Esamina questa politica fittizia di webhook di pagamento: ogni POST fallito viene ripetuto tre volte, non viene salvata alcuna chiave di idempotenza e il saldo viene addebitato prima della risposta. Individua rischi di doppio addebito, proponi modifiche minime e tre test di accettazione. Usa solo questi fatti; non presumere accesso a codice, strumenti o sistemi di produzione.
API MiniMax M3: prezzi, area di prova ed esempi
Esplora prezzi dei token e integrazione Chat Completions di MiniMax M3 per programmazione, ricerca e flussi agentici, con limiti di uso degli strumenti e dell’area di prova testuale.
Prezzi e fatturazione dell’API MiniMax M3
Prezzo ufficiale
- Input
- $0.3000 /M
- Output
- $1.2000 /M
Prezzo API Hop
- Input
- $0.2100 /M
- Output
- $0.8400 /M
- Input in cache
- $0.2100 /M
- Scrittura in cache
- $0.2100 /M
Prezzo di riferimento non verificato in modo indipendente. Prima di confrontare i costi, controlla tariffe attuali, unità di fatturazione e condizioni applicabili del fornitore.
Strumento di chat online MiniMax M3
Impostazioni del modello
A cosa serve la memoria?
Include gli scambi completati e riutilizzabili di questa conversazione nella richiesta successiva, per fare domande di approfondimento senza ripetere il contesto.
Cosa succede se è disattivata?Vengono inviati solo il nuovo messaggio e un eventuale prompt di sistema. I messaggi precedenti restano visibili; riattivando la memoria si includono di nuovo gli scambi precedenti idonei.
È una memoria a lungo termine?No. È il contesto della conversazione, non una memoria condivisa tra conversazioni separate. Le risposte fallite, interrotte, troncate o non riutilizzabili sono escluse. Più cronologia può consumare più token di input e aumentare i costi.
Parametri avanzati
0 o più caratteri(0/Nessun limite fisso)
Nessun limite fisso di caratteri; la richiesta completa è soggetta ai limiti di dimensione e di contesto del modello. Questo non è un conteggio dei token. Conversazione
Come posso aiutarti oggi?
Nessun dato di risposta Pronto
Esempi di prompt per MiniMax M3
Questi sono prompt di valutazione per MiniMax M3, non output registrati. Analizzano solo il testo fornito; non eseguono codice, non ispezionano sistemi di produzione e non dimostrano prestazioni su contesti lunghi. Verifica le evidenze citate e i criteri di accettazione, poi controlla metadati e utilizzo prima dell’uso in produzione.
Analizza questa traccia sintetica: [L1] 10:00:00 richiesta A accettata; [L2] 10:00:01 worker avvia A; [L3] 10:00:31 timeout client; [L4] 10:00:33 worker completa A; [L5] 10:00:35 client reinvia A. Separa osservazioni e ipotesi, cita gli ID delle righe, elenca prove mancanti e proponi due controlli. Non affermare di avere ispezionato un sistema reale o eseguito una correzione.
Un team fittizio di due persone esegue 2.000 report al giorno; completarli entro 30 minuti è accettabile. Ha un database ma nessun servizio di coda; i lavori devono riprendersi dopo il riavvio ed evitare consegne duplicate. Confronta batch basati su database e coda dedicata. Fornisci tabella decisionale, raccomandazione condizionata, tre incognite e una condizione che invertirebbe la scelta. Non inventare benchmark, costi o garanzie verificate.
Che cos’è MiniMax M3
Un modello multimodale per codice di progetto e collaborazione tra agenti
Consideriamo MiniMax M3 un modello multimodale per codice di progetto e collaborazione a più passi, concentrato su correzioni, frontend e backend, strumenti e compiti complessi con progressi continui. M3 accetta testo, immagini e video e produce testo. Valutiamo soprattutto la combinazione: analizzare un problema con screenshot, requisiti e sorgente, poi usare strumenti per modificare e verificare.
