GLM-5.1 vs MiniMax M3
MiniMax M3 已从我们的目录下线。下方是它最后公布的价格；这个模型已无法调用，对比中的另一个模型仍可正常调用。
什么时候选哪个
纸面上 minimax-m3 更宽也更便宜：1000000 token 上下文对 200000、524288 最大输出 token 对 131072、在文本之外接受图像和视频输入，输入价格约低 4.7 倍、输出约低 3.7 倍（每百万 $0.3/$1.2 对 $1.4/$4.4）。超大文档、超长生成，或任何带图像或视频的请求选 minimax-m3；专门想要 Z.ai 的文本模型且 200000 token 窗口够用时选 glm-5.1。两者都覆盖对话、代码、推理、工具和长上下文，也都可以关闭思考。
价格
| GLM-5.1 | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 输入 / 1M token | $1.4 | $0.3 | 4.7× |
| 输出 / 1M token | $4.4 | $1.2 | 3.7× |
| 缓存读取 / 1M token | $0.26 | $0.06 | 4.3× |
| 缓存写入 | - | 不单独收费 | - |
价格取自构建时的实时目录，最新价格见各模型页面。
两个模型所处的位置：全部 76 个按同一单位计费的聊天模型的每 1M token 输入价分布（对数刻度）
能力
| GLM-5.1 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| 工具调用 | 是 | 是 |
| 思考控制 | 可配置 | 可配置 |
| 结构化输出 | 是 | - |
| 提示词缓存 | 隐式（自动） | 隐式（自动） |
| 缓存有效期 | 未公布 | 未公布 |
| 最小缓存前缀 | 未公布 | 512 个 token |
规格
| GLM-5.1 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| 输入模态 | 文本 | 文本 图像 视频 |
| 输出模态 | 文本 | 文本 |
| 发布日期 | 2026-04-07 | 2026-06-01 |
| 上下文窗口 | 200K | 1M |
| 最大输出 | 131K | 524K |
| 思考参数 | thinking.type |
|
| 可选值 | thinking.type
| thinking.type
reasoning_split
|
| 默认值 | enabled, and the model automatically determines whether to think | adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps |
规格照录自各供应商的文档；供应商没有公布的项目，对应的行直接省略，不做推断。 完整来源： GLM-5.1 · MiniMax M3
改一行代码就能在两个模型之间切换
下方每个标签页里都有两个模型 ID，高亮的那两行是唯一要改的地方。端点不变，API key 不变，请求结构也不变。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5.1",
# model="minimax-m3", # 取消注释此行，注释上一行
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: "glm-5.1",
// model: "minimax-m3", // 取消注释此行，注释上一行
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": "glm-5.1",
# "model": "minimax-m3", # 取消注释此行，注释上一行
"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: "glm-5.1",
// Model: "minimax-m3", // 取消注释此行，注释上一行
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("glm-5.1")
// .model("minimax-m3") // 取消注释此行，注释上一行
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));常见问题
GLM-5.1 和 MiniMax M3 哪个更便宜？
按「输入 / 1M token」算，MiniMax M3 更便宜（$0.3 对 $1.4，相差 4.7×）。其他计费项的结论可能相反，完整价格见上方表格，实际成本取决于你的用量构成。
不用分别集成两次，就能对 GLM-5.1 和 MiniMax M3 做 A/B 测试吗？
可以。两个模型走同一个 OpenAI 兼容端点，用同一个 API key，切换时只要改一行里的模型名，所以可以给两个模型各分一部分流量，直接对比账单。
GLM-5.1 和 MiniMax M3 支持提示词缓存吗？
支持。两个模型的缓存读取价都低于各自的输入价，所以前缀能反复命中缓存的负载，实际成本会比按官网价估算的低。具体的缓存读取价见上方价格表。