Bygg med CometAPITrenger du ett API for flere modeller?Test arbeidsflyten i Playground, og opprett deretter en API-nøkkel når modellen og kostnaden passer bruksområdet ditt.
MiniMax M3.1 Flash Veiledning: Ytelse og kostnader for agenter
Utforsk ytelsen til MiniMax M3.1 Flash, benchmarkresultater, API-priser, inferenshastighet og kostnad per agentoppgave. Sammenlign programmerings- og automatiseringsmuligheter.
MiniMax M3.1 Flash er en høyhastighets AI-modell laget for autonome agenter, programvareutvikling, datamaskinbruk og kompleks arbeidsflytautomatisering. Offisielt lansert 19. oktober 2026, kombinerer den et kontekstvindu på 1 million tokens med konfigurerbar resonnementdybde og lavere inferenskostnader.
MiniMax rapporterer opptil 200+ utdata-tokens per sekund, 70% reduksjon i agentarbeidskostnader sammenlignet med forgjengeren, og konkurransedyktig ytelse på tvers av Automation-Bench, DeepSWE og OSWorld. Med $0.15 per million inndata-tokens og $0.60 per million utdata-tokens gjør modellen flertrinns AI-agentarbeidsflyter mer økonomiske.
Key Takeaways
Ytelse for MiniMax M3.1 Flash: Leverandørrapporter viser Automation-Bench 62.8, DeepSWE v1.1 73.7 og OSWorld 2.0 61.7, som fremhever kapasitetene innen agentautomatisering, koding og datamaskinbruk.
MiniMax M3.1 Flash API-priser: Offisielle satser er $0.15/M inndata, $0.60/M utdata og $0.015/M bufret inndata. CometAPI-satser er $0.80/M inndata og $3.20/M utdata per 21. oktober 2026, uten publisert cache-rate på modellens side.
Gjennomgått for klarhet, kildeangivelse og gjeldende API-terminologi.
Inferenshastighet for MiniMax M3.1 Flash: MiniMax rapporterer 200+ tokens/s under gunstige forhold og P50-gjennomstrømning over 170 tokens/s, som støtter responsive agentarbeidsflyter.
Agent-effektivitet i MiniMax M3.1 Flash: Fem nivåer av resoneringsinnsats lar utviklere balansere oppgavefullføring, latens og totale AI-agentkostnader.
MiniMax M3.1 Flash API-tilgang: Utviklere kan få tilgang til den lanserte modellen via MiniMax eller utforske CometAPI-integrasjon ved å bruke leverandørspesifikke modellidentifikatorer og priser.
What Is MiniMax M3.1 Flash?
MiniMax M3.1 Flash er en neste generasjons språkmodell optimalisert for agentisk resonnement, koding, verktøybruk og autonom arbeidsflytutførelse. MiniMax introduserte offisielt M3.1 Flash den 19. oktober 2026.
I stedet for å fokusere utelukkende på samtaleintelligens eller isolerte poengsummer, retter den seg mot den totale kostnaden for å fullføre oppgaver gjennom gjentatt resonnement, verktøykall og flertrinns utførelse. MiniMax knyttet også den tidlige utviklingen til Space Bunny, en anonymt distribuert modell som ifølge dem prosesserte mer enn 200 trillion tokens før kunngjøringen; dette er en rapportert bruksmengde, ikke et publisert trenings-token-antall.
For utviklere som bygger autonome kodeassistenter, enterprise AI-kolleger og nettleserbaserte agenter, tilbyr M3.1 Flash tre relevante fordeler: omfattende kontekstkapasitet, rask generering og rimelig tokenbruk.
Tekst, bilde og video via MiniMax sin OpenAI-kompatible API; bekreft støtte hos andre leverandører
Output modality
Tekst
Reasoning controls
Low, medium, high, xhigh, max
Reported output speed
Opptil 200+ tokens/s
Reported P50 speed
170+ tokens/s
Access channels
MiniMax API, M Plan, MiniMax Code
Open weights
Annonsert for fremtidig utgivelse
M3.1-specific parameter count
Ikke fastsatt i kunngjøringen
Et stort kontekstvindu er verdifullt for kodelagre i stor skala og dokumenttunge arbeidsflyter, men garanterer ikke perfekt gjenkalling. Produksjonsagenter bør fortsatt bruke selektiv gjenfinning, strukturerte verktøysvar og kontekstkomprimering.
