Cara Menggunakan API MiniMax M3

Ringkasan MiniMax M3 menggabungkan tetingkap konteks 1,000,000 token, kefahaman teks-imej-video asli, prestasi pengaturcaraan dan agen yang kukuh, serta MiniMax Sparse Attention (MSA). Pembangun boleh memanggil MiniMax M3 melalui gerbang serasi OpenAI CometAPI di https://api.cometapi.com/v1 dengan ID model minimax-m3.

Panduan ini merangkumi spesifikasi model, data penanda aras rasmi, tetapan API, penstriman, kawalan penaakulan, permintaan multimodal, panggilan alat, harga, dan perbandingan dengan API hadapan 2026 yang lain.

Perkara Utama

• MiniMax M3 menyokong sehingga 1M token konteks, membolehkan pengaturcaraan skala repositori dan sesi agen jangka panjang.
• Model ini secara natif multimodal dari langkah latihan pertama dan menerima input teks, imej, serta video.
• Seni bina MiniMax Sparse Attention direka bentuk untuk menjadikan konteks sejuta token lebih praktikal dari segi pengiraan. Hasil rasmi termasuk 59.0% pada SWE-Bench Pro dan 66.0% pada Terminal-Bench 2.1, di samping skor agen dan penggunaan alat yang kukuh.
• API serasi OpenAI MiniMax menyokong thinking adaptif atau dilumpuhkan, penstriman, tools, dan reasoning_split.
• Pada CometAPI, ID model semasa ialah minimax-m3 dan titik akhir utama ialah /v1/chat/completions.

Apakah MiniMax M3?

MiniMax M3 direka untuk tiga beban kerja yang semakin mentakrifkan model pembangun hadapan: kejuruteraan perisian berskala besar, pelaksanaan agen autonomi, dan penaakulan konteks panjang multimodal. MiniMax menggambarkan M3 sebagai model yang mencapai prestasi tahap hadapan pada tugas pengaturcaraan dan agen sambil menggabungkan konteks 1M, multimodaliti asli, dan MSA. Hasil praktikalnya ialah model yang kurang tertumpu pada giliran sembang terasing dan lebih kepada aliran kerja yang mengumpulkan fail, hasil alat, tangkapan skrin, perubahan kod, dan keadaan penaakulan dari semasa ke semasa.

M3 tersedia melalui ekosistem API MiniMax sendiri dan melalui titik akhir MiniMax M3 CometAPI. Bagi pembangun yang sudah menggunakan SDK OpenAI, laluan CometAPI mengekalkan bentuk Chat Completions yang biasa sambil memudahkan perbandingan M3 dengan model daripada Anthropic, Google, Moonshot AI, dan penyedia lain.

Spesifikasi Teknikal MiniMax M3

Angka konteks dan modaliti di atas disahkan dalam dokumentasi API MiniMax, manakala seni bina model dan kedudukan keluaran diambil daripada siaran rasmi M3.

Apa Yang Menjadikan MiniMax M3 Berbeza?

MiniMax Sparse Attention dan Konteks 1M

Tetingkap konteks sejuta token hanya berguna jika seni bina penyajian boleh memprosesnya pada kelajuan dan kos yang boleh diterima. M3 menangani masalah itu dengan MiniMax Sparse Attention (MSA), yang terlebih dahulu mengenal pasti blok KV yang relevan dan kemudian melakukan perhatian jarang ke atas wilayah terpilih dan bukannya menggunakan perhatian kuadratik penuh di mana-mana.

MiniMax melaporkan bahawa pada panjang konteks 1M, M3 menggunakan kira-kira 1/20 pengiraan per token berbanding generasi sebelumnya, dengan prefill lebih 9x pantas dan decoding lebih 15x pantas. Ini adalah hasil kejuruteraan yang dilaporkan vendor dan bukannya ukuran penyajian pihak ketiga, tetapi ia menerangkan mengapa MSA menjadi pusat reka bentuk konteks panjang M3.

Rajah 1. Seni bina MiniMax Sparse Attention. Sumber: Siaran rasmi M3 oleh MiniMax

Multimodaliti Natif

MiniMax menyatakan M3 menjalani latihan modaliti bercampur dari langkah pertama, bukannya menambah lapisan penglihatan berasingan selepas pra-latihan teks. Dalam API serasi OpenAI, M3 menerima bahagian kandungan teks, imej, dan video. Imej boleh dibekalkan dengan image_url dan video dengan video_url; format imej yang disokong termasuk JPEG, PNG, GIF, dan WEBP, manakala format video yang disokong termasuk MP4, AVI, MOV, dan MKV.

