Каких результатов в бенчмарках достигла MiniMax M3?

MiniMax сообщает о 59.0% на SWE-Bench Pro, 66.0% на Terminal-Bench 2.1, 74.2% на MCP Atlas и 83.5 на BrowseComp, что выводит M3 в число ведущих моделей, ориентированных на программирование и агентов.

Подходит ли MiniMax M3 для автономных ИИ-агентов?

Да. Модель специально оптимизирована для долгосрочных рабочих процессов агентов, включая планирование, использование инструментов, декомпозицию задач, выполнение в терминале и многошаговое решение задач.

Поддерживает ли API MiniMax M3 мультимодальные входные данные?

Да. MiniMax M3 изначально мультимодальна и поддерживает понимание изображений и видео в дополнение к текстовым входным данным.

Чем MiniMax M3 отличается от предыдущих моделей MiniMax?

MiniMax M3 представляет архитектуру MiniMax Sparse Attention (MSA), нативное мультимодальное обучение, более сильные агентные возможности и значительно большую поддержку контекста по сравнению с предыдущими моделями серии M2.

Как MiniMax M3 сравнивается с Claude Opus 4.7 в задачах программирования?

M3 приближается к Claude Opus 4.7 на ряде бенчмарков по программированию и агентам, при этом предлагает окно контекста на 1M токенов и планируемую доступность открытых весов. Независимые сторонние сравнения всё ещё появляются.

Когда разработчикам следует выбрать MiniMax M3 вместо Gemini 3.1 Pro?

MiniMax M3 особенно привлекателен, когда приоритетом являются чрезвычайно длинные окна контекста, рабочие процессы с упором на программирование или варианты развертывания с открытыми весами. Gemini 3.1 Pro может оставаться предпочтительным для команд, уже стандартизованных под экосистему Google.

Может ли MiniMax M3 обработать целый программный репозиторий в одном окне контекста?

Да. MiniMax M3 поддерживает окно контекста до 1,000,000 токенов, что позволяет анализировать крупные репозитории, наборы документации и длительные сеансы агентов в рамках одного диалога.

MiniMax

API работает

minimax-m3

MiniMax-M3 API

Minimax-m3 — мультимодальная модель ИИ, предназначенная для мощного рассуждения, естественного общения и создания креативного контента. Она обеспечивает сбалансированную производительность в задачах понимания текста и визуальной информации, что делает её подходящей для универсальных приложений ИИ.

Стартовая цена

$0.24 / 1 млн входных токенов

Оплата по факту использования

Состояние API

Работает

Аптайм 98.5% / 24ч

Время отклика

4122 ms

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

May 31, 2026

MiniMax

Playground

Опробуйте MiniMax-M3 на реальном запросе, проверьте параметры и убедитесь в корректности вывода перед интеграцией API.

Обзор

Практический обзор MiniMax-M3, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Технические характеристики MiniMax M3

Параметр	MiniMax M3
Семейство моделей	базовая модель фронтирного уровня MiniMax M3
Провайдер	MiniMax
Архитектура	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Типы ввода	Текст, Изображение, Видео
Типы вывода	Текст
Контекстное окно	До 1,000,000 токенов (минимально гарантировано 512K)
Ключевые сильные стороны	Кодирование, агентные рабочие процессы, мультимодальное рассуждение, обработка длинного контекста
Режим рассуждений	Режимы мышления вкл./выкл.
Использование инструментов	Агентные рабочие процессы, вызов инструментов, выполнение терминальных задач
Развёртывание	API, MiniMax Code, Token Plan, предстоящий релиз с открытыми весами
Поддержка мультимодальности	Нативная мультимодальная предтренировка с нулевого шага
Дата выпуска	Июнь 2026

Что такое MiniMax M3?

MiniMax M3 — это модель фронтирного масштаба, разработанная вокруг трёх возможностей, которые исторически были ограничены закрытыми системами: продвинутые возможности программирования, обработка контекста на миллион токенов и нативное мультимодальное понимание. В отличие от моделей, где зрительные возможности добавлены позже как расширение, M3 обучалась как мультимодальная с самого начала, что позволяет более тесно согласовать визуальное и текстовое рассуждение.