Fem nivåer for resoneringsinnsats lar utviklere reservere intensiv beregning for kompleks planlegging og debugging i stedet for å bruke maksimal innsats på hver klassifisering, ekstraksjon eller enkle verktøyvalg. Fordi en enkelt agentforespørsel kan utløse dusinvis av modellkall, kan små besparelser på rutineoppgaver materiellt redusere totalkostnaden.
How Does MiniMax M3.1 Flash Perform on Benchmarks?
MiniMax rapporterer benchmark-resultater som spenner over forretningsautomatisering, programvareutvikling, datamaskinbruk, cybersikkerhet og multimodalt resonnement. Dette er leverandørrapporter, ikke en erstatning for uavhengig testing av en reell distribusjon.
MiniMax sin offisielle benchmark-sammenligning, inkludert evalueringsnotater. Poengsummene er leverandørrapporter og representerer ikke en enhetlig uavhengig test.
Official benchmark results
M3.1 Flash
What it measures
Automation-Bench v1.0.6
62.8
Flertrinns forretningsautomatisering
BankerToolBench
76.2
Finansiell resonnement og verktøy
LOCA-Bench 256K
60.3
Langkontekst agentutførelse
DeepSWE v1.1
73.7
Autonom programvareutvikling
Terminal Bench 4.0
38.1
Terminalbasert problemløsing
OSWorld 2.0
61.7
Desktop-/datamaskininteraksjon
Agents’ Last Exam
29.6
Komplekse økonomiske oppgaver
CyberGym
82.2
Cybersikkerhets-problemløsing
BabyVision with tools
91.0
Visuelt resonnement med verktøy
HLE without tools
43.4
Utfordrende kunnskap og resonnement
Automation-Bench v1.0.6 bruker 600 offentlige oppgaver. BankerToolBench bruker OpenCode 1.17.18 med MiniMax-M2.7 som dommer; Terminal Bench 4.0 bruker Codex 0.149.1. DeepSWE v1.1 bruker mini-SWE-agent 2.4.5 med en 512K kontekstgrense. OSWorld bruker 0808 Full release: tabellen kombinerer hver modells høyeste release-poengsum, bortsett fra DeepSeek V4.1, som MiniMax reproduserte internt. Disse varierende oppsettene begrenser direkte kryssmodell-konklusjoner.
For forretningsautomatisering, prioriter Automation-Bench og BankerToolBench; for kodeagenter, undersøk DeepSWE og terminalbaserte resultater. OSWorld evaluerer interaksjoner med et datamiljø i stedet for bare å generere instruksjoner. En enkelt samlet poengsum kan ikke erstatte oppgavespesifikk analyse.
How Fast Is MiniMax M3.1 Flash?
Agentsystemer foretar ofte mange sekvensielle modellkall, så gjennomstrømning alene beskriver ikke responsivitet.
Speed metric
Reported performance
Everyday peak output throughput
200+ tokens/s
Median output throughput (P50)
170+ tokens/s
Online inference improvement
Nesten 3× vs forrige generasjon
Agent workload cost reduction
70% vs forgjenger
Disse leverandørrapporterte hastighets- og arbeidsbelastningskosttallene beskriver MiniMax sin lanseringsevaluering, ikke garantert gjennomstrømning eller besparelser for alle applikasjoner. Servermaskinvare, samtidighet, promptlengder og variabilitet mellom repetisjonskjøringer er ikke fullt spesifisert i kunngjøringen.
Ende-til-ende latens inkluderer også første-token-forsinkelse, resonnementsoverhead, verktid, nye forsøk og avhengigheter mellom trinn. En raskere generator kan miste fordelen hvis en agent trenger flere kall for å fullføre samme oppgave.
How Much Does MiniMax M3.1 Flash API Cost?
MiniMax annonserte flate standardsatser for M3.1 Flash uten et separat høyere langkontekst-nivå i den innledende prisbeskrivelsen. Samtidig tilbyr MiniMax M3.1 Flash Preview API i CometAPI en egen priskonstruksjon med 20% rabatt mot de viste referansesatsene.
