Revisa esta política ficticia de webhook de pago: cada POST fallido se reintenta tres veces, no se guarda clave de idempotencia y se descuenta el saldo antes de responder. Identifica riesgos de cobro duplicado, propón cambios mínimos y tres pruebas de aceptación. Usa solo estos hechos; no supongas acceso a código, herramientas ni sistemas de producción.
API de MiniMax M3: precios, área de pruebas y ejemplos
Explora precios por token e integración Chat Completions de MiniMax M3 para programación, investigación y agentes, con límites de uso de herramientas y del área de pruebas de texto.
Precios y facturación de la API de MiniMax M3
Precio oficial
- Entrada
- $0.3000 /M
- Salida
- $1.2000 /M
Precio de API Hop
- Entrada
- $0.2100 /M
- Salida
- $0.8400 /M
- Entrada en caché
- $0.2100 /M
- Escritura en caché
- $0.2100 /M
Precio de referencia no verificado de forma independiente. Consulta las tarifas actuales, unidades de facturación y condiciones aplicables del proveedor antes de comparar costes.
Herramienta de chat en línea de MiniMax M3
Ajustes del modelo
¿Qué hace la memoria?
Incluye los turnos completados y reutilizables de esta conversación en la siguiente solicitud, para hacer preguntas de seguimiento sin repetir el contexto.
¿Qué ocurre al desactivarla?Solo se envían el mensaje nuevo y el prompt del sistema, si lo hay. Los mensajes existentes siguen visibles; al reactivar la memoria se incluyen de nuevo los turnos anteriores válidos.
¿Es memoria a largo plazo?No. Es el contexto de esta conversación, no una memoria entre conversaciones distintas. Se excluyen las respuestas fallidas, detenidas, truncadas o no reutilizables. Más historial puede consumir más tokens de entrada y aumentar el coste.
Parámetros avanzados
0 o más caracteres(0/Sin límite fijo)
Sin límite fijo de caracteres; la solicitud completa está sujeta a los límites de tamaño y de contexto del modelo. No es un recuento de tokens. Conversación
¿En qué puedo ayudarte hoy?
Aún no hay datos de respuesta Listo
Ejemplos de prompts para MiniMax M3
Estos son prompts de evaluación para MiniMax M3, no salidas registradas. Solo analizan el texto proporcionado; no ejecutan código, inspeccionan sistemas de producción ni demuestran rendimiento con contextos largos. Comprueba las citas y los criterios de aceptación, y revisa los metadatos y el uso antes de utilizar el resultado en producción.
Analiza esta traza sintética: [L1] 10:00:00 solicitud A aceptada; [L2] 10:00:01 trabajador inicia A; [L3] 10:00:31 tiempo de espera del cliente agotado; [L4] 10:00:33 trabajador termina A; [L5] 10:00:35 cliente envía A otra vez. Separa observaciones de hipótesis, cita los ID de línea, enumera evidencia faltante y propón dos comprobaciones. No afirmes haber inspeccionado un sistema real ni ejecutado una solución.
Un equipo ficticio de dos personas ejecuta 2.000 informes diarios. Es aceptable terminarlos en 30 minutos. Tiene base de datos pero no servicio de colas; los trabajos deben recuperarse tras reinicios y evitar entregas duplicadas. Compara lotes respaldados por base de datos con una cola dedicada. Da una tabla de decisión, recomendación condicional, tres incógnitas y una condición que invierta tu elección. No inventes benchmarks, costes ni garantías probadas.
Qué es MiniMax M3
Un modelo multimodal para código de proyectos y colaboración de agentes
Situamos MiniMax M3 como modelo multimodal para código de proyectos y colaboración de varios pasos, centrado en correcciones, frontend y backend, herramientas y tareas complejas de avance sostenido. M3 acepta texto, imágenes y vídeo y produce texto. Valoramos más su combinación: analizar problemas con capturas, requisitos y código fuente, y luego aplicar y verificar cambios con herramientas.
Modelo MoE de pesos abiertos con contexto de un millón de tokens
MiniMax M3 usa arquitectura de mezcla de expertos, MoE. La ficha oficial indica unos 428 mil millones de parámetros totales y 23 mil millones activos, con contexto de hasta 1M tokens; los pesos son públicos bajo MiniMax Community License.
Creemos que más contexto ayuda a conservar relaciones entre archivos y registros continuos, analizando juntos convenciones, módulos y registros. Para equipos que contemplan alojamiento propio recomendamos evaluar diferencia de costes frente a API.
Alterna modos con y sin razonamiento según tarea
MiniMax M3 permite desactivar pensamiento o razonar. Creemos que facilita asignar presupuesto por tarea: para extracción simple, conversión y respuestas breves prueba primero sin razonamiento; para código, restricciones múltiples y herramientas sucesivas compara con razonamiento activo.
Evaluamos finalización, espera y aumento de salida innecesaria. Para interacción frecuente recomendamos decidir primero si el tiempo de respuesta es aceptable para el negocio y luego elegir ajustes.
Herramientas en línea y API MiniMax M3 en API Hop
Con API Hop queremos ayudarte a conocer antes el rendimiento real de MiniMax M3 en tus tareas. Inicia sesión, crea clave API y añade algo de crédito para probar en línea, sin escribir primero integración ni comprar plan fijo para una evaluación breve.
Capacidades principales y fortalezas de MiniMax M3
Código de proyectos: corregir e iterar código existente
Priorizaríamos MiniMax M3 en iteraciones definidas: corregir problemas, añadir funciones según contratos o ajustar por pruebas. El experimento público Thinkwright encontró resultados similares de M3 y GLM-5.2 en código existente, con mayor diferencia al crear proyectos desde cero.
Por ello sugerimos probar M3 para mejoras continuas y funciones nuevas en proyectos existentes.
Análisis de documentos largos: leer código, documentos y registros juntos
MiniMax M3 usa atención dispersa MSA para contexto largo. El artículo técnico describe selección de bloques relevantes antes de calcular atención, reduciendo cómputo de entradas muy largas.
Valoramos análisis entre materiales: cumplimiento de requisitos, contratos entre versiones o reconstrucción desde registros. Recomendamos conservar nombres, versiones y marcas temporales y exigir referencias concretas. En tareas largas el modelo puede listar evidencia clave antes de juzgar.
Comprensión de imágenes y vídeo: incluir interfaces y materiales visuales
Usaríamos la visión de MiniMax M3 para comparar capturas e implementación, analizar gráficos o documentar flujos desde vídeo. Como la API MiniMax oficial, API Hop ofrece imágenes mediante bloques image_url y vídeo mediante video_url.
Explicita requisitos: zonas de interfaz, métricas de gráficos y rango temporal y eventos de vídeo. Facilita alinear salida con originales y seguir cambiando código o añadiendo explicaciones.
Colaboración con herramientas: continuar tareas con resultados intermedios
MiniMax M3 admite herramientas y razonamiento en varios turnos. Si la app aporta búsqueda, ejecución o archivos, decide el siguiente paso por resultados. El tutorial oficial exige conservar respuestas completas en turnos posteriores para continuidad de información.
La opinión sobre el agente M3 es mixta: algunos valoran ejecución, otros señalan confusión en flujos complejos. Recomendamos empezar breve y acotado, definiendo entradas, resultados y fallos de cada paso antes de ampliar.
Optimización prolongada: mejorar frente a objetivos verificables
MiniMax mostró optimización de kernel FP8 de multiplicación matricial: M3 hizo 147 envíos y 1,959 llamadas en unas 24 horas, revisando implementación según resultados.
Creemos útil aplicarla a objetivos claros: rendimiento de código, pruebas y reproducción de experimentos. Define controles, metas y parada antes; si no mejora durante mucho tiempo, revisa descripción, resultados o dirección en vez de solo aumentar llamadas.
