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该模型已从在售目录下线,以下信息为存档内容。

MiniMax M3

发布于 2026-06-01

chat代码推理工具调用图像理解提示词缓存

MiniMax M3 是 MiniMax 的前沿模型,被定位为首个同时集齐三大前沿能力的开放权重发布:编码、智能体推理和原生多模态理解。

输入
文本 图像 视频 $0.3/M
输出
文本 $1.2/M
缓存读取
$0.06/M
上下文
1M
对比 GPT-4o
便宜约 94%

价格在同类中的位置

价格在 60 个同类模型中的位置

输入$0.3/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
输出$1.2/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
缓存读取$0.06/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

这条线显示该模型的价格,在 Synthorai 上同类模型里处于什么位置。两端标出了最便宜和最贵的那个。这里是基础价,批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。

规格与限制

Token

上下文窗口(厂商规格) 1,000,000
最大输出(厂商规格) 524,288

提示词缓存

缓存方式 自动
最低前缀 512

思考

厂商参数 thinking.type + reasoning_split
可选值 thinking.type adaptive · disabled; reasoning_split boolean
默认值 adaptive:思考开启,由模型判断何时需要额外推理 请求未指定时生效
可关闭 支持
思考行为 reasoning_split 只改变思维链的位置;开启时,它通过 reasoning_content 和 reasoning_details 返回;关闭时,它仍内嵌在 content 中并由 think 标签包裹,且在工具调用轮次必须连同它一起回传完整的 assistant 消息
参数 reasoning_effort
取值 minimal · low · medium · high 网关侧参数面——以上方厂商映射为准

模型

模态 文本 + 图像 + 视频 → 文本
参数量 总参数 428B · 激活 23B MoE(混合专家)
许可证 MiniMax Community License
  • MSA 稀疏注意力配合 1M token 上下文(输入 512K 以内按标准计费)
  • 约 428B/约 23B 激活的 MoE
  • 原生多模态(图像 + 视频输入)、computer use、自适应思考
  • 输入达到 512 token 以上即自动前缀缓存

依据 MiniMax 官方文档 ↗

30 秒用上 MiniMax M3

OpenAI 兼容:换掉 base_url,SDK 不用改。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)

关于 MiniMax M3

  • 它构建于自研的 MiniMax Sparse Attention(MSA)架构之上,总参数约 428B,激活约 23B,支持最高 1M token 的上下文窗口并保证至少 512K,瞄准长程智能体任务和整个代码库级别的理解;MiniMax 称 MSA 把最大上下文下的单 token 算力降到上一代的二十分之一,而上一代家族的上限远低于 1M。
  • 不同于外挂式方案,它的多模态从第零步就参与训练,以实现文本与视觉语义的深度对齐,API 除文本外还接受图像和视频。
  • 思考由带 enabled、adaptive 和 disabled 三种设置的 thinking 对象控制,而不是靠换一个模型;另有一个单独的 reasoning_split 开关,决定思维链是返回在 reasoning_content 和 reasoning_details 中,还是以 think 标签包裹留在消息正文里。
  • 思考按设计与工具调用交错进行,MiniMax 的工具使用指南要求把返回的推理字段保留到下一轮。
  • 前缀缓存在输入超过 512 token 后自动启用。
  • 权重以 MiniMax Community License 发布,该许可要求商业产品为模型署名。
  • Synthorai 通过其 OpenAI 兼容端点提供 MiniMax M3。

常见问题

MiniMax M3 API 可以免费试用吗?

可以。新账号可获得 10 次试用调用和最高 $1 的免费额度,无需绑卡。按输入 $0.3/M 计算,仅这笔额度就足够对 MiniMax M3 发起约 416 次 ~8K token 的请求。

MiniMax M3 最擅长什么?

首个集编码、智能体、多模态的开放权重、最高 1M 上下文,保证 512K、多模态从第零步参与训练。完整能力请见「关于」部分,内容取自厂商官方发布说明。

MiniMax M3 的价格是多少?

在 Synthorai 上,MiniMax M3 输入 $0.3/百万 token、输出 $1.2/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $0.06/M 计费。

MiniMax M3 支持提示词缓存(prompt caching)吗?

支持,且全自动:经 MiniMax 提供的提示词自动缓存,无需改代码。缓存命中的输入 token 按 $0.06/M 计费(未命中 $0.3/M);提示词需有 512 token 以上的稳定前缀才能命中缓存。 提示词缓存指南 →

如何开通 MiniMax M3?

把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "minimax-m3" 即可。一把 API key 通用网关上的全部模型。

MiniMax M3 开源吗?

开源:权重以 MiniMax Community License 发布(官方仓库链接见「关于」部分)。也可以省去 GPU:这里的托管版本按量付费,无需自建基础设施。 运行开源权重模型 →

相关模型

对比

本页每个值都转录自厂商自己的文档(链接见上),并带有核对日期。价格在全目录范围内比较;各厂商定义不同的规格值,只说明差异而不作图表对比。此处没有任何由我们测量的数据,也不做评分。

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