Bagi pembangun, itu menjadikan satu model boleh digunakan untuk tugas seperti nyahpepijat berasaskan tangkapan skrin, tafsiran carta, semakan UI, analisis dokumen teknikal, dan kefahaman video tanpa perlu menghantar setiap input visual melalui model berasingan.

Aliran Kerja Pengaturcaraan dan Agen

Kedudukan awam terkuat M3 bukan sembang umum. MiniMax memberi tumpuan kepada pembaikan pepijat, pembangunan frontend dan backend, pelaksanaan terminal, pengoptimuman prestasi, invokasi alat, dan kerjasama jangka panjang. Set penanda aras rasmi M3 oleh itu menekankan penanda aras kejuruteraan perisian dan agen dan bukannya hanya ujian QA akademik.

Pemikiran Boleh Dikonfigurasikan

Dalam API serasi OpenAI MiniMax, M3 menyokong kawalan penaakulan eksplisit: thinking boleh ditetapkan kepada adaptif atau dilumpuhkan. Jika medan ini tidak dibekalkan pada titik akhir serasi OpenAI MiniMax, thinking diaktifkan secara lalai. Untuk integrasi produksi, menetapkan medan secara eksplisit adalah lebih selamat kerana ia memudahkan latensi dan tingkah laku untuk direplikasi merentas persekitaran.

Prestasi Agen Jangka Panjang

MiniMax turut menerbitkan dua kajian kes jangka panjang yang menunjukkan mengapa reka bentuk konteks M3 penting. Dalam tugas pembiakan kertas, M3 berjalan secara autonomi selama hampir 12 jam, menghasilkan 18 komit dan 23 rajah eksperimen sambil membiakkan semula eksperimen teras bagi ICLR 2025 Outstanding Paper. Tugas itu memerlukan membaca rajah dan formula, mengedit kod, menjejak eksperimen, dan mengekalkan sejarah pelaksanaan yang panjang.

Dalam latihan pengoptimuman kernel CUDA berasingan, MiniMax melaporkan 147 penyerahan penanda aras dan 1,959 panggilan alat dalam kira-kira 24 jam, dengan penggunaan puncak perkakasan Hopper FP8 meningkat daripada 7.6% kepada 71.3%, bersamaan dengan peningkatan kelajuan 9.4x yang dilaporkan. Contoh ini adalah demonstrasi terkawal dan bukannya jaminan untuk setiap agen produksi, tetapi ia menggambarkan kes penggunaan yang dimaksudkan: gelung alat berterusan di mana kemajuan mungkin muncul hanya selepas banyak iterasi.

Mengapa Menggunakan API MiniMax M3 Melalui CometAPI?

CometAPI mendedahkan M3 melalui persekitaran API umum yang sama digunakan untuk ratusan model lain. Ini penting apabila pasukan mahu membandingkan beberapa penyedia, mengekalkan satu permukaan bil, atau mengekalkan laluan fallback tanpa membina semula aplikasi di sekitar setiap SDK khusus vendor.

• Integrasi serasi OpenAI: klien SDK OpenAI sedia ada boleh dikitar semula dengan menukar URL asas, kunci API, dan ID model.
• Satu kunci untuk pelbagai penyedia model, menjadikan ujian A/B dan penghalaan fallback lebih mudah dilaksanakan.
• Penjejakan penggunaan berpusat dan kos per model bukannya papan pemuka penyedia berasingan.
• Pertukaran model yang pantas apabila beban kerja memerlukan keseimbangan berbeza antara kualiti, latensi, sokongan modaliti, atau harga.

Halaman langsung MiniMax M3 CometAPI kini menyenaraikan ID model minimax-m3, POST /v1/chat/completions, dan contoh SDK OpenAI.