Evaluaciones y rendimiento de MiniMax M3
Usamos la metodología original M3 de MiniMax de junio de 2026 y separamos resultados Artificial Analysis comprobados al 7 de octubre de 2026. Marcos y presupuestos oficiales varían; explicamos puntuaciones bajo esas condiciones.
Ingeniería de software: 59.0% en SWE-bench Pro y 34.8 en SWE-fficiency
MiniMax M3 obtuvo oficialmente 59.0% en SWE-bench Pro y 34.8 en SWE-fficiency. Son referencias de corrección de problemas y optimización de código respectivamente.
SWE-fficiency mide mejoras de velocidad conservando corrección y rendimiento relativo a optimizaciones expertas. Mantenemos 34.8 como puntuación, no 34.8% de aceleración real. Recomendamos comprobar tiempo, recursos y pruebas juntos.
Ejecución de terminal: 66.0% en Terminal-Bench 2.1
MiniMax reportó 66.0% para M3. Usó Terminus 2, dos horas de límite por tarea y máximo 128K tokens de salida. Esto explica condiciones detrás de la puntuación.
Valoramos entender resultados de comandos y seguir corrigiendo. Recomendamos tareas de dependencias, pruebas y errores, conservando registros fallidos para comprobar finalización real.
Herramientas y búsqueda: 74.2% en MCP Atlas y aproximadamente 83.5% en BrowseComp
Oficialmente MiniMax M3 obtuvo 74.2% en MCP Atlas y unos 83.5% en BrowseComp. Son referencias de herramientas y búsqueda compleja.
En flujos de múltiples fuentes y condiciones, separa encontrar contenido relevante y contestar bien. Exige enlaces, condiciones que sostiene la evidencia y dudas pendientes. Priorizamos si la información de herramientas sustenta la respuesta final.
Comprensión multimodal: 91.6 en OmniDocBench y 78.1% en MMMU-Pro
La tabla oficial completa indica 91.6 en OmniDocBench con datos v1.5 y 78.1% en MMMU-Pro. Útiles para análisis documental y comprensión visual multidisciplinar respectivamente.
OmniDocBench evalúa texto, tablas y fórmulas. Priorizaríamos diseños complejos, tablas anidadas o fórmulas, comprobando posición del contenido extraído. Si se razona después, verifica también los datos usados, no solo reconocimiento completo.
Evaluación independiente y velocidad: índice 29 y unos 100 tokens/segundo
Artificial Analysis puntuó la versión pensante MiniMax M3 con 29 en Intelligence Index v4.3.2; MiniMax API produjo unos 100.4 tokens por segundo, primero en unos 2.65 segundos.
MiniMax M3 frente a M2.7, Claude Opus 4.7, GPT-5.5 y GLM-5.2
Elegimos versiones con datos públicos. Las cifras M2.7, Claude Opus 4.7 y GPT-5.5 vienen de la evaluación de lanzamiento M3.
Frente a MiniMax M2.7: mayores mejoras en terminal y herramientas
- MiniMax M366.0%
- MiniMax M2.751.1%
- MiniMax M374.2%
- MiniMax M2.749.4%
En la tabla oficial MiniMax M2.7 y M3 obtienen respectivamente 51.1% y 66.0% en Terminal-Bench 2.1, y 49.4% y 74.2% en MCP Atlas.
Para equipos que pasan de M2.7 a M3 recomendamos priorizar herramientas de varios turnos, correcciones y conversaciones largas. En tareas breves ya fiables compararíamos calidad, duración y coste para medir beneficio real.
Frente a Claude Opus 4.7: mejor búsqueda, persiste brecha en software
- MiniMax M3~83.5%
- Claude Opus 4.779.3%
- MiniMax M359.0%
- Claude Opus 4.764.3%
En la misma tabla M3 y Claude Opus 4.7 logran unos 83.5% y 79.3% en BrowseComp, frente a 59.0% y 64.3% en SWE-bench Pro. Destaca la búsqueda M3, pero software necesita comparación por tarea.
Prueba búsqueda, verificación cruzada y correcciones por separado. Si domina búsqueda, prioriza M3; para un cambio grande complejo en un intento mantendríamos Opus 4.7 y observaríamos éxito y correcciones.
