Examinez cette politique fictive de webhook de paiement : chaque POST échoué est relancé trois fois, aucune clé d’idempotence n’est stockée et le solde est débité avant l’envoi de la réponse. Identifiez les risques de double débit, proposez des changements minimaux et trois tests d’acceptation. Utilisez uniquement ces faits ; ne supposez aucun accès au code, aux outils ou à la production.
API MiniMax M3 : tarifs, espace de test et exemples
Découvrez les tarifs des tokens et l’intégration Chat Completions de MiniMax M3 pour le code, la recherche et les flux d’agents, avec les limites des outils et de l’espace de test textuel.
Tarifs et facturation de l’API MiniMax M3
Prix officiel
- Entrée
- $0.3000 /M
- Sortie
- $1.2000 /M
Tarif API Hop
- Entrée
- $0.2100 /M
- Sortie
- $0.8400 /M
- Entrée en cache
- $0.2100 /M
- Écriture en cache
- $0.2100 /M
Prix de référence non vérifié indépendamment. Consultez les tarifs actuels, unités de facturation et conditions applicables de l’éditeur avant de comparer les coûts.
Outil de chat en ligne MiniMax M3
Paramètres du modèle
À quoi sert la mémoire ?
Elle inclut les échanges terminés et réutilisables de cette conversation dans la prochaine requête, pour poser des questions de suivi sans répéter le contexte.
Que se passe-t-il si elle est désactivée ?Seuls votre nouveau message et une éventuelle instruction système sont envoyés. Les anciens messages restent visibles ; réactiver la mémoire réintègre les échanges précédents admissibles.
Est-ce une mémoire à long terme ?Non. Il s’agit du contexte de cette conversation, pas d’une mémoire entre conversations distinctes. Les réponses échouées, arrêtées, tronquées ou non réutilisables sont exclues. Un historique plus long peut consommer davantage de tokens d’entrée et augmenter le coût.
Paramètres avancés
0 caractère ou plus(0/Pas de limite fixe)
Pas de limite fixe de caractères ; la requête complète reste soumise aux limites de taille et de contexte du modèle. Ce n’est pas un nombre de tokens. Conversation
Comment puis-je vous aider aujourd’hui ?
Aucune donnée de réponse pour le moment Prêt
Exemples de prompts pour MiniMax M3
Ce sont des prompts d’évaluation pour MiniMax M3, pas des sorties enregistrées. Ils analysent uniquement le texte fourni ; ils n’exécutent pas de code, n’inspectent pas les systèmes de production et ne prouvent pas les performances en contexte long. Vérifiez les preuves citées et les critères d’acceptation, puis les métadonnées et l’utilisation avant la mise en production.
Analysez cette trace synthétique : [L1] 10:00:00 requête A acceptée ; [L2] 10:00:01 worker démarre A ; [L3] 10:00:31 expiration côté client ; [L4] 10:00:33 worker termine A ; [L5] 10:00:35 client renvoie A. Séparez observations et hypothèses, citez les identifiants de ligne, listez les preuves manquantes et proposez deux vérifications. Ne prétendez pas avoir inspecté un système réel ni appliqué une correction.
Une équipe fictive de deux personnes exécute 2 000 rapports par jour. Un délai de 30 minutes est acceptable. Elle a une base de données mais pas de service de file ; les tâches doivent reprendre après redémarrage et éviter les envois doubles. Comparez un batch en base à une file dédiée. Donnez un tableau de décision, une recommandation conditionnelle, trois inconnues et une condition inversant votre choix. N’inventez ni benchmarks, ni coûts, ni garanties testées.
Qu’est-ce que MiniMax M3
Un modèle multimodal pour le code de projet et la collaboration d’agents
Nous positionnons MiniMax M3 comme modèle multimodal pour le code de projet et la collaboration à étapes, axé sur corrections, frontend et backend, outils et tâches complexes demandant une progression soutenue. M3 accepte texte, images et vidéo et produit du texte. Nous valorisons surtout leur combinaison : analyser un problème avec captures, exigences et code, puis modifier et vérifier avec des outils.
