채팅DeepSeek
DeepSeek V4
DeepSeek V4 API — Flash + Pro, 1M 컨텍스트, 기본 사고 모드, 낮은 토큰 단가로 누리는 프런티어급 추론.
시작가 $0.140 100만 토큰당
MiniMax M3 — 프런티어 코딩, 1M 컨텍스트
MiniMax M3는 프런티어 수준의 코딩·에이전트 벤치마크에 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 네이티브 멀티모달 입력을 결합한 오픈 웨이트 모델입니다. MiniMax M3는 답하기 전에 추론하고, 긴 호흡의 작업 전반에서 도구를 호출하며, 같은 호출 안에서 이미지와 영상을 읽습니다 — api.reapi.ai에서 그대로 끼워 쓰는 OpenAI-compatible 엔드포인트로 제공됩니다. 클로즈드 소스 프런티어 단가의 일부 비용으로, USD 기준 사용한 만큼만 결제하세요.
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.
이 모델로 만들 수 있는 것
이 모델로 구축하고 배포할 수 있는 실제 워크플로우와 프로덕션 활용 사례입니다.
긴 호흡 에이전트 코딩과 소프트웨어 엔지니어링
에이전트 코딩은 MiniMax M3의 대표 강점입니다. MiniMax는 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 프런티어 수준의 결과 — SWE-Bench Pro 59.0%, Terminal-Bench 2.1 66.0% — 를 보고하며, 오픈 웨이트를 유지하면서도 MiniMax M3를 최상위 클로즈드 소스 코딩 모델 범주에 올려놓습니다. MiniMax M3에 코딩 에이전트를 연결하면 작업 범위를 정하고, 도구를 호출하고, 여러 단계의 작업을 추론하며, 긴 실행 동안 스스로 고치는 일을 한 세션에서 처리합니다.
API docs 읽기
100만 토큰 규모 코드베이스와 문서 분석
MiniMax M3는 기본적으로 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 사용합니다 — 중간 규모 저장소 전체, 긴 리서치 자료 묶음, 여러 턴에 걸친 에이전트 트레이스를 한 번의 호출에 담기에 충분합니다. MiniMax Sparse Attention이 긴 컨텍스트 추론을 효율적으로 유지하므로, 아키텍처 리뷰·의존성 점검·마이그레이션 계획 같은 MiniMax M3 작업에서 청크 분할이 거의 필요 없습니다. 안정적인 프롬프트 접두부는 반복할 때마다 낮은 캐시 읽기 단가를 적용받습니다.
네이티브 멀티모달 이해와 도구 사용
MiniMax M3는 처음부터 멀티모달입니다: 같은 Chat Completions 호출에서 텍스트와 함께 이미지·영상 — 스크린샷, 다이어그램, 문서 스캔, 클립 — 을 보내면 모델이 그 모두를 추론합니다. 안정적인 함수 호출 및 JSON 출력과 결합되어, MiniMax M3는 비전·검색·코드를 아우르는 브라우저 에이전트, 문서 파이프라인, 도구 사용 워크플로를 구동합니다.
가격
크레딧 기반 — 1 크레딧 = 0.001 USD. 성공한 생성에 대해서만 비용을 지불합니다.
| 카테고리 | 단위 | 가격 |
|---|---|---|
| 토큰 가격 | ||
| 입력 | 1M tokens | $0.6 |
| 출력 | 1M tokens | $2.4 |
| 캐시 읽기 | 1M tokens | $0.12 |
reApi를 선택해야 하는 이유
OpenAI-compatible 그대로 교체
MiniMax M3는 OpenAI Chat Completions를 그대로 구사합니다. 기존 OpenAI 연동을 MiniMax M3로 옮기는 일은 base URL, API key, 그리고 모델 문자열을 — `minimax/minimax-m3` 로 — 바꾸는 작업이지, 플랫폼을 다시 쓰는 일이 아닙니다. 같은 `messages` 배열, 같은 스트리밍 형식, 같은 도구 호출 형태입니다.
가성비 가격의 프런티어 코딩
MiniMax M3는 오픈 웨이트이며 그에 맞게 가격이 책정됩니다. 프런티어 코딩·에이전트 벤치마크를 기록하면서도 토큰당 비용은 클로즈드 소스 모델의 일부에 그치며 — 프롬프트 캐싱은 반복되는 컨텍스트에서 가격을 다시 한 번 낮춥니다. 프리미엄 토큰당 청구서 없이 프리미엄 에이전트 작업을 돌리세요.