Модель построена на MiniMax Sparse Attention (MSA), архитектуре разреженного внимания, призванной сделать миллионный контекст вычислительно практичным при сохранении производительности в задачах кодирования, рассуждения и работы агентов.

Основные возможности MiniMax M3

Контекстное окно на 1M токенов: Поддержка чрезвычайно больших репозиториев, объёмных исследовательских корпусов, анализа нескольких документов и длительных сессий агентов.
Ориентированная на агентов архитектура: Спроектирована для автономной декомпозиции задач, вызова инструментов, итеративного планирования и многошагового выполнения.
Нативная мультимодальность: Обрабатывает текст, изображения, диаграммы, скриншоты и видео без опоры на отдельный визуальный стек.
Продвинутые возможности программирования: Сильные результаты на инженерных бенчмарках, включая SWE-Bench Pro, Terminal-Bench и KernelBench.
Долгосрочное выполнение: Продемонстрированы многочасовые автономные процессы, включая воспроизведение исследований и проекты оптимизации CUDA.
Настраиваемое рассуждение: Режим мышления можно включать для более глубоких рассуждений или выключать для снижения задержки.

Результаты бенчмарков MiniMax M3

MiniMax сообщает о результатах уровня фронтира в задачах кодирования, агентного выполнения и мультимодальных оцениваний. Сообщаемые результаты включают:

Бенчмарк	Результат
SWE-Bench Pro	59.0%
Terminal-Bench 2.1	66.0%
SWE-fficiency	34.8%
KernelBench Hard	28.8%
MCP Atlas	74.2%
BrowseComp	83.5
PostTrainBench	37.1

Компания также сообщает, że M3 превосходит GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro на ряде бенчмарков, ориентированных на код, и приближается к производительности Claude Opus 4.7 в отдельных оцениваниях. Эти утверждения основаны на внутренних раскрытиях бенчмарков MiniMax и должны интерпретироваться вместе с независимыми сторонними тестами по мере их появления.

Архитектура длинного контекста и MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) — это архитектурное нововведение, лежащее в основе миллионного контекстного окна M3. Вместо применения полного квадратичного внимания ко всей последовательности MSA выполняет маршрутизацию на уровне блоков и разреженное внимание к выбранным областям контекста.

По данным MiniMax, это существенно снижает требования к вычислениям при больших длинах контекста и обеспечивает:

Более чем в 9 раз более быструю производительность предзаполнения при длине контекста 1M
Более чем в 15 раз более быструю производительность декодирования
Около 1/20 вычислений на токен по сравнению с предыдущим поколением на масштабе контекста 1M

Эти улучшения призваны сделать работу с кодом на уровне репозитория и долгосрочные агентные процессы практичными.

MiniMax M3 против Claude Opus 4.7 и Gemini 3.1 Pro

Возможности	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Контекстное окно	До 1M	Меньшие публично доступные уровни контекста	Мультимодальность с большим контекстом
Нативное мультимодальное обучение	Да	Да	Да
Фокус на агентном кодинге	Очень сильный	Очень сильный	Сильный
SWE-Bench Pro	59.0%	Выше, согласно отчётам MiniMax	Ниже, согласно отчётам MiniMax
Доступность открытых весов	Запланировано	Нет	Нет
Долгосрочные агентные рабочие процессы	Основной акцент дизайна	Сильный	Сильный

Известные ограничения

Большинство раскрытий результатов бенчмарков в настоящее время исходят от MiniMax, а не от независимых лабораторий.
Файлы модели с открытыми весами и полный технический отчёт были анонсированы, но на момент запуска ещё не были широко опубликованы.
Надёжность в реальных продакшн‑средах всё ещё проверяется сообществом разработчиков.
Нагрузки с контекстом на миллион токенов могут приводить к более высоким операционным затратам и задержкам по сравнению со стандартными задачами инференса.

Типовые варианты использования

Разработка ПО масштаба репозитория

Анализировать большие кодовые базы, выполнять рефакторинг нескольких файлов, генерировать патчи, ревьюить pull request'ы и поддерживать долгосрочный контекст разработки.