Modèle MoE à poids ouverts avec contexte d’un million de tokens
MiniMax M3 utilise une architecture de mélange d’experts, MoE. La fiche officielle indique environ 428 milliards de paramètres totaux et 23 milliards actifs, jusqu’à 1M tokens de contexte ; les poids sont publics sous MiniMax Community License.
Un grand contexte aide selon nous à garder relations entre fichiers et traces continues, en analysant ensemble conventions, modules et journaux. Aux équipes envisageant l’auto-hébergement, nous recommandons de comparer coûts de déploiement et API.
Alternez avec ou sans raisonnement selon la tâche
MiniMax M3 permet de désactiver ou d’activer le raisonnement. Cela fonde selon nous un budget par tâche : extraction simple, conversion et réponses courtes d’abord sans raisonnement ; code, contraintes multiples et outils successifs à comparer avec raisonnement actif.
Nous évaluons achèvement, attente et sortie superflue. Pour les interactions fréquentes, déterminez d’abord si le délai est acceptable pour l’activité, puis choisissez les réglages.
Outils en ligne et API MiniMax M3 sur API Hop
API Hop vise à vous faire comprendre plus vite les performances réelles de MiniMax M3 sur vos tâches. Connectez-vous, créez une clé API et ajoutez un peu de crédit pour tester en ligne, sans coder d’abord l’intégration ni acheter un forfait pour une courte évaluation.
Capacités principales et points forts de MiniMax M3
Code de projet : corriger et faire évoluer l’existant
Nous privilégierions MiniMax M3 pour des itérations définies : corrections, ajouts selon contrats ou adaptations aux tests. L’expérience publique Thinkwright trouvait M3 et GLM-5.2 proches pour corriger et étendre l’existant, l’écart plus net concernant la création de projets de zéro.
Nous suggérons donc M3 pour les améliorations et nouvelles fonctions de projets existants.
Analyse de longs documents : lire ensemble code, documents et journaux
MiniMax M3 utilise l’attention éparse MSA pour le contexte long. L’article technique décrit la sélection de blocs pertinents avant le calcul de l’attention, réduisant le coût des entrées très longues.
Nous visons l’analyse croisée : conformité aux exigences, contrats entre versions ou reconstruction d’incident par journaux. Conservez noms, versions et horodatages, exigez des conclusions référencées. Pour les longues tâches, le modèle peut lister les preuves clés avant de juger.
Compréhension d’images et vidéos : inclure interfaces et supports visuels
Nous utiliserions MiniMax M3 pour comparer capture et implémentation, analyser des graphiques ou documenter un processus vidéo. Comme l’API MiniMax officielle, API Hop accepte images avec blocs image_url et vidéo avec blocs video_url.
Précisez zones d’interface, indicateurs des graphiques et plage temporelle et événements des vidéos. Cela aide à aligner sortie et sources, puis à poursuivre code ou explications.
Collaboration avec outils : poursuivre les tâches avec des résultats intermédiaires
MiniMax M3 appelle des outils et poursuit le raisonnement sur plusieurs tours. L’application fournissant recherche, exécution ou fichiers, il décide ensuite selon les résultats. Le tutoriel officiel exige de conserver les réponses complètes aux tours suivants pour la continuité.
Les retours sur l’agent M3 sont partagés : exécution appréciée par certains, confusion dans les processus complexes pour d’autres. Commencez court et délimité, définissez entrée, résultat et erreurs de chaque étape avant d’allonger.
Optimisation prolongée : progresser vers des objectifs vérifiables
MiniMax a démontré l’optimisation d’un noyau FP8 de multiplication matricielle : 147 soumissions et 1,959 appels en environ 24 heures, avec révisions continues selon les retours.
Cette capacité convient selon nous aux objectifs clairs : performances du code, tests et reproduction d’expériences. Définissez vérifications, cibles et arrêt à l’avance ; si les progrès stagnent, examinez consigne, retours ou direction au lieu d’ajouter des appels.