Pricing category
Official M3.1 Flash
CometAPI Preview (≤512K)
CometAPI Preview (>512K)
Input tokens / 1M
$0.15
$0.24
$0.48
Output tokens / 1M
$0.60
$0.96
$1.92
Cached input / 1M
$0.02
$0.05
$0.10
Pricing structure
Flat rate
Kortkontekst-nivå
Langkontekst-nivå
Offisiell MiniMax API-prising gjør M3.1 Flash spesielt attraktiv for agentarbeidslaster. Utdata-tokens koster fire ganger standard inndata-rate, mens bufret inndata koster en tidel så mye. Gjentatte instruksjoner og verktøyhistorikk kan derfor bli et viktig optimaliseringsmål.
CometAPI sin Preview-prising starter på $0.24 per million inndata-tokens og $0.96 per million utdata-tokens, som representerer 20% rabatt i forhold til de viste Preview-referanseprisene. Disse satsene forblir imidlertid høyere enn de nylig annonserte offisielle M3.1 Flash-prisene fordi de to tilbudene bruker forskjellige prisbaser.
For utviklere er nøkkelforskjellen at CometAPI gir en samlet integrasjonsopplevelse, mens den offisielle utgivelsen for øyeblikket tilbyr lavere publiserte token-satser. Før distribusjon, verifiser aktiv modellversjon, kontekstlengde-nivå og faktureringsregler for nøyaktig å estimere kostnaden for autonome agentarbeidsflyter.
Illustrative calculations, not observed billing. Assumes cached reads qualify for the announced cache rate; excludes tool, search, browser, infrastructure, and human-review charges.
Reasoning Effort and Task Cost
MiniMax sin Automation-Bench kostnadsanalyse kobler resoneringsinnsats med benchmark-suksess og inferensforbruk per oppgave.
MiniMax sin offisielle Automation-Bench graf over poengsum versus kost. Den horisontale aksen er logaritmisk; eksakte dollarbeløp er ikke trykt for de individuelle MiniMax-punktene.
Den offisielle grafens evalueringsnotater spesifiserer Automation-Bench v1.0.6 med Claude Code-harness og offentlige modelldata per 18. oktober 2026. DeepSeek bruker topp token-satser; de andre modellene bruker offisielle priser. Maskinvaredetaljer og konfidensintervaller for gjentatte kjøringer er ikke spesifisert.
Reasoning effort
Labeled Automation-Bench score
Low
52.8%
Medium
57.7%
High
59.2%
Xhigh
61.2%
Max
62.8%
Den nåværende offisielle sammenligningstabellen og maks-innsats-punktet viser begge 62.8. Kostkurven sammenligner innsatsinnstillinger innenfor leverandørens oppsett; den etablerer ikke en fast dollarkostnad for en produksjonsagent.
Den merkede poengsummen øker med 10 prosentpoeng fra lav til maks innsats. For distribusjon, sammenlign medium og høyere innsats på et fast oppgavesett, og inkluder mislykkede forsøk og nye forsøk i totalforbruket. Velg innstillingen som møter kvalitetmålet til lavest målt kost per godkjent oppgave.
How Can Developers Access MiniMax M3.1 Flash Through CometAPI?
Utviklere kan få tilgang til MiniMax M3.1 Flash API i CometAPI. Den offentlige katalogen kontrollert 20. oktober 2026 viser modell-ID minimax-m3.1-flash selv om URL-en beholder et preview-suffiks. Bruk modell-ID-en som er tilgjengelig for kontoen din, i stedet for å derivere en API-identifikator fra side-URL-en.
Send en POST-forespørsel til https://api.cometapi.com/v1/chat/completions med Authorization: Bearer YOUR_COMETAPI_KEY og Content-Type: application/json. I JSON-kroppen, sett model til minimax-m3.1-flash (hvis aktivert for kontoen din) og oppgi et messages-array. Se CometAPI-dokumentasjonen for detaljer om forespørselen.
Hvorfor bruke CometAPI? Den samlede API-nøkkelen, kompatibelt forespørselsformat og bruksdashbord kan forenkle arbeidet på tvers av modellleverandører. For MiniMax M3.1 Flash bør du veie denne integrasjonsfordelen opp mot leverandørspesifikke prisene over og verifisere funksjonene som er tilgjengelige for kontoen din.
