MiniMax H3 は開発者向けの API を提供していますか？

MiniMax は、非同期のタスク作成、ステータスの照会、ファイル取得のワークフローを備えた動画生成 API を提供しています。H3 固有の API の提供状況はプロバイダーのロールアウト状況に依存します。

MiniMax H3 は画像から動画生成を行えますか？

はい。MiniMax H3 は画像を基にした動画生成ワークフローをサポートしており、参照画像を提供して被写体の同一性を保ちながらアニメーション動画シーケンスを生成できます。

MiniMax H3 はテキストから動画生成に対応していますか？

はい。MiniMax H3 はテキスト・画像・動画・音声入力を用いたマルチモーダルな動画生成に対応しています。自然言語の指示から、視覚および音声要素の整合性を維持しつつ動画を生成できます。

開発者は CometAPI 経由で MiniMax H3 を統合できますか？

はい。CometAPI は統一された API アクセスレイヤーを提供し、開発者が一貫したインターフェースを通じて AI モデルを統合し、動画生成ワークフローをより容易に管理できるようにします。

MiniMax H3 は商用の動画制作に適していますか？

はい。MiniMax H3 は、広告、eコマース、製品ビジュアライゼーション、ゲームコンテンツ、AI支援の映画制作ワークフロー向けに設計されています。

MiniMax H3 は Sora 2 や Seedance 2.0 と比較してどうですか？

MiniMax H3 は、制御可能なマルチモーダル生成、ネイティブ音声、オープンウェイトの利用可能性に重点を置いています。Sora は映画的シミュレーションの品質を重視し、Seedance はクリエイティブな動画生成と参照ベースのワークフローに注力しています。

MiniMax H3 はどの程度の長さと解像度の動画を生成できますか？

MiniMax の公開情報によれば、MiniMax H3 は最長15秒、最大2Kの解像度の動画を生成できます。

従来の AI 動画モデルと比べて MiniMax H3 の違いは何ですか？

MiniMax H3 は、テキスト、画像、動画、音声を統合したマルチモーダル生成システムです。プロンプトベースの動画作成だけでなく、ネイティブなステレオ音声生成、動画編集、モーション転移をサポートします。

MiniMax

利用可能人気

minimax-h3

MiniMax H3 API

minimax-h3 は、高品質なクリエイティブ制作のために設計された新しい動画生成モデルです。シネマティックな動画生成ワークフローに向けて、プロンプト理解の向上、より高い視覚的一貫性、より滑らかな動き、そしてより柔軟な参照画像の制御を提供します。

最低料金

$0.064 / 秒

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Aug 7, 2026

MiniMax

プレイグラウンド

実際のリクエストでMiniMax H3を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

5秒テスト

$0.3200

CometAPIの推定利用料金

10秒テスト

$0.6400

CometAPIの推定利用料金

15秒テスト

$0.9600

CometAPIの推定利用料金

最低料金の透明性このプロトタイプでは、リクエストごとの非公開の最低料金は想定していません。本番環境で請求の最低金額または最低チャージ額が適用される場合は、購入前に表示し、すべての予算見積もりに含める必要があります。

Resolution	Comet Price (USD / Second)
768p	Per Second: $0.08
2K	Per Second: $0.13

モデル概要

検索や評価に使える安定したモデル識別情報と、ページの中核となるSEO構造を書き換えることなく更新できる最新のカタログデータを組み合わせています。

安定した識別情報

MiniMax H3とは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$0.064 / 秒

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

Aug 7, 2026

概要

MiniMax H3の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

MiniMax H3 の技術仕様

項目	MiniMax H3
モデルファミリー	MiniMax H シリーズ
モデルタイプ	マルチモーダル動画生成モデル
提供元	MiniMax
入力モダリティ	テキスト、画像、動画、音声
出力	音声付き生成動画
最大動画解像度	最大 2K
最長時間	最大 15 秒
音声生成	ネイティブステレオサウンド
動画機能	テキストから動画、画像から動画、動画編集、モーション転移
重み提供状況	オープンウェイトの公開を予定
主な用途	広告、EC、プロダクトデザイン、ゲーム、クリエイティブ制作

出典: MiniMax の発表および技術説明.

