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缺点：
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MiniMax M3 是 MiniMax 于 2026 年 6 月 1 日发布的 M 系列语言模型,发布说明把它定位在 Agent 推理、工具调用、编码、多模态对话输入与长上下文任务上。MiniMax 称它用自研的 MSA(MiniMax Sparse Attention)稀疏注意力把上下文做到 100 万 token,在 100 万长度下每 token 的计算量约为上一代的 1/20,并且从训练第一步起就混入多模态数据,原生支持读图。
在 RouteMux 上它接受文本与图像输入,支持工具调用与提示缓存,OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages 三种协议都能打。计价分档:输入不超过 51.2 万 token 是标准档,超过则整条请求按长上下文档计费;另有 service_tier 设为 priority 的优先档。思考 token 也计入 max_tokens,设得太小,回复会在出现正文之前就以 max_tokens 截止,所以要同时给推理和答案留够空间。
2026 年 10 月 19 日 MiniMax 发布了 M3.1 Flash,上下文同为 100 万。仍然选 M3 的理由是几处实打实的接口差异:思考可以关 —— MiniMax 文档写明 M3 的 thinking 传 disabled 时跳过思考直接作答,而 M3.1 Flash 强制思考;service_tier 可以设为 priority,请求优先进入队列,M3.1 Flash 不支持这个字段;行为也锁定在 6 月这一版。反过来,思考深度档位(reasoning_effort)按 MiniMax 文档只对 M3.1 Flash 生效,M3 只有开和关。
在 RouteMux 上,51.2 万输入 token 以内的标准档为输入 $0.09 / 百万 tokens、输出 $0.36 / 百万 tokens(官方 $0.3 / $1.2)。
价格核验于 2026-10-20
Fast $0.135 / $0.54 /M
缓存读 $0.018/M · 缓存写 —/M
| 档位 | 输入 | 缓存读 | 缓存写 | 输出 |
|---|---|---|---|---|
| Standard ≤512K | $0.09 | $0.018 | — | $0.36 |
| Standard >512K | $0.18 | $0.036 | — | $0.72 |
| Priority ≤512K | $0.135 | $0.027 | — | $0.54 |
| Priority >512K | $0.27 | $0.054 | — | $1.08 |
本币价按固定汇率折算(1 美元 = 6.8 CNY),汇率更新于 2026-08-02,仅供参考;计费始终以美元结算。
service_tier 设为 priority,请求优先进入队列,单价见定价区;M3.1 Flash 不支持。限时首充加送 10%,最高送 200 Credits
注册后 72 小时内完成第一笔充值即可享受。满 $20 起,仅限第一笔。
API 调用时用任一 ID 都可以。
minimax/minimax-m3MiniMax-M3把 ROUTEMUX_KEY 占位符替换为你的 API Key。 创建 →
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.routemux.com/v1",
api_key="<ROUTEMUX_KEY>",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m3",
messages=[{"role": "user", "content": "What is the meaning of life?"}],
)
print(completion.choices[0].message.content)MiniMax M3 — 100 万上下文,支持读图,思考可关闭。
MiniMax M3 支持最多 1M tokens 的上下文窗口。
通过 RouteMux 调用 MiniMax M3：输入 $0.09、输出 $0.36（USD / 1M tokens），低于官方定价。
MiniMax M3 兼容 OpenAI 接口：把 base URL 换成 RouteMux、model 填 minimax/minimax-m3 即可，无需改代码。
MiniMax M3 的输入模态：text, image；输出模态：text。
MiniMax M3 发布于 2026年6月1日。
正文由 RouteMux 团队核对于 2026-10-24
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