GPT-5.6 Sol vs MiniMax M3
MiniMax M3 は当社のカタログでの提供を終了しました。以下の数値は最後に公開された料金です。このモデルは呼び出せなくなっていますが、比較対象のもう一方のモデルは引き続き利用できます。
どんなときに、どちらを選ぶか
どちらもテキストと画像を入力として受け取りテキストを返し、思考を切れ、コンテキストウィンドウも近い(gpt-5.6-sol が 1050000 トークン、minimax-m3 が 1000000)ので、実際の違いは価格と出力の形です。minimax-m3 は入力がおよそ 16.7 分の 1、出力がおよそ 25 分の 1(100万トークンあたり $0.3/$1.2 対 $5/$30)で、動画も受け付け、128000 ではなく最大 524288 トークンを出力できます——大量・長出力・長コンテキストの仕事にはこちらです。OpenAI の 2026 年 7 月世代を、明示的なビジョン能力フラグと 2026-02 の知識カットオフとともに使いたいなら gpt-5.6-sol を選んでください。
ベンチマーク
MiniMax M3:ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。
ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| GPT-5.6 Sol | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $5 | $0.3 | 17× |
| 出力 / 100 万トークン | $30 | $1.2 | 25× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.5 | $0.06 | 8.3× |
| キャッシュ書き込み | 追加料金なし | 追加料金なし | - |
ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。
両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 76 件、対数スケール)
対応機能
| GPT-5.6 Sol | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 設定可能 | 設定可能 |
| 構造化出力 | あり | - |
| プロンプトキャッシュ | 自動(暗黙的) | 自動(暗黙的) |
| キャッシュ保持時間 | 5-10m, up to 1h | 公表なし |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 1024 トークン | 512 トークン |
仕様
| GPT-5.6 Sol | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 動画 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-07-09 | 2026-06-01 |
| 知識カットオフ | 2026-02 | - |
| コンテキストウィンドウ | 1.1M | 1M |
| 最大出力 | 128K | 524K |
| 思考パラメータ | reasoning.effort |
|
| 指定可能な値 | reasoning.effort
| thinking.type
reasoning_split
|
| デフォルト | medium | adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: GPT-5.6 Sol · MiniMax M3
1 行の変更で切り替え
以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
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", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
"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", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
GPT-5.6 Sol と MiniMax M3 ではどちらが安いですか?
入力 / 100 万トークンは MiniMax M3 のほうが安くなります($0.3 対 $5、17 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。
GPT-5.6 Sol と MiniMax M3 の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?
はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。
GPT-5.6 Sol と MiniMax M3 はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。