MiniMax H3 とは？

MiniMax H3 は、MiniMax が開発したマルチモーダル動画生成の基盤モデルです。従来のプロンプトをクリップに変換するだけのテキストから動画へのシステムとは異なり、H3 は「監督レベルの制御性」に重点を置き、テキスト指示、参照画像、既存の動画クリップ、音声信号といった複数の入力形式を組み合わせます。

本モデルは、商業動画制作、ゲームアセット作成、広告生成、AI 支援映画制作などのプロフェッショナルなクリエイティブワークフロー向けに設計されています。同期したステレオ音声付きで、最大 2K 解像度、最長 15 秒の動画生成に対応します。

MiniMax H3 の主な機能

1. マルチモーダルな動画理解と生成

MiniMax H3 は、複数形式のクリエイティブ入力を受け付けます:

テキスト記述
参照画像
既存の動画素材
音声参照

これにより、従来のプロンプトのみの生成システムと比べて、より制御性の高い動画出力が可能になります。

2. ネイティブな音声・映像生成

別途の音声合成パイプラインを要する多くの動画生成モデルと異なり、H3 はネイティブなステレオサウンド生成をサポートします。

これにより次が可能になります:

セリフ主導のシーン
環境効果音
映画的な雰囲気
より良い音声と映像の同期

3. 動画編集とモーション転移

H3 は既存コンテンツの編集と、動画間でのモーション特性の転移に対応します。

想定ワークフロー:

参照映像から人の動きを転移
既存の動画シーンを修正
モーションスタイルを適用
既存クリップのバリエーションを生成

4. オープンウェイトによる展開可能性

MiniMax は H3 のモデル重みを公開する計画を発表しており、ホスト型の推論 API のみに依存せず、研究者や開発者がモデルをカスタマイズできるようにします。

コミュニティのテストでは、すでに ComfyUI を通じたローカル展開ワークフローや、最適化された推論パイプラインが検討されています。

5. 高解像度動画生成

MiniMax H3 は最大 2K 解像度での生成に対応し、プロ向けのコンテンツ制作ワークフローを想定しています。

従来のコンシューマー向け AI 動画ツールと比べて、高解像度により次が可能になります:

ブランド広告
プロダクトマーケティング
映画のプリビズ
プロフェッショナルなソーシャルメディア用コンテンツ

MiniMax H3 のベンチマーク性能

現在、MiniMax は以下に相当する標準化されたベンチマーク結果を公開していません:

VBench
MovieGenBench
EvalCrafter
Video-MME

したがって、検証済みの公開スコアはありません。

しかし、MiniMax はいくつかの機能上の優位性を報告しています:

機能	MiniMax H3
2K 動画生成	対応
ネイティブ音声	対応
テキストから動画	対応
画像から動画	対応
動画編集	対応
モーション転移	対応

MiniMax H3 と Sora、Veo、Kling の比較

モデル	提供元	主な強み	最適な用途
MiniMax H3	MiniMax	マルチモーダル動画 + 音声 + 編集	商用動画制作
Sora	OpenAI	映画的なリアリズムと世界のシミュレーション	クリエイティブな映画制作
Veo	Google	高品質な動画理解	エンタープライズ向けメディア生成
Kling	Kuaishou	キャラクターの動きとリアリズム	短尺動画/ソーシャルコンテンツ

MiniMax H3 と Sora の比較

MiniMax H3 が重視する点:

オープンなエコシステム
商用生成
マルチモーダル制御
動画編集ワークフロー

Sora が重視する点:

物理シミュレーション
シネマティックな一貫性
複雑なシーン生成

MiniMax H3 と Kling の比較

Kling と比較すると:

MiniMax H3 が強調する点:

音声統合
マルチモーダル入力
プロフェッショナルワークフロー対応

Kling が強みを持つ点:

人物の動き
キャラクターアニメーション
コンシューマー向け動画制作

MiniMax H3 のユースケース

AI 広告制作

マーケティングチームは次を生成できます:

商品広告
ブランド動画
ソーシャルメディア広告

ワークフロー:

商品画像 → プロンプト → マーケティング動画

EC 向け動画生成

オンライン販売者は自動で次を作成できます:

商品紹介
ライフスタイルシーン
プロモーションクリップ

ゲーム開発

MiniMax H3 は次を支援します:

キャラクターアニメーション
シネマティックトレーラー
コンセプトの可視化

映画プリビズ

監督は次を迅速に検証できます:

カメラアングル
シーン設計
絵コンテ

CometAPI で MiniMax H3 API を使う方法

CometAPI は AI モデル向けの統一 API アクセスレイヤーを提供し、複数プロバイダの SDK を保守することなく、新興の動画生成モデルを統合できるようにします。

CometAPI 経由で MiniMax H3 を利用する場合、他の動画生成 API と同じワークフローに従います:

ステップ 1: CometAPI の API キーを取得

CometAPI にアカウント登録します。
API コンソールへ移動します。
API キーを作成します。
生成したキーを認証に使用します。

例:

Authorization: Bearer YOUR_COMETAPI_API_KEY

ステップ 2: MiniMax H3 の動画生成リクエストを送信

MiniMax 形式の動画生成 API は、一般に非同期タスクのアーキテクチャを採用します:

生成リクエストを送信する。
task_id を受け取る。
生成ステータスを照会する。
生成された動画ファイルを取得する。

MiniMax 公式の動画 API もこのワークフローパターンに従います。

リクエスト例の詳細は MiniMax H3 API セクションを参照してください。

ステップ 3: 動画生成ステータスを照会

タスク送信後:

{
  "task_id": "xxxxxxxx",
  "status": "processing"
}

完了までステータスをポーリングします。

成功時のレスポンス:

{
  "status": "success",
  "file_id": "video_xxxxx"
}

ステップ 4: 生成された動画を取得

完了した動画は、返されたファイル ID からアクセスできます。

なぜ CometAPI 経由で MiniMax H3 API を使うのか？

1. 複数の AI 動画モデルへの統一アクセス

開発者は MiniMax H3 を他の動画モデルと並行して統合できます:

Seedance
Kling
Sora
Veo
Runway

個別の API 実装を保守する必要はありません。

2. API 管理の簡素化

次の対応が不要になります:

異なる認証方式
異なるリクエスト形式
異なる SDK

開発者は 1 つの API インターフェースを使うだけで済みます。

3. モデル切り替えの高速化

AI 動画の品質は急速に進化します。

CometAPI を使えば、プロダクションパイプライン全体を作り直すことなく、さまざまな生成モデルを試すことができます。

4. 開発者に優しいワークフロー

典型的なアプリケーション:

AI 動画 SaaS プラットフォーム
マーケティング自動化ツール
EC コンテンツジェネレーター
AI 映像制作ツール
ソーシャルメディア動画ジェネレーター

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/videosGET/v1/videos/{task_id}/contentGET/v1/videos/{task_id}

MiniMax H3のサンプルコードとAPI

MiniMax H3の包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでMiniMax H3の潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

POST

/v1/videos

GET

/v1/videos/{task_id}/content

GET

/v1/videos/{task_id}

set -euo pipefail

# 1. Create the task.
task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --form-string 'model=minimax-h3' \
  --form-string 'prompt=A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.' \
  --form-string 'seconds=5' \
  --form-string 'size=1344x768')
# Add --form-string 'images=https://example.com/reference.jpg' for image-to-video.

task_id=$(jq -r '.id' <<<"$task")
echo "Task: ${task_id}"