Modello MoE a pesi aperti con contesto da un milione di token
MiniMax M3 usa architettura mixture-of-experts, MoE. La scheda ufficiale indica circa 428 miliardi di parametri totali e 23 miliardi attivi, con contesto fino a 1M token; i pesi sono pubblici sotto MiniMax Community License.
Un contesto maggiore aiuta a conservare relazioni tra file e registri continui, analizzando insieme convenzioni di progetto, codice di più moduli e log. Ai team che valutano hosting proprio consigliamo di confrontare costi di distribuzione e API.
Passa tra modalità con e senza ragionamento secondo l’attività
MiniMax M3 supporta pensiero disattivato e modalità di ragionamento. Ciò consente budget per attività: per estrazione semplice, conversione e risposte brevi valutate prima senza ragionamento; per codice, più vincoli e strumenti successivi confrontate con ragionamento attivo.
Valutiamo completamento, attesa e aumento di output superfluo. Per interazioni frequenti consigliamo prima di stabilire se il tempo di risposta è accettabile per il business, poi scegliere le impostazioni.
Strumenti online e API MiniMax M3 su API Hop
Con API Hop vogliamo farvi capire più rapidamente le prestazioni reali di MiniMax M3 sui vostri compiti. Accedete, create una chiave API e aggiungete un piccolo credito per provare online, senza scrivere prima integrazione o comprare un piano fisso per una breve valutazione.
Capacità principali e punti di forza di MiniMax M3
Codice di progetto: correggere e iterare codice esistente
Daremmo priorità a MiniMax M3 per iterazioni definite: correggere problemi, aggiungere funzioni secondo contratti o adattare implementazioni ai test. L’esperimento pubblico Thinkwright trovò M3 e GLM-5.2 simili nelle correzioni e aggiunte a codice esistente, con divario più evidente nei progetti da zero.
Per questo suggeriamo M3 per miglioramenti continui e nuove funzioni in progetti esistenti.
Analisi di documenti lunghi: leggere insieme codice, documenti e log
MiniMax M3 usa attenzione sparsa MSA per contesti lunghi. Il documento tecnico descrive la selezione di blocchi pertinenti prima del calcolo dell’attenzione, riducendo il costo computazionale di input lunghissimi.
Valutiamo soprattutto l’analisi tra materiali: corrispondenza ai requisiti, contratti tra versioni o ricostruzione da log. Conservate nomi file, versioni e timestamp, richiedendo riferimenti precisi nelle conclusioni. Nei compiti lunghi il modello può elencare prove chiave prima dei giudizi.
Comprensione di immagini e video: includere interfacce e materiali visivi
Useremmo le capacità visive di MiniMax M3 per confrontare screenshot e implementazione, analizzare grafici o documentare processi da video. Come l’API MiniMax ufficiale, API Hop offre input di immagini con blocchi image_url e video con video_url.
Rendete espliciti i requisiti: aree dell’interfaccia, metriche dei grafici e intervalli/eventi dei video. Facilita allineare l’output ai materiali originali e proseguire modifiche o spiegazioni.
Collaborazione con strumenti: proseguire attività usando risultati intermedi
MiniMax M3 supporta chiamate a strumenti e ragionamento su più turni. Se l’app fornisce ricerca, esecuzione o elaborazione file, decide il passo successivo dai risultati. Il tutorial ufficiale richiede di conservare la risposta completa nei turni seguenti per mantenere continuità.
Il riscontro sull’agente M3 è misto: alcuni apprezzano l’esecuzione, altri segnalano confusione nei flussi complessi. Partite da flussi brevi delimitati, definendo input, risultato e gestione errori per ogni passo prima di estenderli.
Ottimizzazione prolungata: migliorare verso obiettivi verificabili
MiniMax ha mostrato un’ottimizzazione del kernel FP8 di moltiplicazione matriciale: M3 ha fatto 147 invii benchmark e 1,959 chiamate in circa 24 ore, rivedendo continuamente in base ai riscontri.
Riteniamo utile applicarla a obiettivi chiari: prestazioni del codice, correzioni test e riproduzione esperimenti. Definite correttezza, prestazioni e arresto in anticipo; se i risultati non migliorano a lungo, controllate descrizione, riscontri o direzione invece di aumentare chiamate.
