MiniMax M3
Prix catalogue du fournisseur : sans majoration de plateforme, paiement à l'usage. Ce sont les prix catalogue officiels. Les clients connectés peuvent voir les prix effectifs incluant les remises de l’espace de travail sur /console/pricing. Prix d'entrée effectif avec 70 % de hits de cache :$0.132/M. Mise en cache automatique par préfixe dès qu'un prompt dépasse 512 tokens d'entrée : les lectures en cache sont facturées au tarif de hit de cache remisé, sans modification de code ni frais d'écriture. 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.
Utilisez MiniMax M3 en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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(""));À propos de MiniMax M3
MiniMax M3 est le modèle frontière de MiniMax positionné comme la première publication à poids ouverts à combiner trois capacités frontières : le codage, le raisonnement agentique et la compréhension multimodale native.
- Bâti sur l'architecture propriétaire MiniMax Sparse Attention (MSA), il prend en charge une fenêtre de contexte pouvant atteindre 1M de tokens avec un minimum garanti de 512K, ciblant les tâches d'agent à long horizon et la compréhension de bases de code entières.
- Contrairement aux approches ajoutées après coup, la multimodalité est entraînée dès l'étape zéro pour un alignement profond entre la sémantique textuelle et visuelle.
- Synthorai sert MiniMax M3 via son endpoint compatible OpenAI.
Spécifications et limites
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 524,288 |
| Modalités | text + image + video → text |
| Paramètres | 428B au total · 23B actifs (MoE) |
| Fonctionnalités | tools · streaming · vision · reasoning · caching |
| Licence | MiniMax Community License ↗ |
| À noter | 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. |
| Mise en cache des prompts | automatique · préfixe min. de 512 tokens |
FAQ
Peut-on essayer l'API MiniMax M3 gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $0.3/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 416 requêtes de ~8K tokens sur MiniMax M3.
Quels sont les points forts de MiniMax M3 ?
Premier à poids ouverts combinant codage, agents, multimodalité, ainsi que jusqu'à 1M de contexte, 512K de minimum garanti et multimodalité entraînée dès l'étape zéro. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte MiniMax M3 ?
Sur Synthorai, MiniMax M3 coûte $0.3 par million de tokens en entrée et $1.2 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.06/M.
MiniMax M3 prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, automatiquement : les prompts servis par MiniMax sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.06/M contre $0.3/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 512 tokens pour être mis en cache. Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à MiniMax M3 ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="minimax-m3", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.
MiniMax M3 est-il open source ?
Oui : les poids sont publiés sous MiniMax Community License (dépôt officiel lié dans la section À propos). Ou passez-vous des GPU : la version hébergée ici est au paiement à l'usage, sans infrastructure à exploiter. Exécuter des modèles à poids ouverts →