MiniMax M3 は MiniMax のフロンティアモデルで、コーディング、エージェント的推論、ネイティブマルチモーダル理解という 3 つのフロンティア能力を組み合わせた初のオープンウェイトリリースとして位置づけられています。
- 入力
- テキスト 画像 動画 $0.3/M
- 出力
- テキスト $1.2/M
- キャッシュ読み取り
- $0.06/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 94% 割安
価格の位置づけ
同種 60 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
トークン
| コンテキストウィンドウ(ベンダー仕様) | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大出力(ベンダー仕様) | 524,288 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 512 |
思考
| ベンダー側パラメータ | thinking.type + reasoning_split |
|---|---|
| 指定可能な値 | thinking.type adaptive · disabled; reasoning_split boolean |
| デフォルト | 適応的:思考はオンで、追加の推論が有効なタイミングをモデルが判断します リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | reasoning_split はトレースの置き場所を変えるだけです。オンならトレースは reasoning_content と reasoning_details で返り、オフなら think タグで囲まれて content の中に残ります。ツール呼び出しのターンでは、それを含むアシスタントメッセージ全体を返送する必要があります。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 + 動画 → テキスト |
|---|---|
| パラメータ数 | 合計 428B · アクティブ 23B MoE |
| ライセンス | MiniMax Community License |
- 1M トークンのコンテキストを持つ MSA スパースアテンション(標準課金は入力 512K まで)。
- 総パラメータ約 428B / アクティブ約 23B の MoE。
- ネイティブマルチモーダル(画像 + 動画入力)、コンピュータ操作、適応的思考。
- 入力 512 トークン以上で自動プレフィックスキャッシュ。
30 秒で MiniMax M3 を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));MiniMax M3 について
- 独自の MiniMax Sparse Attention(MSA)アーキテクチャの上に構築され、総パラメータは約 428B、アクティブは約 23B で、最大 1M トークンのコンテキストウィンドウ(保証される最小値は 512K)に対応し、長期のエージェントタスクとコードベース全体の理解を対象とします。
- MiniMax は、MSA によって最大コンテキストでのトークンあたりの計算量が前世代の 20 分の 1 になったと報告しており、その前世代のファミリーは 1M をはるかに下回る上限でした。
- 後付けのアプローチとは異なり、マルチモーダリティはテキストと視覚のセマンティクスの深い整合のためにステップゼロから学習されており、API はテキストに加えて画像と動画を受け付けます。
- 思考は別のモデルを選ぶのではなく、enabled、adaptive、disabled の設定を持つ thinking オブジェクトで制御します。
- さらに別途 reasoning_split フラグがあり、チェーンオブソートを reasoning_content と reasoning_details で返すか、think タグで囲んでメッセージ内にインラインのまま残すかを決めます。
- 思考は設計上ツール呼び出しとインターリーブされ、MiniMax のツール使用ガイドは、返された推論フィールドを次のターンへ保持することを要求しています。
- プレフィックスキャッシュは入力 512 トークンを超えると自動的に始まります。
- ウェイトは MiniMax Community License の下で公開されており、このライセンスは商用製品にモデルのクレジット表記を求めています。
- Synthorai は MiniMax M3 を OpenAI 互換エンドポイント経由で提供します。
よくある質問
MiniMax M3 API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $0.3/M で計算すると、このクレジットだけで MiniMax M3 に対して約 416 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
MiniMax M3 は何が得意ですか?
コーディング・エージェント・マルチモーダルを組み合わせた初のオープンウェイト、最大 1M コンテキスト、保証最小値 512K、マルチモーダリティをステップゼロから学習。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
MiniMax M3 の料金はいくらですか?
Synthorai 上の MiniMax M3 は入力 100 万トークンあたり $0.3、出力 100 万トークンあたり $1.2 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $0.06/M で課金されます。
MiniMax M3 はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい、自動で有効です。MiniMax 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.06/M(未キャッシュは $0.3/M)で課金されます。なお、キャッシュには 512 トークン以上の安定したプレフィックスが必要です。 プロンプトキャッシュガイド →
MiniMax M3 を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="minimax-m3" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
MiniMax M3 はオープンソースですか?
はい。ウェイトは MiniMax Community License(公式リポジトリへのリンクは「このモデルについて」セクション参照) で公開されています。GPU を用意する必要もありません。ここでホストされる版は従量課金で、自前のインフラ運用は不要です。 オープンウェイトモデルの実行について →
関連モデル
比較
このページの値はすべてベンダー自身のドキュメント(上部にリンク)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。