Benchmark e prestazioni di MiniMax M3
Usiamo la metodologia M3 originale MiniMax di giugno 2026, separando i risultati Artificial Analysis verificati al 7 ottobre 2026. Strumenti e budget ufficiali variano per benchmark; spieghiamo i punteggi con queste condizioni.
Ingegneria software: 59.0% su SWE-bench Pro e 34.8 su SWE-fficiency
Nei risultati ufficiali MiniMax M3 ottiene 59.0% su SWE-bench Pro e 34.8 su SWE-fficiency. Li usiamo come riferimenti rispettivamente per problemi di progetto e ottimizzazione del codice.
SWE-fficiency misura velocità preservando correttezza e confrontando ottimizzazioni di modello ed esperti. Manteniamo 34.8 come punteggio, non incremento reale del 34.8%. Per ottimizzare consigliamo verificare durata, risorse e test insieme.
Esecuzione terminale: 66.0% su Terminal-Bench 2.1
MiniMax riporta 66.0% per M3. Il test usa Terminus 2, timeout di due ore per attività e massimo 128K token di output. Queste impostazioni chiariscono le condizioni del punteggio.
Ci interessa comprendere riscontri dopo comandi e continuare a correggere. Provate installazione dipendenze, test e gestione errori, conservando log dei passi falliti per verificare il completamento finale.
Strumenti e ricerca: 74.2% su MCP Atlas e circa 83.5% su BrowseComp
Nel rapporto ufficiale MiniMax M3 ottiene 74.2% su MCP Atlas e circa 83.5% su BrowseComp. Riferimenti per collaborazione con strumenti e ricerca complessa.
Per ricerche multiple e verifiche prima delle conclusioni, separate trovare contenuti pertinenti e rispondere correttamente. Richiedete link, condizioni sostenute dalle prove e questioni aperte. Verifichiamo soprattutto che i dati degli strumenti sostengano davvero la risposta.
Comprensione multimodale: 91.6 su OmniDocBench e 78.1% su MMMU-Pro
La tabella ufficiale completa riporta 91.6 su OmniDocBench con dataset v1.5 e 78.1% su MMMU-Pro. Utili rispettivamente per parsing documentale e comprensione visiva multidisciplinare.
OmniDocBench valuta testo, tabelle e formule. Testeremmo M3 su layout complessi, tabelle annidate e formule, verificando corrispondenza con la posizione in pagina. Per ulteriore ragionamento verificate anche i dati usati, non solo completezza del riconoscimento.
Valutazione indipendente e velocità: indice 29 e circa 100 token/secondo
Artificial Analysis assegna alla versione pensante MiniMax M3 29 su Intelligence Index v4.3.2; via MiniMax API circa 100.4 token al secondo e primo token in circa 2.65 secondi.
MiniMax M3 rispetto a M2.7, Claude Opus 4.7, GPT-5.5 e GLM-5.2
Abbiamo scelto versioni con confronti pubblici. I dati M2.7, Claude Opus 4.7 e GPT-5.5 provengono dalla valutazione di lancio M3.
Rispetto a MiniMax M2.7: maggiori progressi in terminale e strumenti
- MiniMax M366.0%
- MiniMax M2.751.1%
- MiniMax M374.2%
- MiniMax M2.749.4%
Nella tabella ufficiale MiniMax M2.7 e M3 ottengono rispettivamente 51.1% e 66.0% su Terminal-Bench 2.1, 49.4% e 74.2% su MCP Atlas.
Ai team da M2.7 a M3 consigliamo priorità a strumenti su più turni, correzioni e conversazioni lunghe. Per compiti brevi già affidabili continueremmo a confrontare qualità, durata e costo per valutare il beneficio reale.
Rispetto a Claude Opus 4.7: ricerca più alta, ma divario nel software
- MiniMax M3~83.5%
- Claude Opus 4.779.3%
- MiniMax M359.0%
- Claude Opus 4.764.3%
Nella stessa tabella M3 e Claude Opus 4.7 hanno circa 83.5% e 79.3% su BrowseComp, contro 59.0% e 64.3% su SWE-bench Pro. La ricerca M3 è notevole, ma l’ingegneria richiede confronti specifici.
