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DeepSeek V4
La API de DeepSeek V4 — Flash y Pro, contexto de 1M, pensamiento por defecto y razonamiento de frontera a un precio bajo por token.
MiniMax M3 es un modelo de pesos abiertos que combina benchmarks de programación y agénticos de frontera con una ventana de contexto de 1M tokens y entrada multimodal nativa. MiniMax M3 razona antes de responder, invoca herramientas en ejecuciones de largo horizonte y lee imágenes y vídeo en la misma llamada — expuesto en api.reapi.ai como un endpoint compatible con OpenAI listo para usar. Pago por uso en USD a una fracción de las tarifas de frontera de código cerrado.
minimax/minimax-m3Open the chat playground to run MiniMax M3 through the OpenAI-compatible chat completions surface with your api.reapi.ai key.
Flujos de trabajo reales y casos de uso en producción que puedes construir y lanzar con este modelo.

La programación agéntica es el titular de MiniMax M3. MiniMax reporta resultados de nivel de frontera en benchmarks de ingeniería de software — 59.0% en SWE-Bench Pro y 66.0% en Terminal-Bench 2.1 — situando a MiniMax M3 al nivel de los mejores modelos de programación de código cerrado, manteniéndose de pesos abiertos. Apunta un agente de programación a MiniMax M3 y define el alcance de la tarea, invoca herramientas, razona a lo largo de trabajo de múltiples pasos y se autocorrige en una ejecución larga, todo en una sola sesión.
Leer la documentación de la API
MiniMax M3 usa por defecto una ventana de contexto de 1M tokens — suficiente para cargar un repositorio mediano completo, un paquete de investigación extenso o una traza de agente de varios turnos en una sola llamada. MiniMax Sparse Attention mantiene eficiente la inferencia de contexto largo, por lo que las cargas de trabajo de MiniMax M3 como revisión de arquitectura, auditorías de dependencias y planificación de migraciones rara vez necesitan fragmentación. Los prefijos de prompt estables alcanzan la baja tarifa de lectura de caché en cada repetición.

MiniMax M3 es multimodal desde la base: envía imágenes y vídeo junto al texto en la misma llamada de Chat Completions — capturas de pantalla, diagramas, escaneos de documentos y clips — y el modelo razona sobre todo ello. Combinado con llamadas a funciones fiables y salida JSON, MiniMax M3 impulsa agentes de navegador, pipelines de documentos y flujos de trabajo con herramientas que mezclan visión, recuperación y código.
Basado en créditos: 1 crédito = 0,001 USD. Solo pagas por las generaciones completadas.
| Categoría | Unidad | Precio |
|---|---|---|
| Precio por token | ||
| Entrada | 1M tokens | $0.6 |
| Salida | 1M tokens | $2.4 |
| Lectura de caché | 1M tokens | $0.12 |
MiniMax M3 habla OpenAI Chat Completions al pie de la letra. Migrar una integración OpenAI existente a MiniMax M3 es un cambio de base URL, una API key y una cadena de modelo — `minimax/minimax-m3` — no una reescritura de plataforma. El mismo array `messages`, el mismo formato de streaming, la misma forma de llamada a herramientas.
MiniMax M3 es de pesos abiertos y tiene un precio acorde. Registra benchmarks de programación y agénticos de frontera mientras cuesta una fracción de los modelos de código cerrado por token — y el almacenamiento en caché de prompts vuelve a bajar el precio en contexto repetido. Ejecuta trabajo agéntico premium sin facturas premium por token.
Una única clave de api.reapi.ai desbloquea MiniMax M3 junto a GPT-5.5, Claude Opus 4.8, DeepSeek V4, Gemini y todos los demás modelos de chat de frontera de la plataforma. Compara proveedores, añade fallbacks y enruta el tráfico por llamada con un cambio de configuración en lugar de un proyecto de integración.
MiniMax M3 y DeepSeek V4 son ambos modelos de pesos abiertos y precio de valor con una ventana de contexto de 1M tokens, razonamiento y uso de herramientas. Así es como se posiciona MiniMax M3 frente a DeepSeek V4 en las dimensiones que importan para el trabajo agéntico y de programación.
La comparación refleja el comportamiento documentado públicamente en las notas de lanzamiento de M3 de MiniMax y la documentación de V4 de DeepSeek en el momento de escribir esto. Las cifras de benchmarks son reportadas por el proveedor. El comportamiento del modelo y los precios pueden cambiar; consulta la tarjeta de precios de arriba y la documentación de la API para los valores actuales.
Regístrate en api.reapi.ai, abre la consola, genera una API key en API Keys y recarga tokens en Top Up. El espacio de trabajo de chat está separado del gateway de imagen/vídeo de reapi.ai — las claves no se cruzan.
AbrirPOST https://api.reapi.ai/v1/chat/completions con `model` ajustado a `minimax/minimax-m3`, tu array `messages` y `max_tokens`. El endpoint de MiniMax M3 es compatible con OpenAI, incluidas las respuestas en streaming, así que la mayoría de los SDK funcionan solo con un cambio de base URL.
AbrirMiniMax M3 piensa de forma adaptativa — razona cuando una tarea es difícil y responde directamente cuando no lo es. Reutiliza prompts de sistema y esquemas de herramientas estables entre llamadas para alcanzar la baja tarifa de lectura de caché, y establece `max_tokens` lo bastante alto para que quepa la cadena de razonamiento en trabajo con mucho razonamiento.
AbrirDudas comunes sobre este modelo.
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