Which AI Agents Benefit Most From MiniMax M3.1 Flash?
Use case
Why it may fit
Deployment consideration
Enterprise automation
Sterke Automation-Bench-resultater
Valider verktøy og nye forsøk
Coding assistants
Konkurransedyktig DeepSWE-ytelse
Kjør tester og gjennomgå patches
Customer support
Lave inndata- og bufringspriser
Overvåk nøyaktighet
Research agents
1M kontekstvindu
Sjekk bevis og kilder
Computer-use agents
OSWorld-kapasitet
Håndter UI-endringer og gjenoppretting
Security code review
CyberGym-resultat
Uavhengig verifisering
Fordelene er størst når en agent fullfører nok oppgaver korrekt til å oppveie kostnader for nye forsøk, orkestrering og gjennomgang. Produksjonsbruk bør måle både modellnivå- og arbeidsflytnivå-ytelse.
Is MiniMax M3.1 Flash the Best Value for AI Agents?
MiniMax M3.1 Flash er et sterkt alternativ for kostnadssensitive agenter som involverer gjentatt kontekst og strukturerte verktøy, men den laveste tokenprisen gir ikke alltid lavest kost per vellykket oppgave. Mislykkede kall, flere nye forsøk og menneskelig inngripen kan viske ut besparelser. Evaluer andel godkjente fullføringer, ende-til-ende tid, total kost per vellykket oppgave og rate for menneskelig inngripen.
FAQ
Why can MiniMax M3.1 Flash return an empty answer?
På MiniMax sin egen OpenAI-kompatible API forbruker “thinking tokens” generasjonsbudsjettet. En for liten grense kan avslutte en forespørsel med finish_reason satt til length før synlig svaretekst er produsert. Inspiser avslutningsgrunn og tokenbruk, øk fullføringsbudsjettet når det er passende, og håndter reasoning_content separat fra det endelige svaret. Bekreft samme responssemantikk på en tredjepartsrute.
How should MiniMax M3.1 Flash tool-call history be stored?
Bevar hele assistant-meldingen, inkludert verktøykall og resonnementinnhold, før du legger ved de matchende verktøyresultatene. Å lagre bare det synlige svaret kan fjerne informasjon som trengs for neste trinn. Oppretthold verktøykall-ID-er og meldingsrekkefølge, og valider avspillingsatferd ved å bruke den faktiske leverandørendepunktet. MiniMax sin veiledning for samtalehistorikk beskriver kravene til den native API-en.
How can teams detect MiniMax M3.1 Flash routing changes?
Hold et lite regresjonssett med faste inndata, forventet utdata-struktur og verktøykall-asserts. Registrer forespurt modell-ID, returnert modellidentifikator når den finnes, leverandør, tidsstempel og fakturert bruk. Kjør det på nytt etter leverandøroppdateringer; et stabilt alias alene demonstrerer ikke at underliggende sjekkpunkt eller atferd er uendret.
How should a MiniMax M3.1 Flash migration be staged?
Start med skrivebeskyttede eller avspilte oppgaver, og rute deretter en liten andel av live-trafikk mens du beholder en testet fallback. Definer rollback-terskler for ugyldige verktøykall, tidsavbrudd og mislykkede oppgaver før du øker trafikken. Gjennomgå eksempler på regresjoner i stedet for å bare stole på gjennomsnittlige poengsummer, fordi et lite antall kostbare feil kan oppveie lavere tokenpriser.
Conclusion
MiniMax M3.1 Flash forbedrer økonomien for autonome AI-agenter gjennom rimelige tokens, konfigurerbart resonnement, et stort kontekstvindu og sterke rapporterte resultater innen automatisering og koding. Dens nøkkelfordel er balansen mellom ytelse, latens og oppgavekostnad—ikke absolutt overlegenhet på hver benchmark.
Utviklere bør validere reelle arbeidsflyt-fullføringsrater og totale agentkostnader, og deretter velge den MiniMax M3.1 Flash-ruten hvis aktive konfigurasjon, støttede funksjoner og fakturering matcher kravene deres.