Testate separatamente ricerca, verifica incrociata e correzioni. Se prevale ricerca, valutate M3 prima; per grandi cambiamenti complessi in un tentativo, terremo Opus 4.7 come confronto osservando successi e rilavorazione.
Rispetto a GPT-5.5: correzioni simili, divario maggiore nel terminale
- MiniMax M359.0%
- GPT-5.558.6%
- MiniMax M366.0%
- GPT-5.578.2%
Nella tabella MiniMax, M3 e GPT-5.5 hanno 59.0% e 58.6% su SWE-bench Pro, 66.0% e 78.2% su Terminal-Bench 2.1. Il dato terminale GPT-5.5 viene dalla classifica ufficiale e l’ambiente non era del tutto allineato a M3. Note ufficiali MiniMax M3
La prima coppia indica prestazioni simili; 0.4 punti percentuali non provano un vantaggio netto. Per comandi successivi, debug e consegna completa confrontate tassi finali, non scegliete solo dal punteggio delle correzioni.
Rispetto a GLM-5.2: esperimento pubblico mostra compromesso tra velocità e consegna completa
- MiniMax M3152 / 180
- GLM-5.2165 / 180
- MiniMax M345 s
- GLM-5.280 s
Nell’esperimento Thinkwright di Brandon Huey del 19 giugno 2026, 60 compiti valutati furono eseguiti tre volte per modello. Usava Fireworks prioritario con ragionamento disattivato dal client. Risultati sotto. Esperimento diretto Thinkwright
| Metrica | MiniMax M3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| Esecuzioni completamente riuscite | 152 / 180, circa 84% | 165 / 180, circa 92% |
| Tempo medio per esecuzione | 45 secondi | 80 secondi |
Interpretiamo un compromesso tra completamento e attesa: M3 più rapido, GLM-5.2 con più successi completi. I divari maggiori riguardavano progetti da zero, struttura pacchetti e interfaccia. Priorità dunque a modifiche delimitate M3, aggiungendo controlli su ingressi, directory e limiti nei nuovi progetti.
Perché usare MiniMax M3 tramite API Hop?
Fatturazione a consumo e ottimizzazione dei costi del modello
Gli addebiti seguono le tariffe attuali API Hop e l’uso effettivo. Ricarica quando serve.
Modelli AI e API di dati unificati, con accesso a più modelli in un unico posto
Una chiave API collega più modelli AI e servizi di dati, riduce i costi di integrazione e permette di cambiare con un clic. Le applicazioni aziendali richiedono sia AI sia dati.
Registri delle chiamate e controlli di accesso, con chiarezza su ogni richiesta
Ogni chiamata API è registrata nella dashboard. Crea chiavi API separate per applicazioni diverse.
Valuta gli output rispetto al tuo compito
Usa l’ID modello documentato e i parametri supportati tramite API Hop. Valuta gli output con i tuoi criteri di accettazione, quindi controlla i registri d’uso e i metadati prima della produzione. Un nome di modello o un esempio non garantisce ogni risultato.
Come usare MiniMax M3 su API Hop
Dopo aver creato una chiave API nella console, segui la documentazione per iniziare con MiniMax M3.
Prepara l’account e prova online
Accedi, verifica il saldo e crea una chiave API.
Prova nell’area di test
Esplora le capacità del modello nell’area di prova per trovare il modo migliore di usarlo.
Integra MiniMax M3 nella tua attività
Segui la nostra documentazione per sviluppatori per integrare MiniMax M3 nella tua attività.
Aggiornamenti futuri del modello
Per passare a un modello più recente, verifica prima che il suo ID esatto sia restituito dal catalogo della tua chiave API. Se supporta lo stesso endpoint e gli stessi campi, aggiorna l’ID e testa formati di risposta, streaming, limiti di output e fatturazione prima del traffico di produzione. Per attività asincrone di immagini o video, verifica anche invio, polling dello stato e recupero dei risultati.
Domande frequenti sull’API MiniMax M3
Quale endpoint e nome modello usare per MiniMax M3 su API Hop?
Parti da una richiesta minima: invia POST a https://api.apihop.ai/v1/chat-completions, imposta model su minimax-m3, passa la chiave API Hop tramite Authorization: Bearer YOUR_API_KEY e fornisci un array messages. Aggiungi stream: true per lo streaming. Documentazione API MiniMax M3 API Hop
Posso disattivare il ragionamento di MiniMax M3 e perché la risposta è talvolta vuota?
Sì. Il parametro è thinking: {"type": "disabled"}; ometterlo mantiene il comportamento predefinito. Per domande brevi o conversioni di formato, valuta prima questa impostazione. MiniMax attribuisce il controllo a cinque livelli reasoning_effort a M3.1-Flash-Preview; per M3 segui la documentazione dei suoi parametri. Documentazione API MiniMax M3 API Hop Documentazione ufficiale API MiniMax compatibile OpenAI
Se il testo è vuoto o troncato, controlla finish_reason e il budget. Anche i token di ragionamento consumano il budget; con max_tokens troppo piccolo può esaurirsi prima della risposta. Riserva spazio a entrambi e adatta il budget al compito oppure riprova senza ragionamento. Documentazione ufficiale API MiniMax compatibile OpenAI Documentazione Chat Completions condivisa API Hop
L’area di prova non ha un interruttore di pensiero separato. Chiedere una risposta breve controlla la presentazione e non disattiva necessariamente il ragionamento interno.
0MiniMax M3 supporta immagini, video e input da un milione di token?
La documentazione MiniMax indica per M3 un contesto da 1M token e input immagine e video. Il contesto deve contenere input e output, quindi considera prompt di sistema, cronologia e budget di generazione nei materiali inviati. Verifica lo spazio realmente disponibile all’integrazione. Panoramica ufficiale API MiniMax Valutazione indipendente Artificial Analysis
Questo Playground accetta testo, senza upload né recupero automatico dei link. Incolla il testo estratto pertinente per provare. Gli input visivi richiedono un’interfaccia supportata separatamente; la pagina non genera nemmeno audio o video MiniMax.
0Come gestire errori 401, 402, 403 o 429?
Leggi prima lo stato HTTP, poi il code numerico nella risposta. La documentazione Chat Completions API Hop definisce queste corrispondenze. Documentazione Chat Completions condivisa API Hop
| Stato HTTP | Codice piattaforma | Significato e azione |
|---|---|---|
| 401 | 20000 | Autenticazione fallita; verifica chiave API e header Authorization |
| 402 | 40000 | Saldo insufficiente; verifica il saldo dell’account |
| 403 | 20001 | Accesso negato o chiave corrente non autorizzata al modello |
| 429 | 40001 | Limite raggiunto; riduci la concorrenza e riprova più tardi |
Per autenticazione, saldo e permessi, correggi prima la configurazione; per limiti e guasti temporanei usa tentativi limitati con backoff. Conserva ID richiesta, stato HTTP e corpo dell’errore. Il formato vale per errori HTTP Chat Completions; in uno stream SSE già avviato verifica separatamente eventi e chiusura regolare. Documentazione Chat Completions condivisa API Hop
Verifica minimax-m3 nel catalogo dei modelli visibile alla tua chiave API.
La memoria persiste tra conversazioni?
La memoria comprende turni completati riutilizzabili della conversazione attuale, non conoscenza permanente tra conversazioni. Disattivarla mantiene visibile la cronologia ma la esclude dalle nuove richieste. Una cronologia più lunga può aumentare il consumo di input.
API di testo correlate
Esempi API e parametri supportati di MiniMax M3
Avvio rapido dell’API MiniMax M3
minimax-m3model è obbligatorio; gli esempi usano l’ID modello della pagina corrente. Verifica l’accesso della tua chiave 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}'Riferimento della famiglia e del protocollo
Modello MiniMax
Documentazione API completaChiama MiniMax M3 tramite l’endpoint Chat Completions condiviso.
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions