チャットDeepSeek
DeepSeek V4
DeepSeek V4 API — Flash と Pro、1M コンテキスト、思考モードがデフォルト、低いトークン単価でフロンティア級の推論。
MiniMax M3 は、フロンティア級のコーディングとエージェント系ベンチマークに、100 万トークンのコンテキストウィンドウとネイティブなマルチモーダル入力を組み合わせたオープンウェイトモデルです。MiniMax M3 は回答する前に推論し、長尺の実行を通してツールを呼び出し、同一の呼び出し内で画像と動画を読み取ります。これらが api.reapi.ai 上で、そのまま差し替え可能な OpenAI-compatible エンドポイントとして提供されます。クローズドソースのフロンティア級料金のごく一部の価格で、米ドル建ての従量課金です。
minimax/minimax-m3Open the chat playground to run MiniMax M3 through the OpenAI-compatible chat completions surface with your api.reapi.ai key.
このモデルで構築して本番に出せる、実際のワークフローとユースケースをご紹介します。

エージェント系コーディングは MiniMax M3 の目玉です。MiniMax はソフトウェアエンジニアリングのベンチマークでフロンティア級の結果を報告しています — SWE-Bench Pro で 59.0%、Terminal-Bench 2.1 で 66.0% — これにより MiniMax M3 は、オープンウェイトを保ちながらトップクラスのクローズドソースコーディングモデルに迫っています。MiniMax M3 にコーディングエージェントを向ければ、タスクのスコープを定め、ツールを呼び出し、複数ステップの作業を推論し、長尺の実行にわたって自己修正します。これらすべてを 1 つのセッション内で行います。
API docs を読む
MiniMax M3 はデフォルトで 100 万トークンのコンテキストウィンドウを備えており、中規模リポジトリ全体、長尺のリサーチパック、複数ターンのエージェントトレースを 1 回の呼び出しで読み込むのに十分です。MiniMax Sparse Attention が長コンテキストの推論を効率的に保つため、アーキテクチャレビュー、依存関係の監査、移行計画といった MiniMax M3 のワークロードでチャンク分割が必要になることはまれです。安定したプロンプトのプレフィックスは、繰り返しのたびに低いキャッシュ読み取り料金が適用されます。

MiniMax M3 は根本からマルチモーダルです。同一の Chat Completions 呼び出しでテキストと一緒に画像と動画を送り — スクリーンショット、図表、文書スキャン、クリップ — モデルはそのすべてを推論します。信頼性の高い function calling と JSON 出力と組み合わせることで、MiniMax M3 はビジョン、検索、コードを組み合わせるブラウザエージェント、文書パイプライン、ツールを使うワークフローを駆動します。
クレジット制 — 1クレジット = 0.001 USD。完了した生成のみお支払いいただきます。
| カテゴリ | 単位 | 料金 |
|---|---|---|
| トークン料金 | ||
| 入力 | 1M tokens | $0.6 |
| 出力 | 1M tokens | $2.4 |
| キャッシュ読み取り | 1M tokens | $0.12 |
MiniMax M3 は OpenAI Chat Completions をそのまま話します。既存の OpenAI 連携を MiniMax M3 へ移すのは、base URL と API key、そしてモデル文字列の変更 — `minimax/minimax-m3` — だけであり、プラットフォームの書き換えではありません。同じ `messages` 配列、同じストリーミング形式、同じツール呼び出しの形です。
MiniMax M3 はオープンウェイトで、それに見合った価格です。フロンティア級のコーディングとエージェント系ベンチマークを記録しながら、トークンあたりのコストはクローズドソースモデルのごく一部です — さらにプロンプトキャッシュが繰り返しのコンテキストで価格を再度引き下げます。プレミアムなトークン単価の請求なしに、プレミアムなエージェント系の作業を実行できます。
1 つの api.reapi.ai key で、MiniMax M3 を GPT-5.5、Claude Opus 4.8、DeepSeek V4、Gemini、そしてプラットフォーム上の他のあらゆるフロンティア級チャットモデルと並べて利用できます。ベンダーを比較し、フォールバックを追加し、連携プロジェクトではなく設定変更で呼び出しごとにトラフィックをルーティングできます。
MiniMax M3 と DeepSeek V4 はどちらもオープンウェイトのバリュー価格モデルで、100 万トークンのコンテキストウィンドウ、思考、ツール利用を備えています。エージェント系とコーディングの作業で重要となる観点で、MiniMax M3 が DeepSeek V4 に対してどう位置づけられるかを示します。
比較は、執筆時点での MiniMax の M3 リリースノートと DeepSeek の V4 ドキュメントから公開されている挙動を反映しています。ベンチマークの数値はベンダー報告です。モデルの挙動と価格は変わる可能性があります。最新の値は上記の料金カードと API docs を確認してください。
api.reapi.ai でサインアップし、コンソールを開き、API Keys で API key を生成し、Top Up でトークンをチャージします。チャットワークスペースは reapi.ai の画像・動画ゲートウェイとは別物で、key は相互に通用しません。
開く`model` を `minimax/minimax-m3` に設定し、`messages` 配列と `max_tokens` を付けて POST https://api.reapi.ai/v1/chat/completions を送ります。MiniMax M3 エンドポイントはストリーミングレスポンスを含めて OpenAI-compatible なので、ほとんどの SDK は base URL の変更だけで動作します。
開くMiniMax M3 は適応的に思考します — 難しいタスクでは推論し、そうでなければ直接回答します。安定したシステムプロンプトとツールスキーマを呼び出し間で再利用して低いキャッシュ読み取り料金を狙い、推論を多用する作業では chain-of-thought が収まるよう `max_tokens` を十分高く設定してください。
開くこのモデルに関するよくある質問。
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