Évaluations et performances de MiniMax M3
Nous utilisons la méthodologie M3 originale de juin 2026, et séparons les résultats Artificial Analysis vérifiés au 7 octobre 2026. Outils et budgets officiels varient selon le test ; les scores sont expliqués dans ces conditions.
Génie logiciel : 59.0% sur SWE-bench Pro et 34.8 sur SWE-fficiency
MiniMax M3 obtient officiellement 59.0% sur SWE-bench Pro et 34.8 sur SWE-fficiency. Références respectives pour corriger des problèmes et optimiser le code.
SWE-fficiency mesure les gains de vitesse préservant la correction, relativement aux optimisations d’experts. Nous gardons 34.8 comme score, pas une accélération réelle de 34.8%. Vérifiez ensemble durée, ressources et tests.
Exécution terminal : 66.0% sur Terminal-Bench 2.1
MiniMax rapporte 66.0% pour M3 : Terminus 2, deux heures par tâche et maximum 128K tokens de sortie. Ces réglages expliquent les conditions du score.
Nous regardons surtout la compréhension des retours après commandes et les corrections. Testez dépendances, tests et erreurs, en gardant les journaux d’échec pour vérifier l’achèvement final.
Outils et recherche : 74.2% sur MCP Atlas et environ 83.5% sur BrowseComp
Officiellement MiniMax M3 obtient 74.2% sur MCP Atlas et environ 83.5% sur BrowseComp, références pour outils et recherche complexe.
Pour recherches multisources et vérifications, séparez trouver du contenu pertinent et répondre juste. Exigez liens, conditions étayées et questions ouvertes. Nous vérifions surtout que les outils soutiennent réellement la réponse finale.
Compréhension multimodale : 91.6 sur OmniDocBench et 78.1% sur MMMU-Pro
La table officielle complète indique 91.6 sur OmniDocBench avec v1.5 et 78.1% sur MMMU-Pro, utiles respectivement pour parsing documentaire et vision multidisciplinaire.
OmniDocBench évalue texte, tableaux et formules. Testez M3 sur mises en page complexes, tableaux imbriqués ou formules, en vérifiant les positions. Pour raisonner ensuite, vérifiez aussi les données utilisées, pas seulement la reconnaissance complète.
Évaluation indépendante et vitesse : indice 29 et environ 100 tokens/seconde
Artificial Analysis note MiniMax M3 avec raisonnement à 29 sur Intelligence Index v4.3.2 ; via MiniMax API, environ 100.4 tokens/seconde et premier token vers 2.65 secondes.
MiniMax M3 face à M2.7, Claude Opus 4.7, GPT-5.5 et GLM-5.2
Nous avons choisi des versions aux données publiques. M2.7, Claude Opus 4.7 et GPT-5.5 proviennent de l’évaluation de sortie M3.
Face à MiniMax M2.7 : progrès plus grands en terminal et outils
- MiniMax M366.0%
- MiniMax M2.751.1%
- MiniMax M374.2%
- MiniMax M2.749.4%
Dans la table officielle MiniMax M2.7 et M3 obtiennent respectivement 51.1% et 66.0% sur Terminal-Bench 2.1, 49.4% et 74.2% sur MCP Atlas.
Pour migrer de M2.7 à M3, privilégiez outils multitours, corrections et longues conversations. Pour les tâches courtes déjà fiables, comparez encore qualité, durée et coûts afin d’évaluer le gain réel.
Face à Claude Opus 4.7 : recherche plus élevée, écart logiciel restant
- MiniMax M3~83.5%
- Claude Opus 4.779.3%
- MiniMax M359.0%
- Claude Opus 4.764.3%
Dans la même table M3 et Claude Opus 4.7 obtiennent environ 83.5% et 79.3% sur BrowseComp, contre 59.0% et 64.3% sur SWE-bench Pro. La recherche M3 est notable, l’ingénierie reste à comparer par tâche.