Cara Menggunakan API MiniMax M3 dengan CometAPI

Langkah 1: Cipta Akaun CometAPI dan Dapatkan Kunci API

Cipta atau log masuk ke akaun CometAPI, kemudian jana token API dari konsol token. Simpan token dalam pembolehubah persekitaran dan jangan komit ke kawalan sumber.

export COMETAPI_KEY="your-key-here"

Langkah 2: Konfigurasikan Klien OpenAI

URL asas serasi OpenAI CometAPI ialah:

https://api.cometapi.com/v1

Pasang SDK OpenAI dan arahkan klien ke CometAPI:

pip install openai

   from openai import OpenAI
   import os

   client = OpenAI(
      api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
      base_url="https://api.cometapi.com/v1",
   )

Langkah 3: Buat Permintaan MiniMax M3 Pertama Anda

Gunakan ID model CometAPI minimax-m3. Permintaan cURL minimum kelihatan seperti berikut:

curl   https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer   $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type:   application/json" \
  -d '{
    "model":   "minimax-m3",
    "messages": [
      {
        "role":   "system",
        "content": "You   are a precise software engineering assistant."
      },
      {
        "role":   "user",
        "content":   "Review this migration plan and list three high-risk failure   modes."
      }
    ],
    "max_completion_tokens":   1200,
    "reasoning_split": true
  }' 

Python:

completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[
        {"role":   "system", "content": "You are a precise technical   assistant."},
        {"role":   "user", "content": "Explain how sparse attention   helps long-context coding agents."},
    ],
    max_completion_tokens=1200,
      extra_body={"reasoning_split": True},
   )

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

Halaman langsung M3 CometAPI menggunakan corak reasoning_split yang sama dalam contoh Python. Suis ini mengubah cara kandungan penaakulan dipaparkan; ia tidak menghidupkan atau mematikan thinking dengan sendiri.

Langkah 4: Aktifkan Penstriman

Penstriman berguna untuk antara muka sembang, pembantu pengaturcaraan, dan penyempurnaan panjang kerana pengguna boleh melihat output sebaik tiba. Dokumentasi serasi OpenAI MiniMax mengesahkan sokongan penstriman untuk M3.

stream = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[{"role":   "user", "content": "Create a phased plan for   migrating a monolith to services."}],
    stream=True,
    max_completion_tokens=3000,
   )

   for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    if delta.content:
        print(delta.content,   end="", flush=True)

Langkah 5: Aktifkan atau Lumpuhkan Pemikiran

MiniMax mentakrifkan mod thinking adaptif dan dilumpuhkan untuk M3. Gunakan thinking adaptif untuk tugas pengaturcaraan, perancangan, dan agen yang sukar; lumpuhkan untuk pengekstrakan mudah, klasifikasi, atau respons sensitif latensi. Apabila menggunakan medan khusus penyedia melalui penghala serasi OpenAI, sahkan medan tersebut di playground CometAPI sebelum produksi kerana tingkah laku pass-through boleh berubah.

# Deeper reasoning
   completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[{"role":   "user", "content": "Find the root cause of this   distributed transaction failure."}],
    extra_body={"thinking":   {"type": "adaptive"}},
   )

   # Faster direct answer
   completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[{"role":   "user", "content": "Extract the invoice number from   this text."}],
    extra_body={"thinking":   {"type": "disabled"}},
   )

Langkah 6: Gunakan Input Imej

API serasi OpenAI M3 menerima bahagian kandungan image_url. Corak kandungan bertipe yang sama ialah cara semula jadi untuk menghantar tangkapan skrin, rajah, atau carta melalui laluan gaya OpenAI.

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[{
        "role":   "user",
        "content": [
            {"type":   "text", "text": "Review this dashboard screenshot   and identify the likely UI problems."},
            {
                "type":   "image_url",
                "image_url":   {
                    "url":   "https://example.com/dashboard.png",
                    "detail":   "default"
                }
            }
        ]
    }]
   )

MiniMax mendokumenkan sokongan JPEG, PNG, GIF, dan WEBP, dengan tahap perincian imej rendah, default, atau tinggi. Penyedia juga menerbitkan had saiz permintaan, jadi semak had API multimodal terkini sebelum menghantar aset besar.

Langkah 7: Gunakan Input Video

M3 turut menyokong bahagian kandungan video_url. MiniMax mendokumenkan MP4, AVI, MOV, dan MKV, serta menyokong video yang lebih besar melalui Files API.

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[{
        "role":   "user",
        "content": [
            {"type":   "text", "text": "Summarize the workflow in this   product demo and list every visible error state."},
            {
                "type":   "video_url",
                "video_url":   {"url": "mm_file://your_file_id", "detail":   "default"}
            }
        ]
    }]
   )

Jika aplikasi anda menghantar permintaan multimodal melalui CometAPI, sahkan pengangkutan fail tepat yang disokong oleh laluan M3 aktif; pengecam mm_file:// yang asli milik aliran kerja Files MiniMax.

Langkah 8: Tambahkan Panggilan Fungsi dan Alat

MiniMax M3 menyokong definisi alat dalam API serasi OpenAI. Agen produksi harus melaksanakan alat yang diminta, menambah mesej panggilan alat pembantu lengkap ke sejarah perbualan, kemudian mengembalikan hasil alat kepada model. MiniMax dengan jelas mengingatkan bahawa mengekalkan respons lengkap adalah penting untuk kesinambungan penaakulan.

tools = [{
    "type":   "function",
    "function": {
        "name":   "get_build_status",
        "description":   "Get the current CI build status for a repository.",
        "parameters": {
            "type":   "object",
            "properties": {
                "repo":   {"type": "string"},
                "branch":   {"type": "string"}
            },
            "required":   ["repo", "branch"]
        }
    }
   }]

   response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[{"role":   "user", "content": "Check whether the main branch of   acme/payments is passing CI."}],
    tools=tools,
   )

Langkah 9: Guna Konteks Panjang dan Cache Gesaan dengan Bijak

Tetingkap konteks 1M token tidak bermakna setiap permintaan harus mengandungi 1M token. Himpunkan hanya fail, log, dokumen, dan output alat yang relevan dengan tugas. Cache gesaan automatik MiniMax boleh mengurangkan kos dan masa pemprosesan apabila awalan berulang seperti gesaan sistem, senarai alat, atau sejarah perbualan berulang merentas permintaan.

Untuk agen skala repositori, corak yang baik ialah mengekalkan ringkasan projek yang stabil dan skema alat, mendapatkan hanya fail yang relevan dengan langkah semasa, dan secara berkala memampatkan sejarah lama dan bukannya membiarkan sesi berkembang tanpa had.

Parameter Penting API MiniMax M3

Definisi parameter di atas mengikuti rujukan API serasi OpenAI MiniMax semasa. Beberapa medan khusus penyedia mungkin memerlukan sokongan pass-through apabila dihantar melalui pengagregator, jadi uji medan tidak standard terhadap titik akhir CometAPI semasa sebelum pelancaran.

API Rasmi MiniMax vs CometAPI

MiniMax secara rasmi menyokong kedua-dua panggilan serasi Anthropic dan OpenAI. Laluan Anthropic terus disyorkan oleh MiniMax untuk tingkah laku thinking lanjutan; halaman model M3 CometAPI semasa menekankan integrasi gaya OpenAI /v1/chat/completions.

Harga API MiniMax M3

Harga perlu ditangani dengan teliti kerana kadar terus MiniMax yang berkesan dan kadar senarai yang ditunjukkan pada perbandingan CometAPI ketika ini tidak sama. Setakat 10 Ogos 2026, CometAPI menyenaraikan M3 pada $0.48/M input dan $1.92/M output. Halaman CometAPI yang sama membandingkan kadar tersebut terhadap harga senarai MiniMax $0.60/M input dan $2.40/M output.

Walau bagaimanapun, halaman harga bayar-ikut-guna MiniMax semasa menunjukkan diskaun kekal 50% pada trafik M3 standard: untuk permintaan dengan tidak lebih daripada 512K token input, harga terus berkesan ialah $0.30/M input, $1.20/M output, dan $0.06/M cache read. Di atas 512K input, kadar diskaun terus ialah $0.60/M input, $2.40/M output, dan $0.12/M cache read.

Ini bermakna CometAPI ketika ini di bawah harga senarai nominal MiniMax tetapi tidak di bawah kadar terus <=512K penyedia yang didiskaun. Untuk penggunaan volum tinggi, bandingkan harga langsung dan bukannya bergantung pada dakwaan tetap “20% lebih murah”. Harga boleh berubah secara bebas pada mana-mana platform.

Contoh Kos

Pada kadar M3 CometAPI semasa, permintaan dengan 100,000 token input dan 5,000 token output akan menelan kos kira-kira:

Permintaan yang sama boleh lebih murah pada MiniMax terus jika ia layak untuk tahap <=512K penyedia yang didiskaun ketika ini, tetapi pasukan berbilang model mungkin masih menghargai kesederhanaan operasi gerbang bersatu.

MiniMax M3 vs Claude Sonnet 5 vs Gemini 3.6 Flash vs Kimi K3

Keempat-empat model menyasarkan beban kerja agen dan pengaturcaraan, dan semuanya menyediakan tetingkap konteks yang sangat besar. Perbezaan mereka lebih ketara dalam sokongan modaliti, kawalan penaakulan, ekosistem penyedia, dan harga CometAPI semasa. Dokumentasi penyedia rasmi mengesahkan tetingkap konteks 1M untuk Claude Sonnet 5, API multimodal konteks besar untuk Gemini 3.6 Flash, dan Kimi K3 1M-token utama.

Harga token CometAPI semasa dalam jadual diambil daripada halaman model langsung untuk MiniMax M3, Claude Sonnet 5, Gemini 3.6 Flash, dan Kimi K3.

Rajah 4. Perbandingan harga token CometAPI semasa, diperiksa 10 Ogos 2026. Sumber halaman model: M3, Gemini 3.6 Flash, Claude Sonnet 5, dan Kimi K3.

Model Mana Perlu Anda Pilih?

• MiniMax M3 jika keutamaan anda ialah harga token CometAPI yang rendah, konteks 1M, kefahaman imej/video natif, dan agen pengaturcaraan atau penggunaan alat yang berjalan lama.
• Claude Sonnet 5 apabila anda mengutamakan agen pengaturcaraan yang diperkemas, kerja pengetahuan profesional, dan aliran kerja alat gaya Anthropic yang matang.
• Gemini 3.6 Flash apabila multimodaliti, gelung agen yang pantas, alat asli Google, input audio/PDF, dan throughput paling penting.
• Kimi K3 apabila beban kerja berpusat pada pengaturcaraan jangka panjang, kerja pengetahuan mendalam, dan model yang sentiasa berfikir dengan tetingkap konteks 1M.

Jangan pilih semata-mata berdasarkan satu penanda aras atau harga token. Bina set penilaian kecil daripada repositori, dokumen, panggilan alat, dan kes kegagalan anda sendiri, kemudian bandingkan kadar tugas berjaya, latensi, jumlah token, percubaan semula, dan masa pembetulan manusia.

Amalan Terbaik API MiniMax M3

• Tetapkan thinking secara eksplisit. Gunakan adaptif untuk kerja yang benar-benar sukar dan disabled untuk tugas mudah di mana latensi penting. Tetapan eksplisit lebih mudah untuk diuji dan direplikasi.
• Guna tetingkap 1M secara selektif. Tetingkap konteks besar ialah siling kapasiti, bukan sasaran. Dapatkan dan mampatkan sebelum menghantar repositori atau koleksi dokumen yang besar.
• Kekalkan sejarah panggilan alat. Untuk panggilan fungsi berbilang giliran, kekalkan respons pembantu dan objek panggilan alat lengkap supaya kesinambungan penaakulan tidak terputus.
• Strim respons panjang. Penstriman meningkatkan latensi yang dirasai untuk aplikasi pengaturcaraan, penyelidikan, dan agen walaupun masa penyempurnaan keseluruhan tidak berubah.
• Manfaatkan cache konteks berulang. Gesaan sistem yang stabil, skema alat, dan sejarah berulang ialah calon yang baik untuk cache gesaan apabila laluan aktif menyokongnya.
• Ukur kos per tugas berjaya. Harga token penting, tetapi percubaan semula, gelung alat, jejak penaakulan panjang, dan pemulihan kegagalan sering mendominasi ekonomi akhir sesuatu agen.
• Uji semula parameter khusus penyedia. Gerbang serasi OpenAI boleh berbeza dalam cara mereka meneruskan medan tidak standard. Sahkan thinking, reasoning_split, payload multimodal, dan tingkah laku alat sebelum produksi.

Kesimpulan

MiniMax M3 ialah pilihan API yang kukuh untuk pembangun yang memerlukan pengaturcaraan, pelaksanaan agen, kefahaman visual asli, dan konteks yang sangat panjang dalam satu model. Cerita teknikalnya agak padu: MSA menangani cabaran penyajian konteks 1M, latihan multimodal natif memperluaskan permukaan input, dan set penanda aras awam tertumpu pada beban kerja kejuruteraan perisian dan penggunaan alat yang benar-benar penting kepada pembangun.

Bagi kebanyakan pengguna CometAPI, titik permulaan terpantas adalah mudah: cipta kunci, tetapkan URL asas kepada https://api.cometapi.com/v1, panggil model minimax-m3, dan bandingkannya terhadap tugas produksi sebenar anda. Kemudian tentukan sama ada untuk mengaktifkan thinking yang lebih mendalam, menambah input multimodal, atau membina gelung alat. Oleh kerana harga dan tingkah laku laluan boleh berubah, semak semula halaman M3 CometAPI langsung dan dokumentasi API MiniMax sebelum pelancaran produksi akhir.