minimax/minimax-m3
วันที่เผยแพร่: 2026-06-01
1,048,576 context · $0.60/M input tokens · $2.40/M output tokens
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.
ราคา
จ่ายตามการใช้งาน
ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้
ลองใช้โมเดล
การใช้งาน API
ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:
import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'minimax/minimax-m3',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'minimax/minimax-m3',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}แนะนำโมเดล
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
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | minimax |
| Model Type | Chat Completions model |
| Architecture | text+image+video->text |
| 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 |
How to Use
- Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
- 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
ข้อมูล
ฟังก์ชันที่รองรับ
คู่มือการเข้าถึง API
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.
อินพุต
$0.6 /M
เอาต์พุต
$2.4 /M
คอนเท็กซ์
1049K
เอาต์พุตสูงสุด
512K
Vision
รองรับ
การใช้เครื่องมือ
รองรับ
ลองใช้ Minimax M3 บน WaveSpeedAI
เข้าถึง Minimax M3 ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Minimax M3
Minimax M3 API ราคาเท่าไหร่?+
ราคาบน WaveSpeedAI: $0.60 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $2.40 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ
Minimax M3 มี context window เท่าใด?+
Minimax M3 รองรับสูงสุด 1049K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 512K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ
Minimax M3 เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?+
WaveSpeedAI ให้บริการ Minimax M3 ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ผ่านอินเทอร์เฟซ Chat Completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ไคลเอนต์ OpenAI SDK ส่วนใหญ่ใช้งานได้โดยเปลี่ยน base URL และ API key ส่วนฟิลด์เสริมขึ้นอยู่กับโมเดล
จะเริ่มใช้ Minimax M3 ได้อย่างไร?+
ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys แล้วส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions โดยใช้ model id ที่แสดงด้านบน ตรวจสอบความพร้อมใช้งาน ความสามารถ และราคาจากแคตตาล็อกโมเดลปัจจุบัน