minimax-m3MiniMax-M3 通过 AI Gateway 接入：minimax-m3（2026 年 6 月）采用稀疏注意力架构，让 100 万 Token 上下文的成本大幅降低——原生图像/视频输入，模型卡 SWE-bench Verified 80.5%。长上下文多模态任务的性价比之选。
minimax-m3（2026 年 6 月）采用稀疏注意力架构，让 100 万 Token 上下文的成本大幅降低——原生图像/视频输入，模型卡 SWE-bench Verified 80.5%。长上下文多模态任务的性价比之选。
在实际工作负载中，MiniMax-M3 的表现围绕以下能力展开：
公开基准参考：SWE-bench Verified (model card) 80.5%, SWE-bench Pro (model card) 59.0, BrowseComp (model card) 83.5%。
展开来说：
长代码库智能体 — 百万上下文 + 低成本，适合整仓分析。
视频/图像理解 — 原生多模态的 UI 开发与文档分析。
高吞吐生产 — 实测输出速度快的均衡型生产模型。
作为其定位的取舍——MiniMax-M3 定位为「flagship」，请按任务复杂度选择合适档位；规格与价格以平台实时目录为准。
适合：复杂推理、长程智能体、高难度编程与深度分析。慎用：超高频的简单调用（成本不划算，建议搭配轻量档）。
提示词仅转发给你在请求中指定的模型提供商，平台不将你的输入输出用于模型训练；API Key 隔离存储，全程 TLS 加密传输。对数据驻留有合规要求的团队，可选择开源权重模型自托管部署，数据完全不出自有环境。
MiniMax 以稀疏注意力架构把百万上下文的成本压到新低，M3 原生支持图像与视频输入，是性价比导向的多模态选择。
生产环境建议配置双层降级：同一厂商内先降到同系轻量档，跨厂商再切换到能力相近的替代模型。对超时与限流做指数退避重试，对非幂等请求先做幂等键去重。平台统一的错误格式让这套降级逻辑只需写一次。
AI Gateway 上所有模型均按 Token 积分计费：输入、输出与缓存命中分别计量，缓存命中享有大幅折扣。无订阅制——一次充值即可在站内任意模型间消费。本模型的实时百万 Token 单价请见「模型价格页」，积分套餐见「价格页」。由于厂商官方价格会调整，本页刻意不硬编码价格数字，以保证信息不误导。
所有厂商共用三个端点：chat/completions（OpenAI 格式）、responses（OpenAI Responses 格式），Claude 系列另有 Anthropic 兼容的 messages 端点。鉴权使用控制台签发的单一 Bearer Key；API Key 隔离存储、全程 TLS 加密传输，提示词仅转发给所选模型提供商、不用于训练。流式输出、函数调用与结构化输出的行为与官方 API 完全一致。
平台所有模型共享同一请求格式，切换模型只需改一行：替换 model 字符串、对比输出即可。常见做法是把简单流量路由到轻量档、将困难任务升级到旗舰档——建议按档位统计 Token 消耗与任务成功率后再定型。如果你现在调用的是厂商官方 API，保留现有 SDK，只改 base URL 和 API Key 两项即可完成迁移。
模型 ID 遵循厂商自身命名规则：数字代表世代，后缀代表能力档位（pro/high/max）或线路通道。本页规格表中的 ID 即 API 请求应传的准确模型名，可直接复制使用。
规格与价格来自平台实时目录；性能数据来自厂商或第三方公开资料。本页更新于 2026-10-13。
| API 模型名 | minimax-m3 |
| 厂商 | MiniMax |
| 上下文窗口 | 共 1,000,000 Token（约 1M） |
| 类型 | chat |
| 开源状态 | 开源权重（MiniMax 协议：需"Built with MiniMax M3"署名；年收入超 2000 万美元有额外条件）。 |
价格按 Token 积分实时计费，实时单价见 模型价格页。
以下为厂商或第三方公布的数据，仅供横向参考。
| 基准 | 成绩 |
|---|---|
| SWE-bench Verified (model card) | 80.5% |
| SWE-bench Pro (model card) | 59.0 |
| BrowseComp (model card) | 83.5% |
百万上下文 + 低成本，适合整仓分析。
原生多模态的 UI 开发与文档分析。
实测输出速度快的均衡型生产模型。
2026 年 6 月 1 日发布。
本模型通过全站统一的 OpenAI 兼容 API 提供（Bearer 鉴权）。端点： POST /api/ai/v1/chat/completions · API 文档 →
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://your-domain.com/api/ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax-m3",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)stream = client.chat.completions.create(
model="minimax-m3",
messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于秋天的小诗"}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")curl https://your-domain.com/api/ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m3",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"stream": false
}'将 your-domain.com 替换为你的站点域名。
1,000,000 Token，输入输出共享该窗口。
按 Token 用量以积分计费，缓存命中更低。实时单价见模型价格页。
不需要。一个 AI Gateway API Key 即可调用本模型及站内全部其他模型。
开源权重（MiniMax 协议：需"Built with MiniMax M3"署名；年收入超 2000 万美元有额外条件）。
2026 年 6 月 1 日发布。