Автономные исследовательские агенты

Поддерживать обзор литературы, синтез документов, анализ бенчмарков и длительные исследовательские процессы, требующие сотен тысяч токенов.

Мультимодальный технический анализ

Интерпретировать скриншоты, архитектурные диаграммы, графики, технические документы и видео в рамках единого процесса рассуждений.

Автоматизация терминала и DevOps

Выполнять сложные инженерные процессы, включающие тестирование, оркестрацию развёртывания, управление зависимостями и итеративную отладку.

Корпоративные системы знаний

Искать и рассуждать по большим коллекциям политик, контрактов, технической документации и внутренних баз знаний.

Версия модели и доступность

MiniMax M3 был официально представлен в июне 2026 года как флагманский преемник в линейке моделей MiniMax. Модель доступна через экосистему MiniMax API и CometAPI.

ЧАВО

Цены

Используйте быструю оценку выше для одного запуска, а затем изучите полное сравнение цен CometAPI и официальных цен.

Первый запрос

$0.0012

Оценочная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

$0.012

Оценочная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

$0.018

Оценочная стоимость использования CometAPI

Цены для MiniMax-M3

Изучите конкурентоспособные цены на MiniMax-M3, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как MiniMax-M3 может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.

Model	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
minimax-m3	short_context	len <= 524288	Input:$0.2400/M Output:$0.9600/M Cache Read:$0.0480/M	Input:$0.3000/M Output:$1.2000/M Cache Read:$0.0600/M	-20%
minimax-m3	long_context	-	Input:$0.4800/M Output:$1.9200/M Cache Read:$0.0960/M	Input:$0.6000/M Output:$2.4000/M Cache Read:$0.1200/M	-20%

API

Скопируйте рабочий эндпоинт и пример кода, а при необходимости всех параметров откройте полный справочник по API.

Единый API, промышленный доступ к моделям

Пройдите аутентификацию один раз, вызывайте эндпоинт модели и сохраняйте единый процесс биллинга и мониторинга у разных провайдеров.

POST/v1/chat/completions

Пример кода и API для MiniMax-M3

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для MiniMax-M3, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал MiniMax-M3 в ваших проектах.

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m3",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior backend reviewer focused on correctness, reliability, and maintainability."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Task: review the API migration plan and identify the highest-impact improvements.

Context: the team is moving a customer support workflow from blocking chat calls to an async job queue. Prioritize data safety, retry behavior, observability, and rollback.

Output format:
Return a table with columns: Area, Risk, Recommendation, Priority. Keep each recommendation actionable and under 40 words."
      }
    ],
    "max_completion_tokens": 800,
    "reasoning_split": true
  }'

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m3",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior backend reviewer focused on correctness, reliability, and maintainability."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Task: review the API migration plan and identify the highest-impact improvements.\n\nContext: the team is moving a customer support workflow from blocking chat calls to an async job queue. Prioritize data safety, retry behavior, observability, and rollback.\n\nOutput format:\nReturn a table with columns: Area, Risk, Recommendation, Priority. Keep each recommendation actionable and under 40 words."
      }
    ],
    "max_completion_tokens": 800,
    "reasoning_split": true
  }'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior backend reviewer focused on correctness, "
                "reliability, and maintainability."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Task: review the API migration plan and identify the "
                "highest-impact improvements.\n\n"
                "Context: the team is moving a customer support workflow from "
                "blocking chat calls to an async job queue. Prioritize data "
                "safety, retry behavior, observability, and rollback.\n\n"
                "Output format:\n"
                "Return a table with columns: Area, Risk, Recommendation, "
                "Priority. Keep each recommendation actionable and under 40 words."
            ),
        },
    ],
    max_completion_tokens=800,
    extra_body={"reasoning_split": True},
)

if not completion.choices:
    print(completion.model_dump_json(indent=2))
    raise SystemExit

message = completion.choices[0].message

reasoning_details = getattr(message, "reasoning_details", None)
if reasoning_details:
    print("Thinking:")
    print(reasoning_details[0]["text"])
    print()