# 2. Poll until the task finishes.
while true; do
  task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
    --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
    "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  status=$(jq -r '.status' <<<"$task")
  echo "Status: $status"
  [[ "$status" == "failed" ]] && { echo "$task" >&2; exit 1; }
  [[ "$status" == "completed" ]] && break
  sleep 10
done

# 3. Download the completed video.
curl --fail-with-body --silent --show-error \
  --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
  "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --output "${task_id}.mp4"
echo "Saved: ${task_id}.mp4"

cURL Code Example

set -euo pipefail

# 1. Create the task.
task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --form-string 'model=minimax-h3' \
  --form-string 'prompt=A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.' \
  --form-string 'seconds=5' \
  --form-string 'size=1344x768')
# Add --form-string 'images=https://example.com/reference.jpg' for image-to-video.

task_id=$(jq -r '.id' <<<"$task")
echo "Task: ${task_id}"

# 2. Poll until the task finishes.
while true; do
  task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
    --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
    "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  status=$(jq -r '.status' <<<"$task")
  echo "Status: $status"
  [[ "$status" == "failed" ]] && { echo "$task" >&2; exit 1; }
  [[ "$status" == "completed" ]] && break
  sleep 10
done

# 3. Download the completed video.
curl --fail-with-body --silent --show-error \
  --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
  "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --output "${task_id}.mp4"
echo "Saved: ${task_id}.mp4"

Python Code Example

import os
import time
from pathlib import Path

import requests


api_key = os.environ["COMETAPI_KEY"]
base_url = "https://api.cometapi.com"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}


def get(path: str, timeout: int) -> requests.Response:
    for attempt in range(3):
        try:
            response = requests.get(
                f"{base_url}{path}", headers=headers, timeout=timeout
            )
            response.raise_for_status()
            return response
        except requests.RequestException:
            if attempt == 2:
                raise
            time.sleep(2)
    raise RuntimeError("unreachable")

# 1. Create the task.
form = {
    "model": (None, "minimax-h3"),
    "prompt": (
        None,
        "A cinematic view of clouds moving over green mountains, "
        "locked camera, no text.",
    ),
    "seconds": (None, "5"),
    "size": (None, "1344x768"),
}
if image_url := os.getenv("MINIMAX_H3_IMAGE_URL"):
    form["images"] = (None, image_url)

response = requests.post(
    f"{base_url}/v1/videos",
    headers=headers,
    files=form,
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
task_id = response.json()["id"]
print(f"Task: {task_id}")

# 2. Poll until the task finishes.
while True:
    response = get(f"/v1/videos/{task_id}", timeout=30)
    task = response.json()
    status = task["status"]
    print(f"Status: {status}")
    if status == "failed":
        raise RuntimeError(task)
    if status == "completed":
        break
    time.sleep(10)

# 3. Download the completed video.
response = get(f"/v1/videos/{task_id}/content", timeout=300)
output = Path(f"{task_id}.mp4")
output.write_bytes(response.content)
print(f"Saved: {output}")

JavaScript Code Example

import fs from "node:fs";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };
const sleep = (ms) => new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));

async function get(path) {
  for (let attempt = 0; attempt < 3; attempt += 1) {
    try {
      const result = await fetch(`${baseUrl}${path}`, { headers });
      if (!result.ok) throw new Error(`${result.status} ${await result.text()}`);
      return result;
    } catch (error) {
      if (attempt === 2) throw error;
      await sleep(2000);
    }
  }
  throw new Error("unreachable");
}

// 1. Create the task.
const form = new FormData();
form.append("model", "minimax-h3");
form.append(
  "prompt",
  "A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.",
);
form.append("seconds", "5");
form.append("size", "1344x768");
if (process.env.MINIMAX_H3_IMAGE_URL) {
  form.append("images", process.env.MINIMAX_H3_IMAGE_URL);
}

let response = await fetch(`${baseUrl}/v1/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: form,
});
if (!response.ok) throw new Error(`${response.status} ${await response.text()}`);
const taskId = (await response.json()).id;
console.log(`Task: ${taskId}`);

// 2. Poll until the task finishes.
while (true) {
  response = await get(`/v1/videos/${taskId}`);
  const task = await response.json();
  console.log(`Status: ${task.status}`);
  if (task.status === "failed") throw new Error(JSON.stringify(task));
  if (task.status === "completed") break;
  await sleep(10000);
}

// 3. Download the completed video.
response = await get(`/v1/videos/${taskId}/content`);
const output = `${taskId}.mp4`;
fs.writeFileSync(output, Buffer.from(await response.arrayBuffer()));
console.log(`Saved: ${output}`);

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-video

image-to-video

入力と出力

入力

text

出力

video

本番環境プロファイル

プロバイダー: MiniMax
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

videoの機能に合った本番ワークフローにMiniMax H3を活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

テキストから動画のコンセプトとSNS向けコンテンツ

商品デモと映画的な絵コンテ

画像から動画へのモーションと創作の反復

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime は、Alibaba Cloud Model Studio における Wan 3.0 動画生成モデルの速度最適化版です。

モデルを見る

Aliyun

Wan3.0

高速な検証からシネマティックな出力まで、課金は生成された動画の再生時間に基づき、適切な解像度を選択し、すべての生成を計画的なクリエイティブ投資活動として扱うというルールです。

モデルを見る

Aliyun

Wan2.6

Wan2.6 は、安定かつ効率的な動画合成のために設計された動画生成モデルです。一般的な動画制作タスクにおいて、信頼性の高い画質と滑らかなモーション生成を提供します。

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Flux

Flux 3

FLUX 3 - 実世界モデル: 視覚インテリジェンスのバックボーンとなるマルチモーダル・フロー型モデルに向けて

モデルを見る

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1は、プロフェッショナルなコンテンツ制作、広告、短編映画、ソーシャルメディア制作、ストーリーテリングのために設計されたマルチモーダルな動画生成モデルです。独立した動画生成評価で上位にランクインして大きな注目を集めたHappyHorse 1.0の能力を拡張し、シーンの一貫性を強化し、視覚的な忠実度を高めています。

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Wan2.7

Wan2.7は、高品質な映像合成とモーションの一貫性の向上を目的として設計された映像生成モデルです。シネマティックなコンテンツ制作やプロフェッショナルな映像制作ワークフローに適しています。

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稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

稼働時間

過去 30 日間のリクエスト成功率。各モデルプロバイダーの信頼性を反映しています。CometAPI はすべての接続プロバイダーをリアルタイムで 24 時間 365 日監視しています。

Respond

251868msAvg. Response

Uptime

82.4%Avg. Uptime

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

minimax-h3

minimax-h3-max

更新情報

MiniMax H3の安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

Aug 7, 2026

APIの利用可能性を確認済み

MiniMax H3はCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Jul 31, 2026

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

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MiniMax

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minimax-h3

MiniMax H3 API

最低料金

$0.064 / 秒

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Aug 7, 2026

MiniMax

プレイグラウンド

実際のリクエストでMiniMax H3を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

5秒テスト

$0.3200

CometAPIの推定利用料金

10秒テスト

$0.6400

CometAPIの推定利用料金

15秒テスト

$0.9600

CometAPIの推定利用料金

Resolution	Comet Price (USD / Second)
768p	Per Second: $0.08
2K	Per Second: $0.13

モデル概要

安定した識別情報

MiniMax H3とは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$0.064 / 秒

コンテキスト

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カタログ更新日

Aug 7, 2026

概要

MiniMax H3の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

MiniMax H3 の技術仕様

項目	MiniMax H3
モデルファミリー	MiniMax H シリーズ
モデルタイプ	マルチモーダル動画生成モデル
提供元	MiniMax
入力モダリティ	テキスト、画像、動画、音声
出力	音声付き生成動画
最大動画解像度	最大 2K
最長時間	最大 15 秒
音声生成	ネイティブステレオサウンド
動画機能	テキストから動画、画像から動画、動画編集、モーション転移
重み提供状況	オープンウェイトの公開を予定
主な用途	広告、EC、プロダクトデザイン、ゲーム、クリエイティブ制作

出典: MiniMax の発表および技術説明.