Testez recherche, vérification croisée et corrections séparément. Si la recherche domine, privilégiez M3 ; pour un gros changement complexe en un essai, conservez Opus 4.7 et observez réussite et reprises.
Face à GPT-5.5 : corrections proches, écart plus grand au terminal
- MiniMax M359.0%
- GPT-5.558.6%
- MiniMax M366.0%
- GPT-5.578.2%
Dans la table MiniMax, M3 et GPT-5.5 ont 59.0% et 58.6% sur SWE-bench Pro, 66.0% et 78.2% sur Terminal-Bench 2.1. Le score terminal GPT-5.5 vient du classement officiel, avec environnement non entièrement aligné sur M3. Notes officielles MiniMax M3
La première paire est proche ; 0.4 point ne prouve pas une avance nette. Pour commandes successives, débogage et livraison, comparez l’achèvement final plutôt que le seul score de correction.
Face à GLM-5.2 : une expérience publique révèle un compromis vitesse-livraison complète
- MiniMax M3152 / 180
- GLM-5.2165 / 180
- MiniMax M345 s
- GLM-5.280 s
Dans l’expérience Thinkwright de Brandon Huey du 19 juin 2026, 60 tâches notées furent exécutées trois fois par modèle. Fireworks prioritaire était utilisé, raisonnement désactivé côté client. Résultats ci-dessous. Expérience directe Thinkwright
| Indicateur | MiniMax M3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| Exécutions entièrement réussies | 152 / 180, environ 84% | 165 / 180, environ 92% |
| Temps moyen par exécution | 45 secondes | 80 secondes |
Nous y voyons un compromis achèvement-attente : M3 plus rapide, GLM-5.2 avec plus de réussites complètes. Les écarts majeurs concernaient la création de zéro, paquets et interface. Privilégiez les modifications bornées avec M3 et vérifiez entrées, répertoires et limites des nouveaux projets.
Pourquoi utiliser MiniMax M3 via API Hop ?
Facturation à l’usage et optimisation des coûts du modèle
Les frais suivent les tarifs actuels de API Hop et l’utilisation réelle. Rechargez selon vos besoins.
Modèles IA et API de données unifiés, avec accès à plusieurs modèles au même endroit
Une clé API relie plusieurs modèles IA et services de données, réduit les coûts d’intégration et permet de changer en un clic. Les applications métier ont besoin à la fois d’IA et de données.
Journaux d’appels et contrôles d’accès applicatifs, pour chaque appel en toute transparence
Chaque appel API est consigné dans votre tableau de bord. Créez des clés API distinctes pour différentes applications.
Évaluez les sorties selon votre tâche
Utilisez l’ID documenté du modèle et les paramètres pris en charge via API Hop. Évaluez les sorties selon vos critères d’acceptation, puis vérifiez les relevés d’utilisation et les métadonnées avant la production. Un nom de modèle ou un exemple ne garantit pas chaque résultat.
Comment utiliser MiniMax M3 sur API Hop
Après avoir créé une clé API dans la console, suivez la documentation pour démarrer avec MiniMax M3.
Préparez votre compte et testez en ligne
Connectez-vous, vérifiez votre solde et créez une clé API.
Essayez dans l’espace de test
Explorez les capacités du modèle dans l’espace de test pour trouver la meilleure façon de l’utiliser.
Intégrez MiniMax M3 à votre activité
Suivez notre documentation développeur pour intégrer MiniMax M3 à votre activité.
Futures mises à niveau du modèle
Pour passer à un modèle plus récent, vérifiez d’abord que son ID exact est renvoyé par le catalogue de votre clé API. S’il prend en charge le même endpoint et les mêmes champs, modifiez l’ID puis testez formats de réponse, streaming, limites de sortie et facturation avant la production. Pour les tâches asynchrones d’image ou de vidéo, vérifiez aussi l’envoi, le suivi du statut et la récupération des résultats.
Questions fréquentes sur l’API MiniMax M3
Quel endpoint et nom utiliser pour MiniMax M3 sur API Hop ?
