ChatDeepSeek
DeepSeek V4
Die DeepSeek V4 API — Flash + Pro, 1M Kontext, Thinking standardmäßig an, Spitzen-Reasoning zu einem niedrigen Preis pro Token.
Ab $0.140 pro 1M Tokens
MiniMax M3 — Frontier-Coding, 1M Kontext
MiniMax M3 ist ein Open-Weight-Modell, das Frontier-Coding und agentische Benchmarks mit einem Kontextfenster von 1M Token und nativer multimodaler Eingabe verbindet. MiniMax M3 denkt nach, bevor es antwortet, ruft Tools über langläufige Durchläufe hinweg auf und liest Bilder und Video im selben Aufruf — bereitgestellt auf api.reapi.ai als nahtloser, OpenAI-compatible Endpunkt. Pay-as-you-go in USD zu einem Bruchteil der Tarife von Closed-Source-Frontier-Modellen.
MiniMax M3model
minimax/minimax-m3MiniMax M3 playground
Open the chat playground to run MiniMax M3 through the OpenAI-compatible chat completions surface with your api.reapi.ai key.
Was du mit diesem Modell bauen kannst
Echte Workflows und produktionsreife Use Cases, die du mit diesem Modell bauen und ausliefern kannst.
Langläufiges agentisches Coding und Software-Engineering
Agentisches Coding ist das Aushängeschild von MiniMax M3. MiniMax berichtet Frontier-Ergebnisse auf Software-Engineering-Benchmarks — 59.0% auf SWE-Bench Pro und 66.0% auf Terminal-Bench 2.1 — und bringt MiniMax M3 damit in Reichweite der besten Closed-Source-Coding-Modelle, während es Open-Weight bleibt. Richte einen Coding-Agenten auf MiniMax M3 aus, und er steckt die Aufgabe ab, ruft Tools auf, schlussfolgert über mehrstufige Arbeit und korrigiert sich selbst über einen langen Durchlauf hinweg — alles in einer Sitzung.
API docs lesen
Codebasis- und Dokumentanalyse mit einer Million Token
MiniMax M3 nutzt standardmäßig ein Kontextfenster von 1M Token — genug, um ein ganzes mittelgroßes Repository, ein langes Recherchepaket oder eine mehrteilige Agenten-Trace in einem einzigen Aufruf zu laden. MiniMax Sparse Attention hält die Long-Context-Inferenz effizient, sodass MiniMax-M3-Workloads wie Architektur-Reviews, Dependency-Audits und Migrationsplanung selten Chunking benötigen. Stabile Prompt-Präfixe erreichen bei jeder Wiederholung den niedrigen Cache-Lese-Tarif.
Natives multimodales Verständnis und Tool-Nutzung
MiniMax M3 ist von Grund auf multimodal: sende Bilder und Video zusammen mit Text im selben Chat-Completions-Aufruf — Screenshots, Diagramme, Dokument-Scans und Clips — und das Modell schlussfolgert über all das. Kombiniert mit zuverlässigem Function Calling und JSON-Ausgabe steuert MiniMax M3 Browser-Agenten, Dokument-Pipelines und Tool-nutzende Workflows, die Vision, Retrieval und Code vermischen.
Preise
Credit-basiert — 1 Credit = 0,001 USD. Du zahlst nur für erfolgreich abgeschlossene Generierungen.
| Kategorie | Einheit | Preis |
|---|---|---|
| Token-Preise | ||
| Eingabe | 1M tokens | $0.6 |
| Ausgabe | 1M tokens | $2.4 |
| Cache-Lesevorgang | 1M tokens | $0.12 |
Warum reAPI
OpenAI-compatible und nahtlos einsetzbar
MiniMax M3 spricht OpenAI Chat Completions wortgetreu. Eine bestehende OpenAI-Integration auf MiniMax M3 umzustellen ist eine Sache von Base URL, API key und einer Änderung des Modell-Strings — `minimax/minimax-m3` — kein Plattform-Rewrite. Dasselbe `messages`-Array, dasselbe Streaming-Format, dieselbe Form des Tool-Callings.
Frontier-Coding zum Value-Preis
MiniMax M3 ist Open-Weight und entsprechend bepreist. Es erzielt Frontier-Coding- und agentische Benchmarks und kostet dabei pro Token einen Bruchteil von Closed-Source-Modellen — und Prompt-Caching senkt den Preis bei wiederholtem Kontext noch einmal. Führe Premium-Agentik-Arbeit ohne Premium-Rechnungen pro Token aus.
Ein Key für MiniMax, GPT, Claude und Gemini
Ein einziger api.reapi.ai-Key schaltet MiniMax M3 frei — zusammen mit GPT-5.5, Claude Opus 4.8, DeepSeek V4, Gemini und jedem anderen Frontier-Chat-Modell auf der Plattform. Vergleiche Anbieter, füge Fallbacks hinzu und leite Traffic pro Aufruf um — mit einer Konfigurationsänderung statt eines Integrationsprojekts.
MiniMax M3 vs DeepSeek V4
MiniMax M3 und DeepSeek V4 sind beide Open-Weight-Modelle zum Value-Preis mit einem Kontextfenster von 1M Token, Denken und Tool-Nutzung. So ist MiniMax M3 gegenüber DeepSeek V4 in den Dimensionen positioniert, die für agentische und Coding-Arbeit zählen.
Fähigkeit
MiniMax M3 auf reAPI
DeepSeek V4
Positionierung
Einzelnes Open-Weight-Modell, abgestimmt auf Frontier-Coding, langläufige Agenten und native Multimodalität.
Zwei Open-Weight-Varianten — Flash (schnell / niedrige Kosten) und Pro (Flaggschiff-Reasoning).
Kontextfenster
1M Token standardmäßig, mit garantiertem Minimum von 512K und MiniMax Sparse Attention für effizienten langen Kontext.
Kontextfenster von 1M Token mit DeepSeek Sparse Attention.
Maximale Ausgabe
Bis zu 512K Ausgabe-Token pro Antwort (128K empfohlen).
Bis zu 384K Ausgabe-Token pro Antwort.
Denken
Natives Denken mit verschränktem Reasoning während der Tool-Nutzung; standardmäßig adaptiv, deaktivierbar.
Denkmodus standardmäßig aktiviert, mit einem dualen Schalter für Denken / Nicht-Denken.
Multimodale Eingabe
Natives Bild- und Videoverständnis im selben Chat-Completions-Aufruf.
Bildeingabe unterstützt (Beta); Text-und-Bild.
Agentik- und Coding-Fokus
Vom Anbieter berichtete Frontier-Ergebnisse auf SWE-Bench Pro, Terminal-Bench und Agenten-Benchmarks; abgestimmt auf langläufige Coding-Agenten.
Dedizierte agentische Optimierungen; laut DeepSeek Open-Source-SOTA bei agentischem Coding.
Der Vergleich spiegelt das öffentlich dokumentierte Verhalten aus den Release Notes von MiniMax zu M3 und der V4-Dokumentation von DeepSeek zum Zeitpunkt der Erstellung wider. Benchmark-Zahlen sind vom Anbieter berichtet. Modellverhalten und Preise können sich ändern; prüfe die Preiskarte oben und die API docs für aktuelle Werte.
MiniMax M3 in drei Schritten ausliefern
- step 01
Konto und Key auf api.reapi.ai erstellen
Registriere dich auf api.reapi.ai, öffne die Konsole, generiere einen API key unter API Keys und lade Token unter Top Up auf. Der Chat-Workspace ist vom Bild-/Video-Gateway auf reapi.ai getrennt — Keys sind nicht übergreifend gültig.
Öffnen - step 02
Erste Anfrage senden
POST https://api.reapi.ai/v1/chat/completions mit `model` gesetzt auf `minimax/minimax-m3`, deinem `messages`-Array und `max_tokens`. Der MiniMax-M3-Endpunkt ist OpenAI-compatible, einschließlich gestreamter Antworten, sodass die meisten SDKs allein mit einer Änderung der Base URL funktionieren.
Öffnen - step 03
Für Reasoning und Kosten optimieren
MiniMax M3 denkt adaptiv — es schlussfolgert, wenn eine Aufgabe schwer ist, und antwortet direkt, wenn nicht. Verwende stabile System-Prompts und Tool-Schemas über Aufrufe hinweg wieder, um den niedrigen Cache-Lese-Tarif zu erreichen, und setze `max_tokens` hoch genug, um die Gedankenkette bei reasoning-intensiver Arbeit unterzubringen.
Öffnen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu diesem Modell.
MiniMax M3 wird Pay-as-you-go in USD gegen dein api.reapi.ai-Token-Guthaben abgerechnet. Die Preiskarte auf dieser Seite zeigt die aktuellen Tarife pro 1M Token für Eingabe, Ausgabe und Cache-Lesevorgang. Cache-Lesevorgänge sind drastisch günstiger, als dieselben Token erneut zu senden, und fehlgeschlagene Anfragen werden nicht berechnet.
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