print("Response:")
print(message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "minimax-m3",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior backend reviewer focused on correctness, reliability, and maintainability.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Task: review the API migration plan and identify the highest-impact improvements.\n\n" +
        "Context: the team is moving a customer support workflow from blocking chat calls " +
        "to an async job queue. Prioritize data safety, retry behavior, observability, and rollback.\n\n" +
        "Output format:\n" +
        "Return a table with columns: Area, Risk, Recommendation, Priority. " +
        "Keep each recommendation actionable and under 40 words.",
    },
  ],
  max_completion_tokens: 800,
  reasoning_split: true,
});

if (!completion.choices?.length) {
  console.log(JSON.stringify(completion, null, 2));
  process.exit(0);
}

const message = completion.choices[0].message;

if (message.reasoning_details?.length) {
  console.log("Thinking:");
  console.log(message.reasoning_details[0].text);
  console.log();
}

console.log("Response:");
console.log(message.content);

Возможности

Изучите ключевые характеристики модели перед выбором архитектуры или оценкой продакшен-нагрузки.

Поддерживаемые возможности

Функции, возвращаемые существующим API модели.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

Ввод и вывод

Входы

text

Выходы

text

Продакшен-профиль

Провайдер: MiniMax
Контекст: Зависит от модели
Коммерческое использование: Поддерживается

Сценарии использования

Используйте MiniMax-M3 в продакшен-сценариях, соответствующих её возможностям text, и сравните альтернативы перед долгосрочной интеграцией.

Продакшен-чат и рабочие процессы агентов

Программирование, анализ и структурированная генерация

Крупномасштабная автоматизация через единый API

Другие модели

Сравните другие модели, доступные через CometAPI, по качеству, задержке, возможностям и цене.

Открыть сравнение моделей →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Смотреть модель

Z.AI

GLM-5.3 FlashX

Изучите API модели GLM-5.3 FlashX.

Смотреть модель

MiniMax

MiniMax-M2.7

MiniMax-M2.7 обеспечивает тот же первоклассный интеллект, что и стандартная версия — включая рекурсивную самоэволюцию и экспертный уровень эффективности в офисных задачах, — но разработана для приложений, требующих субсекундной задержки и высокоскоростной генерации токенов. Благодаря улучшенной базовой архитектуре инференса скорость вывода на 66% выше, чем у стандартной модели (до 100 tps). Это предпочтительный выбор для интерактивных ассистентов программирования, выполнения циклов агента в реальном времени и высокопроизводительных корпоративных пайплайнов с жесткими требованиями к времени завершения.

Смотреть модель

OpenAI

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra — флагманская модель для сложных рассуждений и программирования. Выберите GPT-5.6 Terra, чтобы сбалансировать интеллектуальные возможности и стоимость,

Смотреть модель

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash — легковесная модель Gemini нового поколения, с целью достижения лучшего баланса между скоростью, стоимостью и возможностями по написанию кода.

Смотреть модель

MiniMax

MiniMax M2.5

MiniMax-M2.5 — передовая большая языковая модель, ориентированная на продуктивность в реальных условиях. Обученная в широком спектре сложных реальных цифровых рабочих сред, M2.5 опирается на экспертизу M2.1 в области программирования и расширяется в сферу общего офисного труда, достигая высокой компетентности в создании и работе с файлами Word, Excel и Powerpoint, переключении контекста между разнообразными программными средами и работе в различных командах агентов и людей.

Смотреть модель

Uptime

Перед переходом в продакшен изучите данные о состоянии в реальном времени, доступность эндпоинта и измеренное время отклика.

Uptime

Процент успешных запросов за последние 30 дней, отражающий надёжность каждого поставщика моделей. CometAPI круглосуточно отслеживает всех подключённых поставщиков в режиме реального времени.