Commencez par une requête minimale : envoyez POST à https://api.apihop.ai/v1/chat-completions, réglez model sur minimax-m3, transmettez la clé API Hop via Authorization: Bearer YOUR_API_KEY et fournissez un tableau messages. Ajoutez stream: true pour le streaming. Documentation API MiniMax M3 de API Hop
Peut-on désactiver le raisonnement de MiniMax M3 et pourquoi la réponse est-elle parfois vide ?
Oui. Le paramètre est thinking: {"type": "disabled"} ; son omission conserve le comportement par défaut. Pour les questions courtes ou conversions, testez d’abord ce réglage. MiniMax attribue le contrôle à cinq niveaux reasoning_effort à M3.1-Flash-Preview ; M3 doit suivre sa propre documentation. Documentation API MiniMax M3 de API Hop Documentation officielle de l’API MiniMax compatible OpenAI
Si le texte est vide ou tronqué, vérifiez finish_reason et le budget de sortie. La réflexion consomme aussi ce budget ; un max_tokens trop faible peut l’épuiser avant la réponse. Réservez de la place pour les deux, adaptez le budget ou réessayez sans raisonnement. Documentation officielle de l’API MiniMax compatible OpenAI Documentation commune Chat Completions de API Hop
L’espace de test n’a pas d’interrupteur de pensée distinct. Demander une réponse courte contrôle la présentation sans désactiver nécessairement le raisonnement interne.
0MiniMax M3 accepte-t-il images, vidéos et un million de tokens en entrée ?
MiniMax documente pour M3 un contexte de 1M tokens et des entrées image et vidéo. Le contexte contient entrée et sortie : tenez compte des consignes système, de l’historique et du budget de génération. Vérifiez l’espace réellement utilisable à l’intégration. Présentation officielle de l’API MiniMax Évaluation indépendante Artificial Analysis
Ce Playground accepte du texte, sans importation de fichiers ni récupération automatique des liens. Collez le texte extrait pertinent pour tester. Les entrées visuelles nécessitent une autre interface compatible ; cette page ne génère pas non plus d’audio ou vidéo MiniMax.
0Comment traiter les erreurs 401, 402, 403 ou 429 ?
Lisez d’abord le statut HTTP, puis le code numérique de la réponse. La documentation Chat Completions API Hop définit ces correspondances. Documentation commune Chat Completions de API Hop
| Statut HTTP | Code de plateforme | Signification et action |
|---|---|---|
| 401 | 20000 | Authentification échouée ; vérifier la clé API et l’en-tête Authorization |
| 402 | 40000 | Solde insuffisant ; vérifier le solde du compte |
| 403 | 20001 | Accès refusé ou clé actuelle non autorisée pour ce modèle |
| 429 | 40001 | Limite atteinte ; réduire la concurrence et réessayer plus tard |
Pour authentification, solde et permissions, corrigez d’abord la configuration ; pour limites et erreurs temporaires, utilisez des tentatives bornées avec attente progressive. Conservez identifiant, statut HTTP et corps d’erreur. Ce format concerne les erreurs HTTP Chat Completions ; pour un flux SSE démarré, vérifiez séparément événements et fermeture normale. Documentation commune Chat Completions de API Hop
Vérifiez minimax-m3 dans le catalogue visible par votre clé API.
La mémoire persiste-t-elle entre conversations ?
La mémoire contient les tours terminés réutilisables de la conversation actuelle, pas un savoir permanent entre conversations. La désactiver laisse l’historique visible mais l’exclut des nouvelles requêtes. Un historique plus long peut augmenter la consommation d’entrée.
API de texte associées
Exemples API et paramètres pris en charge de MiniMax M3
Démarrage rapide de l’API MiniMax M3
minimax-m3model est obligatoire ; ces exemples utilisent l’ID du modèle de cette page. Vérifiez l’accès de votre clé API avec 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}'Référence de la famille et du protocole
Modèle MiniMax
Documentation API complèteAppelez MiniMax M3 via l’endpoint partagé Chat Completions.
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions