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

MiniMax M3 — codage de pointe, contexte 1M

MiniMax M3 est un modèle open-weight qui associe des performances de pointe en codage et sur les benchmarks agentiques à une fenêtre de contexte de 1M de tokens et une entrée multimodale native. MiniMax M3 raisonne avant de répondre, appelle des outils sur des exécutions de longue durée et lit images et vidéos dans le même appel — exposé sur api.reapi.ai sous forme d'endpoint unified prêt à l'emploi. Paiement à l'usage en USD à une fraction des tarifs des modèles propriétaires de pointe.

Points clés
Chat flagship MiniMax · streaming
Idéal pour
Produits d'abord chinois, dialogue
Entrée
Messages de chat (OpenAI-compatible)
Sortie
Texte, streaming optionnel
MiniMax M3modelminimax/minimax-m3

Playground de MiniMax M3

Les modèles de chat tournent sur la passerelle api.reapi.ai, qui possède sa propre console et sa propre clé. Ouvre la console pour exécuter MiniMax M3 via l'interface Chat Completions compatible OpenAI.

Ouvrir la consoleTarifs par token

Tarifs

Basé sur les crédits — 1 crédit = 0,001 USD. Tu ne paies que les générations réussies.

Coût du premier test
$0.0033 credits

Un prompt de 1K tokens avec une réponse de 1K tokens au palier le moins cher.

Guide de budget de test
Ajouter des crédits
$10
≈ 3333 tests
$50
≈ 16666 tests
$100
≈ 33333 tests
Entrée
$0.60
Prix · 1M tokens
Sortie
$2.40
Prix · 1M tokens
Lecture cache
$0.12
Prix · 1M tokens

Qu'est-ce que l'API MiniMax M3 ?

MiniMax M3 est le modèle frontière à poids ouverts de MiniMax pour le code et les usages agentiques, exposé sur reAPI via un endpoint chat completions compatible OpenAI. Il associe une fenêtre de contexte de 1 M de tokens à une sortie pouvant atteindre 512K tokens, un raisonnement natif qui entrelace réflexion et appels d'outils sur des exécutions longues, et une entrée multimodale native couvrant images et vidéos. Les tokens d'entrée et de sortie sont facturés séparément au million de tokens, l'entrée mise en cache étant facturée à un tarif inférieur à l'entrée neuve.

Ce que tu peux construire avec ce modèle

Des workflows réels et des cas d'usage en production que tu peux construire et déployer avec ce modèle.

MiniMax M3 pilotant une session de codage agentique de longue durée

Codage agentique de longue durée et ingénierie logicielle

Le codage agentique est l'argument phare de MiniMax M3. MiniMax annonce des résultats de niveau de pointe sur les benchmarks d'ingénierie logicielle — 59.0% sur SWE-Bench Pro et 66.0% sur Terminal-Bench 2.1 — ce qui place MiniMax M3 dans la fourchette des meilleurs modèles de codage propriétaires tout en restant open-weight. Pointez un agent de codage vers MiniMax M3 et il délimite la tâche, appelle des outils, raisonne sur un travail en plusieurs étapes et s'auto-corrige tout au long d'une exécution prolongée, le tout dans une seule session.

Lire la documentation API
MiniMax M3 raisonnant sur un dossier d'analyse d'un million de tokens

Analyse de bases de code et de documents d'un million de tokens

MiniMax M3 propose par défaut une fenêtre de contexte de 1M de tokens — assez pour charger un dépôt de taille moyenne entier, un long dossier de recherche ou une trace d'agent multi-tours en un seul appel. MiniMax Sparse Attention maintient l'inférence à long contexte efficace, de sorte que les charges de travail MiniMax M3 comme la revue d'architecture, les audits de dépendances et la planification de migration nécessitent rarement un découpage. Des préfixes de prompt stables atteignent le faible tarif de lecture cache à chaque répétition.

MiniMax M3 combinant image, vidéo et utilisation d'outils en un seul appel

Compréhension multimodale native et utilisation d'outils

MiniMax M3 est multimodal dès la conception : envoyez images et vidéos aux côtés du texte dans le même appel Chat Completions — captures d'écran, schémas, scans de documents et clips — et le modèle raisonne sur l'ensemble. Combiné à un function calling fiable et à une sortie JSON, MiniMax M3 pilote des agents de navigation, des pipelines documentaires et des workflows utilisant des outils qui mêlent vision, recherche et code.

Pourquoi reAPI pour MiniMax M3

Remplacement unified immédiat

MiniMax M3 parle OpenAI Chat Completions à l'identique. Migrer une intégration OpenAI existante vers MiniMax M3 se résume à une base URL, une API key et un changement de chaîne de modèle — `minimax/minimax-m3` — pas à une réécriture de plateforme. Le même tableau `messages`, le même format de streaming, la même structure d'appel d'outils.

Codage de pointe à prix avantageux

MiniMax M3 est open-weight et tarifé en conséquence. Il affiche des benchmarks de codage et agentiques de pointe tout en coûtant une fraction des modèles propriétaires par token — et le prompt caching réduit encore le prix sur le contexte répété. Exécutez du travail agentique premium sans factures par token premium.

Une seule clé pour MiniMax, GPT, Claude et Gemini

Une seule clé api.reapi.ai déverrouille MiniMax M3 aux côtés de GPT-5.5, Claude Opus 4.8, DeepSeek V4, Gemini et tous les autres modèles de chat de pointe de la plateforme. Comparez les fournisseurs, ajoutez des fallbacks et routez le trafic par appel avec un simple changement de configuration plutôt qu'un projet d'intégration.

MiniMax M3 vs DeepSeek V4

MiniMax M3 et DeepSeek V4 sont tous deux des modèles open-weight à prix avantageux avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens, la réflexion et l'utilisation d'outils. Voici comment MiniMax M3 se positionne face à DeepSeek V4 sur les dimensions qui comptent pour le travail agentique et de codage.

Capacité
MiniMax M3 sur reAPI
DeepSeek V4
Positionnement
Modèle open-weight unique optimisé pour le codage de pointe, les agents de longue durée et la multimodalité native.
Deux variantes open-weight — Flash (rapide / faible coût) et Pro (raisonnement phare).
Fenêtre de contexte
1M de tokens par défaut, avec un minimum garanti de 512K et MiniMax Sparse Attention pour un long contexte efficace.
Fenêtre de contexte de 1M de tokens avec DeepSeek Sparse Attention.
Sortie maximale
Jusqu'à 512K tokens de sortie par réponse (128K recommandés).
Jusqu'à 384K tokens de sortie par réponse.
Réflexion
Réflexion native avec raisonnement entrelacé pendant l'utilisation d'outils ; adaptative par défaut, peut être désactivée.
Mode réflexion activé par défaut, avec un commutateur réflexion / sans réflexion.
Entrée multimodale
Compréhension native image et vidéo dans le même appel Chat Completions.
Entrée image prise en charge (bêta) ; texte-et-image.
Orientation agentique et codage
Résultats de pointe annoncés par le fournisseur sur SWE-Bench Pro, Terminal-Bench et les benchmarks d'agents ; optimisé pour les agents de codage de longue durée.
Optimisations agentiques dédiées ; SOTA open-source sur le codage agentique selon DeepSeek.

La comparaison reflète le comportement publiquement documenté à partir des notes de version M3 de MiniMax et de la documentation V4 de DeepSeek au moment de la rédaction. Les chiffres de benchmark sont annoncés par le fournisseur. Le comportement et la tarification des modèles peuvent changer ; consultez la carte de tarification ci-dessus et la documentation API pour les valeurs actuelles.

Déployez MiniMax M3 en trois étapes

  1. step 01

    Créez un compte et une clé sur api.reapi.ai

    Inscrivez-vous sur api.reapi.ai, ouvrez la console, générez une API key sous API Keys et créditez des tokens sous Top Up. L'espace de travail chat est distinct de la gateway image/vidéo de reapi.ai — les clés ne sont pas interchangeables.

    Ouvrir
  2. step 02

    Envoyez votre première requête

    POST https://api.reapi.ai/v1/chat/completions avec `model` défini sur `minimax/minimax-m3`, votre tableau `messages` et `max_tokens`. L'endpoint MiniMax M3 est unified, y compris les réponses en flux, donc la plupart des SDK fonctionnent avec un simple changement de base URL.

    Ouvrir
  3. step 03

    Ajustez pour le raisonnement et le coût

    MiniMax M3 réfléchit de façon adaptative — il raisonne quand une tâche est difficile et répond directement sinon. Réutilisez des system prompts et des schémas d'outils stables d'un appel à l'autre pour atteindre le faible tarif de lecture cache, et définissez `max_tokens` assez haut pour contenir la chaîne de raisonnement sur les travaux à forte composante de raisonnement.

    Ouvrir
docs/api/minimax-m3

Référence API

Code prêt à l'emploi et tableau complet des paramètres.

Voir la référence complète
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
  }'

Échec de validation des paramètres

Rejet synchrone avec le champ fautif nommé. Vérifiez enums, plages et champs URL — rien n'est facturé.

Problème d'authentification ou de solde

401 : clé Bearer absente ou invalide ; 402 : la réserve dépasse votre solde. Gérez clés et crédits dans la console.

Contenu ou matériel rejeté

Le matériel de référence et les sorties passent une modération automatique. Les tâches rejetées échouent avec une erreur claire et un remboursement intégral.

Tâche échouée ou expirée

Une tâche en état d'échec n'est jamais facturée — la réserve est remboursée automatiquement. Conservez l'ID et réessayez.

Questions fréquentes

Questions courantes sur ce modèle.

MiniMax M3 est facturé à l'usage en USD sur votre solde de tokens api.reapi.ai. La carte de tarification sur cette page affiche les tarifs en direct d'entrée, de sortie et de lecture cache par 1M de tokens. Les lectures cache sont radicalement moins chères que le renvoi des mêmes tokens, et les requêtes en échec ne sont pas facturées.

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