RespondLIVE

4122msAvg. Response

UptimeLIVE

98.5%Avg. Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

minimax-m3

Продолжайте изучение

Сравнивайте модели и продолжайте исследование

MiniMax

API работает

minimax-m3

MiniMax-M3 API

Стартовая цена

$0.24 / 1 млн входных токенов

Оплата по факту использования

Состояние API

Работает

Аптайм 98.5% / 24ч

Время отклика

4122 ms

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

May 31, 2026

MiniMax

Playground

Обзор

Практический обзор MiniMax-M3, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Технические характеристики MiniMax M3

Параметр	MiniMax M3
Семейство моделей	базовая модель фронтирного уровня MiniMax M3
Провайдер	MiniMax
Архитектура	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Типы ввода	Текст, Изображение, Видео
Типы вывода	Текст
Контекстное окно	До 1,000,000 токенов (минимально гарантировано 512K)
Ключевые сильные стороны	Кодирование, агентные рабочие процессы, мультимодальное рассуждение, обработка длинного контекста
Режим рассуждений	Режимы мышления вкл./выкл.
Использование инструментов	Агентные рабочие процессы, вызов инструментов, выполнение терминальных задач
Развёртывание	API, MiniMax Code, Token Plan, предстоящий релиз с открытыми весами
Поддержка мультимодальности	Нативная мультимодальная предтренировка с нулевого шага
Дата выпуска	Июнь 2026

Что такое MiniMax M3?

Основные возможности MiniMax M3

Контекстное окно на 1M токенов: Поддержка чрезвычайно больших репозиториев, объёмных исследовательских корпусов, анализа нескольких документов и длительных сессий агентов.
Ориентированная на агентов архитектура: Спроектирована для автономной декомпозиции задач, вызова инструментов, итеративного планирования и многошагового выполнения.
Нативная мультимодальность: Обрабатывает текст, изображения, диаграммы, скриншоты и видео без опоры на отдельный визуальный стек.
Продвинутые возможности программирования: Сильные результаты на инженерных бенчмарках, включая SWE-Bench Pro, Terminal-Bench и KernelBench.
Долгосрочное выполнение: Продемонстрированы многочасовые автономные процессы, включая воспроизведение исследований и проекты оптимизации CUDA.
Настраиваемое рассуждение: Режим мышления можно включать для более глубоких рассуждений или выключать для снижения задержки.

Результаты бенчмарков MiniMax M3

Бенчмарк	Результат
SWE-Bench Pro	59.0%
Terminal-Bench 2.1	66.0%
SWE-fficiency	34.8%
KernelBench Hard	28.8%
MCP Atlas	74.2%
BrowseComp	83.5
PostTrainBench	37.1

Архитектура длинного контекста и MSA

Более чем в 9 раз более быструю производительность предзаполнения при длине контекста 1M
Более чем в 15 раз более быструю производительность декодирования
Около 1/20 вычислений на токен по сравнению с предыдущим поколением на масштабе контекста 1M

MiniMax M3 против Claude Opus 4.7 и Gemini 3.1 Pro

Возможности	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Контекстное окно	До 1M	Меньшие публично доступные уровни контекста	Мультимодальность с большим контекстом
Нативное мультимодальное обучение	Да	Да	Да
Фокус на агентном кодинге	Очень сильный	Очень сильный	Сильный
SWE-Bench Pro	59.0%	Выше, согласно отчётам MiniMax	Ниже, согласно отчётам MiniMax
Доступность открытых весов	Запланировано	Нет	Нет
Долгосрочные агентные рабочие процессы	Основной акцент дизайна	Сильный	Сильный

Известные ограничения

Большинство раскрытий результатов бенчмарков в настоящее время исходят от MiniMax, а не от независимых лабораторий.
Файлы модели с открытыми весами и полный технический отчёт были анонсированы, но на момент запуска ещё не были широко опубликованы.
Надёжность в реальных продакшн‑средах всё ещё проверяется сообществом разработчиков.
Нагрузки с контекстом на миллион токенов могут приводить к более высоким операционным затратам и задержкам по сравнению со стандартными задачами инференса.

Типовые варианты использования

Разработка ПО масштаба репозитория

Автономные исследовательские агенты

Мультимодальный технический анализ

Автоматизация терминала и DevOps

Корпоративные системы знаний

Версия модели и доступность

ЧАВО

Цены

Первый запрос

$0.0012

Оценочная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

$0.012

Оценочная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

$0.018

Оценочная стоимость использования CometAPI

Цены для MiniMax-M3

Model	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
minimax-m3	short_context	len <= 524288	Input:$0.2400/M Output:$0.9600/M Cache Read:$0.0480/M	Input:$0.3000/M Output:$1.2000/M Cache Read:$0.0600/M	-20%
minimax-m3	long_context	-	Input:$0.4800/M Output:$1.9200/M Cache Read:$0.0960/M	Input:$0.6000/M Output:$2.4000/M Cache Read:$0.1200/M	-20%

API

Единый API, промышленный доступ к моделям

POST/v1/chat/completions

Пример кода и API для MiniMax-M3

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m3",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior backend reviewer focused on correctness, reliability, and maintainability."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Task: review the API migration plan and identify the highest-impact improvements.

