Seedance 2.0 ลด 20% | สร้างใน Video Generator →
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.

ราคา

จ่ายตามการใช้งาน

ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้

อินพุต
512K $0.60 / M Tokens$0.42 / M Tokens
> 512K $1.20 / M Tokens$0.84 / M Tokens
เอาต์พุต
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

ลองใช้โมเดล

minimax/minimax-m3
ออนไลน์
minimax
สวัสดี! ฉันคือผู้ช่วย AI พร้อมช่วยคุณ ต้องการให้ช่วยอะไรไหม?

การใช้งาน API

ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:

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)

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

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

ข้อมูล

ผู้ให้บริการminimax
ประเภทllm

ฟังก์ชันที่รองรับ

อินพุต
ข้อความรูปภาพ
เอาต์พุต
ข้อความ
บริบท1,048,576
เอาต์พุตสูงสุด512,000
Vision✓ รองรับ
Function Calling✓ รองรับ

คู่มือการเข้าถึง API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
Model IDminimax/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.

อินพุต

$0.6$0.42 /M

เอาต์พุต

$2.4$1.68 /M

ส่วนลด

ลด 30%

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: $0.42 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $1.68 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?+

ใช่ WaveSpeedAI ให้บริการ Minimax M3 ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ชี้ OpenAI SDK ทางการมาที่ base URL นี้ด้วย API key ของ WaveSpeedAI — ไม่ต้องแก้ไขโค้ดอื่น

จะเริ่มใช้ Minimax M3 ได้อย่างไร?+

ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ Minimax M3

LLM API ที่เกี่ยวข้อง