GPT Image 2.5 is live — OpenAI's newest image model, targeted edits that leave the rest of the frame alone

MiniMax M3 — Programación de frontera, contexto de 1M

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.

Características
Chat flagship MiniMax · streaming
Ideal para
Productos orientados al chino, diálogo
Entrada
Mensajes de chat (compatible con OpenAI)
Salida
Texto, streaming opcional
MiniMax M3modelminimax/minimax-m3

Playground de MiniMax M3

Los modelos de chat se ejecutan en la pasarela api.reapi.ai, que tiene su propia consola y su propia clave. Abre la consola para ejecutar MiniMax M3 a través de la interfaz Chat Completions compatible con OpenAI.

Abrir la consolaTarifas por token

Precios

Basado en créditos: 1 crédito = 0,001 USD. Solo pagas por las generaciones completadas.

Coste de la primera prueba
$0.0033 credits

Un prompt de 1K tokens con una respuesta de 1K tokens en el nivel más barato.

Guía de presupuesto de pruebas
Añadir créditos
$10
≈ 3333 pruebas
$50
≈ 16666 pruebas
$100
≈ 33333 pruebas
Entrada
$0.60
Precio · 1M tokens
Salida
$2.40
Precio · 1M tokens
Lectura de caché
$0.12
Precio · 1M tokens

¿Qué es la API de MiniMax M3?

MiniMax M3 es el modelo frontera de pesos abiertos de MiniMax para programación y flujos agénticos, disponible en reAPI a través de un endpoint de chat completions compatible con OpenAI. Combina una ventana de contexto de 1M de tokens con hasta 512K tokens de salida, un razonamiento nativo que intercala pensamiento y llamadas a herramientas a lo largo de ejecuciones largas, y entrada multimodal nativa con imágenes y vídeo. Los tokens de entrada y de salida se facturan por separado por millón de tokens, y la entrada en caché se cobra a una tarifa más baja que la entrada nueva.

Lo que puedes construir con este modelo

Flujos de trabajo reales y casos de uso en producción que puedes construir y lanzar con este modelo.

MiniMax M3 ejecutando una sesión de programación agéntica de largo horizonte

Programación agéntica de largo horizonte e ingeniería de software

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 razonando a través de un paquete de análisis de un millón de tokens

Análisis de código y documentos de un millón de tokens

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 combinando imagen, vídeo y uso de herramientas en una sola llamada

Comprensión multimodal nativa y uso de herramientas

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.

Por qué reAPI para MiniMax M3

Compatible con OpenAI, listo para usar

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.

Programación de frontera a precio de valor

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 sola clave para MiniMax, GPT, Claude y Gemini

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 frente a DeepSeek V4

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.

Capacidad
MiniMax M3 en reAPI
DeepSeek V4
Posicionamiento
Un único modelo de pesos abiertos afinado para programación de frontera, agentes de largo horizonte y multimodalidad nativa.
Dos variantes de pesos abiertos — Flash (rápido / bajo coste) y Pro (razonamiento insignia).
Ventana de contexto
1M tokens por defecto, con un mínimo garantizado de 512K y MiniMax Sparse Attention para un contexto largo eficiente.
Ventana de contexto de 1M tokens con DeepSeek Sparse Attention.
Salida máxima
Hasta 512K tokens de salida por respuesta (128K recomendados).
Hasta 384K tokens de salida por respuesta.
Razonamiento
Razonamiento nativo con razonamiento intercalado durante el uso de herramientas; adaptativo por defecto, puede desactivarse.
Modo de razonamiento activado por defecto, con un interruptor dual de razonamiento / sin razonamiento.
Entrada multimodal
Comprensión nativa de imagen y vídeo en la misma llamada de Chat Completions.
Entrada de imagen admitida (beta); texto e imagen.
Enfoque agéntico y de programación
Resultados de frontera reportados por el proveedor en SWE-Bench Pro, Terminal-Bench y benchmarks de agentes; afinado para agentes de programación de largo horizonte.
Optimizaciones agénticas dedicadas; SOTA de código abierto en programación agéntica según DeepSeek.

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.

Lanza MiniMax M3 en tres pasos

  1. step 01

    Crea una cuenta y una clave en api.reapi.ai

    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.

    Abrir
  2. step 02

    Envía tu primera solicitud

    POST 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.

    Abrir
  3. step 03

    Ajusta para razonamiento y coste

    MiniMax 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.

    Abrir
docs/api/minimax-m3

Referencia de API

Código listo para usar y la tabla completa de parámetros.

Ver referencia completa
curl https://api.reapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax/minimax-m3",
    "group": "default",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Hello" }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 1.0
  }'

Validación de parámetros fallida

Rechazado de forma síncrona con el campo problemático indicado. Revisa enums, rangos y campos de URL — no se cobra nada.

Problema de autenticación o saldo

401 significa clave Bearer ausente o inválida; 402, que la reserva supera tu saldo. Gestiona claves y créditos en la consola.

Contenido o material rechazado

El material de referencia y las salidas pasan una moderación automática. Las tareas rechazadas fallan con un error claro y reembolso completo.

Tarea fallida o con timeout

Una tarea que llega a estado fallido nunca se cobra: la reserva se reembolsa automáticamente. Guarda el ID y reintenta.

Preguntas frecuentes

Dudas comunes sobre este modelo.

MiniMax M3 se factura por uso en USD contra tu saldo de tokens de api.reapi.ai. La tarjeta de precios de esta página muestra las tarifas en vivo por 1M de tokens de entrada, salida y lectura de caché. Las lecturas de caché son drásticamente más baratas que reenviar los mismos tokens, y las solicitudes fallidas no se cobran.

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