Context: the team is moving a customer support workflow from blocking chat calls to an async job queue. Prioritize data safety, retry behavior, observability, and rollback.

Output format:
Return a table with columns: Area, Risk, Recommendation, Priority. Keep each recommendation actionable and under 40 words."
      }
    ],
    "max_completion_tokens": 800,
    "reasoning_split": true
  }'

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m3",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior backend reviewer focused on correctness, reliability, and maintainability."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Task: review the API migration plan and identify the highest-impact improvements.\n\nContext: the team is moving a customer support workflow from blocking chat calls to an async job queue. Prioritize data safety, retry behavior, observability, and rollback.\n\nOutput format:\nReturn a table with columns: Area, Risk, Recommendation, Priority. Keep each recommendation actionable and under 40 words."
      }
    ],
    "max_completion_tokens": 800,
    "reasoning_split": true
  }'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior backend reviewer focused on correctness, "
                "reliability, and maintainability."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Task: review the API migration plan and identify the "
                "highest-impact improvements.\n\n"
                "Context: the team is moving a customer support workflow from "
                "blocking chat calls to an async job queue. Prioritize data "
                "safety, retry behavior, observability, and rollback.\n\n"
                "Output format:\n"
                "Return a table with columns: Area, Risk, Recommendation, "
                "Priority. Keep each recommendation actionable and under 40 words."
            ),
        },
    ],
    max_completion_tokens=800,
    extra_body={"reasoning_split": True},
)

if not completion.choices:
    print(completion.model_dump_json(indent=2))
    raise SystemExit

message = completion.choices[0].message

reasoning_details = getattr(message, "reasoning_details", None)
if reasoning_details:
    print("Thinking:")
    print(reasoning_details[0]["text"])
    print()

print("Response:")
print(message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "minimax-m3",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior backend reviewer focused on correctness, reliability, and maintainability.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Task: review the API migration plan and identify the highest-impact improvements.\n\n" +
        "Context: the team is moving a customer support workflow from blocking chat calls " +
        "to an async job queue. Prioritize data safety, retry behavior, observability, and rollback.\n\n" +
        "Output format:\n" +
        "Return a table with columns: Area, Risk, Recommendation, Priority. " +
        "Keep each recommendation actionable and under 40 words.",
    },
  ],
  max_completion_tokens: 800,
  reasoning_split: true,
});

if (!completion.choices?.length) {
  console.log(JSON.stringify(completion, null, 2));
  process.exit(0);
}

const message = completion.choices[0].message;

if (message.reasoning_details?.length) {
  console.log("Thinking:");
  console.log(message.reasoning_details[0].text);
  console.log();
}

console.log("Response:");
console.log(message.content);

Возможности

Изучите ключевые характеристики модели перед выбором архитектуры или оценкой продакшен-нагрузки.

Поддерживаемые возможности

Функции, возвращаемые существующим API модели.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

Ввод и вывод

Входы

text

Выходы

text

Продакшен-профиль

Провайдер: MiniMax
Контекст: Зависит от модели
Коммерческое использование: Поддерживается

Сценарии использования

Продакшен-чат и рабочие процессы агентов

Программирование, анализ и структурированная генерация

Крупномасштабная автоматизация через единый API

Другие модели

Сравните другие модели, доступные через CometAPI, по качеству, задержке, возможностям и цене.

Открыть сравнение моделей →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Смотреть модель

Z.AI

GLM-5.3 FlashX

Изучите API модели GLM-5.3 FlashX.

Uptime

RespondLIVE

4122msAvg. Response

UptimeLIVE

98.5%Avg. Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

minimax-m3

Продолжайте изучение