MiniMax, GPT, Claude, Gemini를 아우르는 하나의 키
단 하나의 api.reapi.ai 키로 MiniMax M3는 물론 GPT-5.5, Claude Opus 4.8, DeepSeek V4, Gemini를 비롯해 플랫폼의 모든 프런티어 챗 모델을 함께 사용할 수 있습니다. 연동 프로젝트 대신 설정 변경만으로 벤더를 비교하고, 폴백을 추가하고, 호출 단위로 트래픽을 라우팅하세요.
MiniMax M3 vs DeepSeek V4
MiniMax M3와 DeepSeek V4는 모두 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 추론, 도구 사용을 갖춘 오픈 웨이트의 가성비 모델입니다. 에이전트와 코딩 작업에서 중요한 항목을 기준으로 MiniMax M3가 DeepSeek V4 대비 어떻게 자리잡는지 정리했습니다.
기능
reAPI의 MiniMax M3
DeepSeek V4
포지셔닝
프런티어 코딩, 긴 호흡 에이전트, 네이티브 멀티모달리티에 맞게 튜닝된 단일 오픈 웨이트 모델.
두 가지 오픈 웨이트 변형 — Flash(빠름 / 저비용)와 Pro(플래그십 추론).
컨텍스트 윈도우
기본 1M 토큰, 보장 최소 512K, 그리고 효율적인 긴 컨텍스트를 위한 MiniMax Sparse Attention.
DeepSeek Sparse Attention을 적용한 1M 토큰 컨텍스트 윈도우.
최대 출력
응답당 최대 512K 출력 토큰(권장 128K).
응답당 최대 384K 출력 토큰.
추론
도구 사용 중 사고를 끼워 넣는 네이티브 추론; 기본적으로 적응적이며 끌 수 있음.
기본적으로 추론 모드 켜짐, 추론 / 비추론 이중 스위치 제공.
멀티모달 입력
같은 Chat Completions 호출에서 네이티브 이미지·영상 이해.
이미지 입력 지원(베타); 텍스트·이미지.
에이전트 및 코딩 중점
SWE-Bench Pro, Terminal-Bench, 에이전트 벤치마크에서 벤더가 보고한 프런티어 결과; 긴 호흡 코딩 에이전트에 맞게 튜닝됨.
전용 에이전트 최적화; DeepSeek 기준 에이전트 코딩에서 오픈 소스 SOTA.
이 비교는 작성 시점의 MiniMax M3 릴리스 노트와 DeepSeek V4 문서에 공개된 동작을 반영합니다. 벤치마크 수치는 벤더가 보고한 값입니다. 모델 동작과 가격은 변경될 수 있으니, 위의 가격 카드와 API docs에서 최신 값을 확인하세요.
세 단계로 MiniMax M3 출시하기
- step 01
api.reapi.ai에서 계정과 키 만들기
api.reapi.ai에서 가입하고, 콘솔을 열어 API Keys에서 API key를 생성한 뒤, Top Up에서 토큰을 충전하세요. 챗 워크스페이스는 reapi.ai의 이미지/영상 게이트웨이와 분리되어 있습니다 — 키는 서로 호환되지 않습니다.
열기 - step 02
첫 요청 보내기
`model`을 `minimax/minimax-m3`로 설정하고 `messages` 배열과 `max_tokens`를 담아 https://api.reapi.ai/v1/chat/completions로 POST 하세요. MiniMax M3 엔드포인트는 스트리밍 응답을 포함해 OpenAI-compatible이므로, 대부분의 SDK는 base URL만 바꾸면 동작합니다.
열기 - step 03
추론과 비용에 맞춰 튜닝하기
MiniMax M3는 적응적으로 사고합니다 — 어려운 작업에서는 추론하고, 그렇지 않으면 곧장 답합니다. 호출 전반에서 안정적인 시스템 프롬프트와 도구 스키마를 재사용해 낮은 캐시 읽기 단가를 적용받고, 추론 비중이 큰 작업에서는 chain-of-thought가 들어갈 만큼 `max_tokens`를 충분히 높게 설정하세요.
열기
자주 묻는 질문
이 모델에 대한 일반적인 질문입니다.
MiniMax M3는 api.reapi.ai 토큰 잔액에서 USD 기준으로 사용한 만큼 청구됩니다. 이 페이지의 가격 카드에는 1M 토큰당 입력·출력·캐시 읽기 단가가 실시간으로 표시됩니다. 캐시 읽기는 같은 토큰을 다시 보내는 것보다 훨씬 저렴하며, 실패한 요청에는 과금되지 않습니다.
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