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minimax
minimax/minimax-m3

minimax/minimax-m3

1,048,576 context · $0.60/M input$0.42/M input · $2.40/M output$1.68/M output30% off

MiniMax-M3 is MiniMax’s latest M-series multimodal foundation model for agent reasoning, tool use, coding, and long-context tasks. It supports text, image, and video inputs with text output, a 1M-token context window, thinking content, function calling, and structured outputs. With support for long-horizon agentic work, coding workflows, multimodal understanding, and very long responses, MiniMax-M3 is well suited for building autonomous agents, code assistants, document/video analysis tools, and production workflows that need large context at efficient pricing.

Tarification

Paiement à l'usage

Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez

Entrée
512K $0.60 / M Tokens$0.42 / M Tokens
> 512K $1.20 / M Tokens$0.84 / M Tokens
Sortie
512K $2.40 / M Tokens$1.68 / M Tokens
> 512K $4.80 / M Tokens$3.36 / M Tokens
Cache Read
512K $0.12 / M Tokens$0.08 / M Tokens
> 512K $0.24 / M Tokens$0.17 / M Tokens

Essayer le modèle

minimax/minimax-m3
En ligne
minimax
Bonjour ! Je suis un assistant IA utile. Que puis-je faire pour vous ?

Utilisation de l'API

Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Introduction au modèle

MiniMax: MiniMax M3

MiniMax-M3 is MiniMax’s latest M-series multimodal foundation model for agent reasoning, tool use, coding, and long-context tasks. It supports text, image, and video inputs with text output, a 1M-token context window, thinking content, function calling, and structured outputs.


Why It Looks Great

  • Latest MiniMax M-series language model for agent reasoning, tools, coding, and long-context work
  • Native multimodal support for text, image, and video understanding
  • 1M-token context window for long prompts, large documents, videos, codebases, and multi-turn workflows
  • Up to 512K output tokens for unusually long responses, extended reasoning, and structured generation
  • Strong fit for long-horizon agentic work, coding workflows, document analysis, and multimodal assistants
  • Thinking content support for transparent multi-step reasoning workflows
  • Function calling and tool-use support for agentic application workflows
  • Structured output support for JSON responses and schema-constrained generation
  • Efficient pricing for large-context multimodal production use cases

Key Features

  • Context Window: 1,048,576 tokens
  • Max Input: 536,576 tokens
  • Max Output: 512,000 tokens
  • Input: Text, Image, Video
  • Output: Text
  • Vision: Supported
  • Video Input: Supported
  • Function Calling: Supported
  • Structured Outputs: Supported
  • Thinking Mode: Supported
  • Image Generation: Not listed
  • Audio Input: Not listed
  • Supported Parameters: include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools, top_p

Specifications

SpecificationValue
Providerminimax
Model TypeChat Completions model
Architecturetext+image+video->text
Context Window1,048,576 tokens
Max Input536,576 tokens
Max Output512,000 tokens
InputText, Image, Video
OutputText
VisionSupported
Video InputSupported
Function CallingSupported
Structured OutputsSupported
Thinking ModeSupported

How to Use

  1. Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
  2. Submit - the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpoint: chat/completions
Model ID: minimax/minimax-m3


API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax/minimax-m3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: minimax/minimax-m3
  • Provider: minimax
  • Best suited for long-horizon agents, coding, tool use, long-context document analysis, multimodal understanding, and structured output workflows
  • Image input supports common image formats such as JPEG, PNG, GIF, and WEBP
  • Video input is supported through URL, base64, or uploaded file references where available

Infos

Fournisseurminimax
Typellm

Fonctionnalités prises en charge

Entrée
TexteImage
Sortie
Texte
Contexte1,048,576
Sortie max512,000
Vision✓ Pris en charge
Function Calling✓ Pris en charge

Guide d'accès API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID du modèleminimax/minimax-m3

Minimax M3 API

minimax/minimax-m3

MiniMax-M3 is MiniMax’s latest M-series multimodal foundation model for agent reasoning, tool use, coding, and long-context tasks. It supports text, image, and video inputs with text output, a 1M-token context window, thinking content, function calling, and structured outputs. With support for long-horizon agentic work, coding workflows, multimodal understanding, and very long responses, MiniMax-M3 is well suited for building autonomous agents, code assistants, document/video analysis tools, and production workflows that need large context at efficient pricing.

Entrée

$0.6$0.42 /M

Sortie

$2.4$1.68 /M

Remise

30% de remise

Contexte

1049K

Sortie max.

512K

Vision

Pris en charge

Utilisation d'outils

Pris en charge

Essayez Minimax M3 sur WaveSpeedAI

Accédez à Minimax M3 via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.

Questions fréquentes sur Minimax M3

Combien coûte l'API Minimax M3 ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $0.42 par million de tokens d'entrée et $1.68 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.

Quelle est la fenêtre de contexte de Minimax M3 ?+

Minimax M3 prend en charge jusqu'à 1049K tokens de contexte et jusqu'à 512K tokens de sortie par requête.

Minimax M3 est-il compatible avec OpenAI ?+

Oui. WaveSpeedAI expose Minimax M3 via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.

Comment démarrer avec Minimax M3 ?+

Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer Minimax M3.

APIs LLM associées