MiniMax H3 とは？

MiniMax H3 の主な機能

1. マルチモーダルな動画理解と生成

MiniMax H3 は、複数形式のクリエイティブ入力を受け付けます:

テキスト記述
参照画像
既存の動画素材
音声参照

これにより、従来のプロンプトのみの生成システムと比べて、より制御性の高い動画出力が可能になります。

2. ネイティブな音声・映像生成

別途の音声合成パイプラインを要する多くの動画生成モデルと異なり、H3 はネイティブなステレオサウンド生成をサポートします。

これにより次が可能になります:

セリフ主導のシーン
環境効果音
映画的な雰囲気
より良い音声と映像の同期

3. 動画編集とモーション転移

H3 は既存コンテンツの編集と、動画間でのモーション特性の転移に対応します。

想定ワークフロー:

参照映像から人の動きを転移
既存の動画シーンを修正
モーションスタイルを適用
既存クリップのバリエーションを生成

4. オープンウェイトによる展開可能性

コミュニティのテストでは、すでに ComfyUI を通じたローカル展開ワークフローや、最適化された推論パイプラインが検討されています。

5. 高解像度動画生成

MiniMax H3 は最大 2K 解像度での生成に対応し、プロ向けのコンテンツ制作ワークフローを想定しています。

従来のコンシューマー向け AI 動画ツールと比べて、高解像度により次が可能になります:

ブランド広告
プロダクトマーケティング
映画のプリビズ
プロフェッショナルなソーシャルメディア用コンテンツ

MiniMax H3 のベンチマーク性能

現在、MiniMax は以下に相当する標準化されたベンチマーク結果を公開していません:

VBench
MovieGenBench
EvalCrafter
Video-MME

したがって、検証済みの公開スコアはありません。

しかし、MiniMax はいくつかの機能上の優位性を報告しています:

機能	MiniMax H3
2K 動画生成	対応
ネイティブ音声	対応
テキストから動画	対応
画像から動画	対応
動画編集	対応
モーション転移	対応

MiniMax H3 と Sora、Veo、Kling の比較

モデル	提供元	主な強み	最適な用途
MiniMax H3	MiniMax	マルチモーダル動画 + 音声 + 編集	商用動画制作
Sora	OpenAI	映画的なリアリズムと世界のシミュレーション	クリエイティブな映画制作
Veo	Google	高品質な動画理解	エンタープライズ向けメディア生成
Kling	Kuaishou	キャラクターの動きとリアリズム	短尺動画/ソーシャルコンテンツ

MiniMax H3 と Sora の比較

MiniMax H3 が重視する点:

オープンなエコシステム
商用生成
マルチモーダル制御
動画編集ワークフロー

Sora が重視する点:

物理シミュレーション
シネマティックな一貫性
複雑なシーン生成

MiniMax H3 と Kling の比較

Kling と比較すると:

MiniMax H3 が強調する点:

音声統合
マルチモーダル入力
プロフェッショナルワークフロー対応

Kling が強みを持つ点:

人物の動き
キャラクターアニメーション
コンシューマー向け動画制作

MiniMax H3 のユースケース

AI 広告制作

マーケティングチームは次を生成できます:

商品広告
ブランド動画
ソーシャルメディア広告

ワークフロー:

商品画像 → プロンプト → マーケティング動画

EC 向け動画生成

オンライン販売者は自動で次を作成できます:

商品紹介
ライフスタイルシーン
プロモーションクリップ

ゲーム開発

MiniMax H3 は次を支援します:

キャラクターアニメーション
シネマティックトレーラー
コンセプトの可視化

映画プリビズ

監督は次を迅速に検証できます:

カメラアングル
シーン設計
絵コンテ

CometAPI で MiniMax H3 API を使う方法

CometAPI 経由で MiniMax H3 を利用する場合、他の動画生成 API と同じワークフローに従います:

ステップ 1: CometAPI の API キーを取得

CometAPI にアカウント登録します。
API コンソールへ移動します。
API キーを作成します。
生成したキーを認証に使用します。

例:

Authorization: Bearer YOUR_COMETAPI_API_KEY

ステップ 2: MiniMax H3 の動画生成リクエストを送信

MiniMax 形式の動画生成 API は、一般に非同期タスクのアーキテクチャを採用します:

生成リクエストを送信する。
task_id を受け取る。
生成ステータスを照会する。
生成された動画ファイルを取得する。

MiniMax 公式の動画 API もこのワークフローパターンに従います。

リクエスト例の詳細は MiniMax H3 API セクションを参照してください。

ステップ 3: 動画生成ステータスを照会

タスク送信後:

{
  "task_id": "xxxxxxxx",
  "status": "processing"
}

完了までステータスをポーリングします。

成功時のレスポンス:

{
  "status": "success",
  "file_id": "video_xxxxx"
}

ステップ 4: 生成された動画を取得

完了した動画は、返されたファイル ID からアクセスできます。

なぜ CometAPI 経由で MiniMax H3 API を使うのか？

1. 複数の AI 動画モデルへの統一アクセス

開発者は MiniMax H3 を他の動画モデルと並行して統合できます:

Seedance
Kling
Sora
Veo
Runway

個別の API 実装を保守する必要はありません。

2. API 管理の簡素化

次の対応が不要になります:

異なる認証方式
異なるリクエスト形式
異なる SDK

開発者は 1 つの API インターフェースを使うだけで済みます。

3. モデル切り替えの高速化

AI 動画の品質は急速に進化します。

CometAPI を使えば、プロダクションパイプライン全体を作り直すことなく、さまざまな生成モデルを試すことができます。

4. 開発者に優しいワークフロー

典型的なアプリケーション:

AI 動画 SaaS プラットフォーム
マーケティング自動化ツール
EC コンテンツジェネレーター
AI 映像制作ツール
ソーシャルメディア動画ジェネレーター

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/videosGET/v1/videos/{task_id}/contentGET/v1/videos/{task_id}

MiniMax H3のサンプルコードとAPI

POST

/v1/videos

GET

/v1/videos/{task_id}/content

GET

/v1/videos/{task_id}

set -euo pipefail

# 1. Create the task.
task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --form-string 'model=minimax-h3' \
  --form-string 'prompt=A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.' \
  --form-string 'seconds=5' \
  --form-string 'size=1344x768')
# Add --form-string 'images=https://example.com/reference.jpg' for image-to-video.

task_id=$(jq -r '.id' <<<"$task")
echo "Task: ${task_id}"

# 2. Poll until the task finishes.
while true; do
  task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
    --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
    "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  status=$(jq -r '.status' <<<"$task")
  echo "Status: $status"
  [[ "$status" == "failed" ]] && { echo "$task" >&2; exit 1; }
  [[ "$status" == "completed" ]] && break
  sleep 10
done

# 3. Download the completed video.
curl --fail-with-body --silent --show-error \
  --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
  "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --output "${task_id}.mp4"
echo "Saved: ${task_id}.mp4"

cURL Code Example

set -euo pipefail

# 1. Create the task.
task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --form-string 'model=minimax-h3' \
  --form-string 'prompt=A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.' \
  --form-string 'seconds=5' \
  --form-string 'size=1344x768')
# Add --form-string 'images=https://example.com/reference.jpg' for image-to-video.

task_id=$(jq -r '.id' <<<"$task")
echo "Task: ${task_id}"

