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Este modelo foi aposentado do catálogo ativo. As informações abaixo estão arquivadas.

MiniMax M3

Lançado em 2026-06-01

chatCódigoRaciocínioChamada de ferramentasVisãoCache de prompts

O MiniMax M3 é o modelo de fronteira da MiniMax posicionado como o primeiro lançamento de pesos abertos a combinar três capacidades de fronteira: código, raciocínio agêntico e entendimento multimodal nativo.

Entrada
texto imagem vídeo $0.3/M
Saída
texto $1.2/M
Leitura de cache
$0.06/M
Contexto
1M
vs GPT-4o
~94% mais barato

O preço em contexto

Posição do preço entre 60 modelos comparáveis

Entrada$0.3/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
Saída$1.2/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Leitura em cache$0.06/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Em cada extremidade está o mais barato e o mais caro. São tarifas base; os descontos de lote, região e escrita em cache estão na página de preços.

Especificações e limites

Tokens

Janela de contexto (especificação do fornecedor) 1.000.000
Saída máxima (especificação do fornecedor) 524.288

Cache de prompts

Modo automático
Prefixo mín. 512

Raciocínio

Parâmetro do fornecedor thinking.type + reasoning_split
Valores aceites thinking.type adaptive · disabled; reasoning_split boolean
Valor predefinido adaptive: raciocínio ativado, com o modelo decidindo quando o raciocínio extra ajuda aplicado quando o pedido nada indica
Pode ser desativado Sim
Comportamento do raciocínio reasoning_split apenas move o trace. Ativado, ele retorna em reasoning_content e reasoning_details; desativado, permanece inline em content, envolvido em tags think, e a mensagem de assistente completa, incluindo o trace, precisa ser devolvida nos turnos com chamada de ferramentas.
Parâmetro reasoning_effort
Valores minimal · low · medium · high a superfície de parâmetros do gateway - aplica-se o mapeamento do fornecedor acima

Modelo

Modalidades texto + imagem + vídeo → texto
Parâmetros 428B no total · 23B ativos MoE
Licença MiniMax Community License
  • Atenção esparsa MSA com contexto de 1M tokens (cobrança padrão até 512K de entrada)
  • MoE de cerca de 428B com cerca de 23B ativos
  • multimodal nativo (entrada de imagem e vídeo), computer use, raciocínio adaptativo
  • cache de prefixo automático a partir de 512 tokens de entrada

conforme documentação oficial da MiniMax ↗

Use o MiniMax M3 em 30 segundos

Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu 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)

Sobre o MiniMax M3

  • Construído sobre a arquitetura proprietária MiniMax Sparse Attention (MSA), com cerca de 428B de parâmetros totais e aproximadamente 23B ativados, ele suporta uma janela de contexto de até 1M tokens com um mínimo garantido de 512K, mirando tarefas de agente de longo horizonte e compreensão de bases de código inteiras; a MiniMax reporta que a MSA reduz o compute por token no contexto máximo a um vinte avos do da sua geração anterior, cuja família parava bem abaixo de 1M.
  • Diferente de abordagens acopladas, a multimodalidade é treinada desde o passo zero para alinhamento profundo entre semântica textual e visual, e a API aceita imagens e vídeo junto ao texto.
  • O raciocínio é controlado por um objeto thinking com as configurações enabled, adaptive e disabled, em vez de pela escolha de um modelo diferente, e uma flag separada reasoning_split decide se a chain of thought é retornada em reasoning_content e reasoning_details ou deixada embutida na mensagem, envolvida em tags think.
  • O raciocínio se intercala com as chamadas de ferramentas por design, e o guia de uso de ferramentas da MiniMax exige que os campos de raciocínio retornados sejam preservados no turno seguinte.
  • O cache de prefixo começa automaticamente a partir de 512 tokens de entrada.
  • Os pesos são publicados sob a MiniMax Community License, que pede que produtos comerciais creditem o modelo.
  • A Synthorai serve o MiniMax M3 pelo seu endpoint compatível com OpenAI.

Perguntas frequentes

A API do MiniMax M3 é gratuita para testar?

Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. A $0.3/M de tokens de entrada, só esse crédito já cobre cerca de 416 requisições de ~8K tokens ao MiniMax M3.

Em que o MiniMax M3 é melhor?

Primeiro de pesos abertos a combinar código, agentes e multimodalidade; até 1M de contexto, mínimo garantido de 512K; multimodalidade treinada desde o passo zero. Veja a seção Sobre para o quadro completo, extraído das notas de lançamento do próprio fornecedor.

Quanto custa o MiniMax M3?

Na Synthorai, o MiniMax M3 custa $0.3 por milhão de tokens de entrada e $1.2 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem margem da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.06/M.

O MiniMax M3 suporta cache de prompts?

Sim, automaticamente: prompts servidos pela MiniMax entram em cache sem nenhuma mudança no código. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.06/M, contra $0.3/M sem cache; os prompts precisam de um prefixo estável de 512 tokens para entrar em cache. Guia de cache de prompts →

Como obtenho acesso ao MiniMax M3?

Aponte seu SDK da OpenAI existente para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="minimax-m3" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.

O MiniMax M3 é open source?

Sim, os pesos são publicados sob a MiniMax Community License (repositório oficial com link na seção Sobre). Ou dispense as GPUs: a versão hospedada aqui é pagamento por uso, sem infraestrutura para operar. Como rodar modelos de pesos abertos →

Modelos relacionados

Comparar

Cada valor desta página é transcrito da documentação do fornecedor, ligada acima, e traz a data em que foi verificado. Os preços são comparados em todo o catálogo; os valores de especificação que os fornecedores definem de forma diferente são apresentados com a diferença indicada em vez de representados num gráfico. Nada aqui é medido por nós, e nada é pontuado.

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