MiniMax M3
Precios de lista del proveedor, sin margen de plataforma, pago por uso. Estos son los precios de lista oficiales. Los clientes con sesión iniciada pueden ver los precios efectivos con descuentos del espacio de trabajo en /console/pricing. Precio de entrada efectivo con una tasa de aciertos de caché del 70%:$0.132/M. Caché de prefijos automática en cuanto un prompt supera los 512 tokens de entrada: las lecturas en caché se facturan a la tarifa de acierto de caché con descuento, sin cambios de código y sin tarifa de escritura. 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.
Use MiniMax M3 en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su 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(""));Acerca de MiniMax M3
MiniMax M3 es el modelo de frontera de MiniMax, posicionado como el primer lanzamiento de pesos abiertos que combina tres capacidades de frontera: codificación, razonamiento agéntico y comprensión multimodal nativa.
- Construido sobre la arquitectura propietaria MiniMax Sparse Attention (MSA), admite una ventana de contexto de hasta 1M tokens con un mínimo garantizado de 512K, orientado a tareas de agente de largo horizonte y a la comprensión de bases de código completas.
- A diferencia de los enfoques añadidos, la multimodalidad se entrena desde el paso cero para una alineación profunda entre la semántica textual y visual.
- Synthorai sirve MiniMax M3 a través de su endpoint compatible con OpenAI.
Especificaciones y límites
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 524,288 |
| Modalidades | text + image + video → text |
| Parámetros | 428B totales · 23B activos (MoE) |
| Funciones | tools · streaming · vision · reasoning · caching |
| Licencia | MiniMax Community License ↗ |
| Destacado | 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. |
| Caché de prompts | automático · prefijo mínimo de 512 tokens |
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de MiniMax M3?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $0.3/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 416 solicitudes de ~8K tokens contra MiniMax M3.
¿En qué destaca MiniMax M3?
Primer pesos abiertos que combina codificación, agentes y multimodalidad, además de hasta 1M de contexto, 512K de mínimo garantizado y multimodalidad entrenada desde el paso cero. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta MiniMax M3?
MiniMax M3 cuesta $0.3 por millón de tokens de entrada y $1.2 por millón de tokens de salida en Synthorai: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.06/M.
¿MiniMax M3 admite caché de prompts?
Sí, automáticamente: los prompts servidos por MiniMax se almacenan en caché sin cambios de código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.06/M frente a $0.3/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 512 tokens para entrar en caché. Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a MiniMax M3?
Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="minimax-m3" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.
¿MiniMax M3 es open source?
Sí: los pesos se publican bajo MiniMax Community License (repositorio oficial enlazado en la sección Acerca de). O ahórrese las GPU: la versión alojada aquí es de pago por uso, sin infraestructura que operar. Ejecutar modelos de pesos abiertos →