# 2. Poll until the task finishes.
while true; do
  task=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
    --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
    "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  status=$(jq -r '.status' <<<"$task")
  echo "Status: $status"
  [[ "$status" == "failed" ]] && { echo "$task" >&2; exit 1; }
  [[ "$status" == "completed" ]] && break
  sleep 10
done

# 3. Download the completed video.
curl --fail-with-body --silent --show-error \
  --retry 3 --retry-all-errors --retry-delay 2 \
  "https://api.cometapi.com/v1/videos/${task_id}/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --output "${task_id}.mp4"
echo "Saved: ${task_id}.mp4"

Python Code Example

import os
import time
from pathlib import Path

import requests


api_key = os.environ["COMETAPI_KEY"]
base_url = "https://api.cometapi.com"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}


def get(path: str, timeout: int) -> requests.Response:
    for attempt in range(3):
        try:
            response = requests.get(
                f"{base_url}{path}", headers=headers, timeout=timeout
            )
            response.raise_for_status()
            return response
        except requests.RequestException:
            if attempt == 2:
                raise
            time.sleep(2)
    raise RuntimeError("unreachable")

# 1. Create the task.
form = {
    "model": (None, "minimax-h3"),
    "prompt": (
        None,
        "A cinematic view of clouds moving over green mountains, "
        "locked camera, no text.",
    ),
    "seconds": (None, "5"),
    "size": (None, "1344x768"),
}
if image_url := os.getenv("MINIMAX_H3_IMAGE_URL"):
    form["images"] = (None, image_url)

response = requests.post(
    f"{base_url}/v1/videos",
    headers=headers,
    files=form,
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
task_id = response.json()["id"]
print(f"Task: {task_id}")

# 2. Poll until the task finishes.
while True:
    response = get(f"/v1/videos/{task_id}", timeout=30)
    task = response.json()
    status = task["status"]
    print(f"Status: {status}")
    if status == "failed":
        raise RuntimeError(task)
    if status == "completed":
        break
    time.sleep(10)

# 3. Download the completed video.
response = get(f"/v1/videos/{task_id}/content", timeout=300)
output = Path(f"{task_id}.mp4")
output.write_bytes(response.content)
print(f"Saved: {output}")

JavaScript Code Example

import fs from "node:fs";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com";
const headers = { Authorization: `Bearer ${apiKey}` };
const sleep = (ms) => new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));

async function get(path) {
  for (let attempt = 0; attempt < 3; attempt += 1) {
    try {
      const result = await fetch(`${baseUrl}${path}`, { headers });
      if (!result.ok) throw new Error(`${result.status} ${await result.text()}`);
      return result;
    } catch (error) {
      if (attempt === 2) throw error;
      await sleep(2000);
    }
  }
  throw new Error("unreachable");
}

// 1. Create the task.
const form = new FormData();
form.append("model", "minimax-h3");
form.append(
  "prompt",
  "A cinematic view of clouds moving over green mountains, locked camera, no text.",
);
form.append("seconds", "5");
form.append("size", "1344x768");
if (process.env.MINIMAX_H3_IMAGE_URL) {
  form.append("images", process.env.MINIMAX_H3_IMAGE_URL);
}

let response = await fetch(`${baseUrl}/v1/videos`, {
  method: "POST",
  headers,
  body: form,
});
if (!response.ok) throw new Error(`${response.status} ${await response.text()}`);
const taskId = (await response.json()).id;
console.log(`Task: ${taskId}`);

// 2. Poll until the task finishes.
while (true) {
  response = await get(`/v1/videos/${taskId}`);
  const task = await response.json();
  console.log(`Status: ${task.status}`);
  if (task.status === "failed") throw new Error(JSON.stringify(task));
  if (task.status === "completed") break;
  await sleep(10000);
}

// 3. Download the completed video.
response = await get(`/v1/videos/${taskId}/content`);
const output = `${taskId}.mp4`;
fs.writeFileSync(output, Buffer.from(await response.arrayBuffer()));
console.log(`Saved: ${output}`);