Frente a GPT-5.5: correcciones similares, mayor brecha en terminal
- MiniMax M359.0%
- GPT-5.558.6%
- MiniMax M366.0%
- GPT-5.578.2%
En la tabla MiniMax, M3 y GPT-5.5 logran 59.0% y 58.6% en SWE-bench Pro, 66.0% y 78.2% en Terminal-Bench 2.1. La cifra terminal GPT-5.5 viene de clasificación oficial y su entorno no coincide plenamente con M3. Notas oficiales MiniMax M3
La primera pareja indica rendimiento similar; 0.4 puntos porcentuales no prueban ventaja clara. Para comandos sucesivos, depuración y entrega, compara finalización en vez de elegir solo por corrección de código.
Frente a GLM-5.2: experimento público muestra equilibrio entre rapidez y entrega completa
- MiniMax M3152 / 180
- GLM-5.2165 / 180
- MiniMax M345 s
- GLM-5.280 s
En el experimento Thinkwright de Brandon Huey del 19 de junio de 2026, 60 tareas se ejecutaron tres veces por modelo. Usó Fireworks prioritario con pensamiento desactivado en cliente. Resultados a continuación. Experimento directo Thinkwright
| Métrica | MiniMax M3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| Ejecuciones totalmente aprobadas | 152 / 180, aproximadamente 84% | 165 / 180, aproximadamente 92% |
| Tiempo medio por ejecución | 45 segundos | 80 segundos |
Vemos equilibrio entre finalización y espera: M3 más rápido, GLM-5.2 con más aprobados completos. Mayores brechas en proyectos desde cero, estructura de paquetes e interfaz. Recomendamos cambios acotados para M3 y revisar entradas, directorios y límites al entregar proyectos nuevos.
¿Por qué usar MiniMax M3 mediante API Hop?
Facturación por uso y optimización del coste del modelo
Los cargos siguen las tarifas actuales de API Hop y el uso real. Recarga cuando lo necesites.
Modelos de IA y API de datos unificados, con acceso a varios modelos en un solo lugar
Una clave API conecta varios modelos de IA y servicios de datos, reduce los costes de integración y permite cambiar con un clic. Las aplicaciones empresariales necesitan tanto IA como datos.
Registros de llamadas y controles de acceso, con claridad en cada llamada
Cada llamada API se registra en tu panel. Crea claves API distintas para diferentes aplicaciones.
Evalúa las salidas según tu tarea
Usa el ID del modelo documentado y los parámetros admitidos mediante API Hop. Evalúa las salidas según tus criterios de aceptación y revisa los registros de uso y metadatos antes de producción. Un nombre de modelo o un ejemplo no garantiza cada resultado.
Cómo usar MiniMax M3 en API Hop
Tras crear una clave API en la consola, sigue la documentación para empezar con MiniMax M3.
Prepara tu cuenta y prueba en línea
Inicia sesión, confirma tu saldo y crea una clave API.
Pruébalo en el área de pruebas
Explora las capacidades del modelo en el área de pruebas para encontrar la mejor forma de usarlo.
Integra MiniMax M3 en tu negocio
Sigue nuestra documentación para desarrolladores para integrar MiniMax M3 en tu negocio.
Futuras actualizaciones del modelo
Para cambiar a un modelo nuevo, confirma primero que su ID exacto aparece en el catálogo de tu clave API. Si admite el mismo endpoint y campos, actualiza el ID y prueba los formatos de respuesta, streaming, límites de salida y facturación antes de enviar tráfico de producción. Para tareas asíncronas de imagen o vídeo, verifica también el envío, el sondeo de estado y la obtención del resultado.
Preguntas frecuentes sobre la API de MiniMax M3
¿Qué endpoint y nombre usar para MiniMax M3 en API Hop?
