configurable |
| Salida estructurada | sí | — |
| Caché de prompt | implícito (automático) | implícito (automático) |
| Tiempo de vida de la caché | 5–10m, up to 1h | no publicado |
| Prefijo mínimo en caché | 1024 tokens | 512 tokens |
Especificaciones
| GPT-5.6 Sol | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen vídeo |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-07-09 | 2026-06-01 |
| Límite de conocimiento | 2026-02 | — |
| Ventana de contexto | 1.1M | 1M |
| Salida máxima | 128K | 524K |
| Parámetro de pensamiento | reasoning.effort |
|
| Valores aceptados | reasoning.effort
| thinking.type
reasoning_split
|
| Predeterminado | medium | adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: GPT-5.6 Sol · MiniMax M3
Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway
GPT-5.6 Sol superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.
salida 111 tok (+34 pensamiento) latencia 2.3 s
MiniMax M3 superado · 3 sentences
Reasoning-enabled models deliberately produce extensive internal "chain-of-thought" tokens before answering, often consuming 5–10x more tokens per query than a standard model. Because LLM providers bill per token for both that reasoning trace and the final response, your cost-per-query rises proportionally—and that multiplier is the primary driver of the doubled bill. The right response isn't to disable reasoning, but to route only genuinely complex queries to it while keeping routine traffic on the cheaper standard tier, which typically recovers 60–80% of the cost without sacrificing quality where it matters.
salida 665 tok (+548 pensamiento) latencia 5.7 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases — contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
GPT-5.6 Sol superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.
salida 316 tok (+135 pensamiento) latencia 5.2 s
MiniMax M3 superado · 8/8 cases
The bug is in the loop bound: `range(1, len(xs))` iterates from index 1 up to but not including `len(xs) - 1`... wait, actually it goes up to `len(xs) - 1`, so the last index is included. The real problems are two: 1. **Starting `best` and `cur` at 0** and iterating from index 1 means a single-element list (`len(xs) == 1`) never enters the loop, so the function returns `0` instead of `1`. The fix is to either seed `best = cur = 1` when `xs` is non-empty, or include index 0 in the loop logic. 2. **Missing the final run**: the function only updates `best` *inside* the loop when it finds a continuation. If the longest run ends at the very last element, the loop body never gets to compare it after the increment — actually it does, but only if the run is longer than the previous `best`. […]
salida 464 tok latencia 7.9 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
GPT-5.6 Sol superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}
salida 194 tok (+147 pensamiento) latencia 3.2 s
MiniMax M3 superado · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ```
salida 2212 tok (+2161 pensamiento) latencia 23.3 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
GPT-5.6 Sol superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]
salida 733 tok (+564 pensamiento) latencia 7.7 s
MiniMax M3 superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature that caches prompts across multiple LLM providers. Developers can store prompt-completion pairs centrally, reducing redundant inference calls and lowering costs without sacrificing quality. How will your workflow change when repeated requests resolve instantly from a shared cache layer? The gateway intercepts outgoing requests, checks for matching prompt fingerprints, and serves previously generated completions when available, falling back to the original provider on misses. Compatible with OpenAI, Anthropic, Cohere, and custom endpoints, PromptCache integrates with existing routing rules and supports TTL, versioning, and per-tenant namespaces. Teams now gain predictable latency, reduced token spend, and improved throughput during traffic spikes today. […]
salida 3256 tok (+2892 pensamiento) latencia 21.5 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol",
# model="minimax-m3", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
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: "gpt-5.6-sol",
// model: "minimax-m3", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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": "gpt-5.6-sol",
# "model": "minimax-m3", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"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: "gpt-5.6-sol",
// Model: "minimax-m3", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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("gpt-5.6-sol")
// .model("minimax-m3") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, GPT-5.6 Sol o MiniMax M3?
MiniMax M3 es más barato en entrada / 1m tokens ($0.3 vs $5, con una diferencia de 17×). Otras filas pueden indicar lo contrario — la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de GPT-5.6 Sol frente a MiniMax M3 sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Admiten GPT-5.6 Sol y MiniMax M3 caché de prompts?
Sí — ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.