Empiece con una solicitud mínima: envíe POST a https://api.apihop.ai/v1/chat-completions, establezca model en minimax-m3, pase la clave API Hop por Authorization: Bearer YOUR_API_KEY y aporte un array messages. Añada stream: true para streaming. Documentación de la API MiniMax M3 de API Hop
¿Se puede desactivar el razonamiento de MiniMax M3 y por qué a veces no hay texto?
Sí. El parámetro es thinking: {"type": "disabled"}; omitirlo conserva el comportamiento predeterminado. Para preguntas breves o conversiones de formato, evalúe primero este ajuste. MiniMax atribuye el control de cinco niveles reasoning_effort a M3.1-Flash-Preview; para M3 use su propia documentación de parámetros. Documentación de la API MiniMax M3 de API Hop Documentación oficial de la API MiniMax compatible con OpenAI
Si el texto está vacío o truncado, revise finish_reason y el presupuesto. El razonamiento también consume tokens; con max_tokens demasiado pequeño puede agotarse antes de responder. Reserve espacio para ambos, ajuste el presupuesto o reintente con razonamiento desactivado. Documentación oficial de la API MiniMax compatible con OpenAI Documentación compartida de Chat Completions de API Hop
El área de pruebas no tiene interruptor de pensamiento separado. Pedir una respuesta breve controla la presentación y no desactiva necesariamente el razonamiento interno.
0¿MiniMax M3 admite imágenes, vídeo y entradas de un millón de tokens?
MiniMax documenta para M3 un contexto de 1M tokens y entrada de imagen y vídeo. El contexto incluye entrada y salida; al enviar materiales considere prompts de sistema, historial y presupuesto de generación. Verifique el espacio real disponible durante la integración. Resumen oficial de la API MiniMax Evaluación independiente de Artificial Analysis
Este Playground acepta texto, sin subir archivos ni recuperar enlaces automáticamente. Pegue texto extraído relevante para probar. Las entradas visuales requieren otra interfaz compatible; esta página tampoco genera audio o vídeo MiniMax.
0¿Cómo gestionar errores 401, 402, 403 o 429?
Lea primero el estado HTTP y después el code numérico de la respuesta. La documentación Chat Completions de API Hop define estas correspondencias. Documentación compartida de Chat Completions de API Hop
| Estado HTTP | Código de plataforma | Significado y acción |
|---|---|---|
| 401 | 20000 | Autenticación fallida; revise clave API y cabecera Authorization |
| 402 | 40000 | Saldo insuficiente; revise el saldo de la cuenta |
| 403 | 20001 | Acceso denegado o clave actual sin permiso para este modelo |
| 429 | 40001 | Límite alcanzado; reduzca concurrencia y reintente después |
Para autenticación, saldo y permisos, corrija primero la configuración; para límites y fallos temporales use reintentos limitados con espera creciente. Conserve identificador, estado HTTP y cuerpo del error. Este formato corresponde a errores HTTP de Chat Completions; en un flujo SSE iniciado revise eventos y cierre normal de la conexión. Documentación compartida de Chat Completions de API Hop
Verifica minimax-m3 en el catálogo de modelos visible para tu clave API.
¿La memoria persiste entre conversaciones?
La memoria incluye turnos completados reutilizables de la conversación actual, no conocimiento permanente entre conversaciones. Al desactivarla, el historial sigue visible pero no se envía en nuevas solicitudes. Más historial puede aumentar el uso de entrada.
API de texto relacionadas
Ejemplos de API y parámetros admitidos de MiniMax M3
Inicio rápido de la API de MiniMax M3
minimax-m3model es obligatorio; estos ejemplos usan el ID del modelo de esta página. Comprueba el acceso de tu clave API con GET /v1/models.
Chat CompletionsPOST /v1/chat-completions
curl -X POST "https://api.apihop.ai/v1/chat-completions" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"minimax-m3","messages":[{"role":"user","content":"Hello, introduce yourself in one sentence."}],"stream":false}'Referencia de la familia y el protocolo
Modelo MiniMax
Documentación completa de la APILlama a MiniMax M3 mediante el endpoint compartido de Chat Completions.
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions