Revise esta política fictícia de webhook de pagamento: cada POST com falha é repetido três vezes, nenhuma chave de idempotência é salva e o saldo é debitado antes da resposta. Identifique riscos de cobrança duplicada, proponha mudanças mínimas e três testes de aceitação. Use apenas esses fatos; não presuma acesso ao código, ferramentas ou sistemas de produção.
API MiniMax M3: preços, área de testes e exemplos
Explore preços por token e integração Chat Completions do MiniMax M3 para programação, pesquisa e fluxos de agentes, com limites de ferramentas e da área de testes de texto.
Preços e cobrança da API MiniMax M3
Preço oficial
- Entrada
- $0.3000 /M
- Saída
- $1.2000 /M
Preço do API Hop
- Entrada
- $0.2100 /M
- Saída
- $0.8400 /M
- Entrada em cache
- $0.2100 /M
- Gravação em cache
- $0.2100 /M
Preço de referência não verificado de forma independente. Confira as tarifas atuais, unidades de cobrança e condições aplicáveis do fornecedor antes de comparar custos.
Ferramenta de chat online MiniMax M3
Configurações do modelo
O que a memória faz?
Inclui as interações concluídas e reutilizáveis desta conversa na próxima solicitação, permitindo fazer perguntas de acompanhamento sem repetir o contexto.
O que acontece quando está desativada?Somente a nova mensagem e um eventual prompt do sistema são enviados. As mensagens existentes continuam visíveis; reativar a memória inclui novamente as interações anteriores elegíveis.
É uma memória de longo prazo?Não. É o contexto desta conversa, não uma memória entre conversas separadas. Respostas com falha, interrompidas, truncadas ou não reutilizáveis são excluídas. Mais histórico pode usar mais tokens de entrada e aumentar o custo.
Parâmetros avançados
0 ou mais caracteres(0/Sem limite fixo)
Sem limite fixo de caracteres; a solicitação completa está sujeita aos limites de tamanho e de contexto do modelo. Isto não é uma contagem de tokens. Conversa
Como posso ajudar você hoje?
Ainda não há dados de resposta Pronto
Exemplos de prompts para MiniMax M3
Estes são prompts de avaliação para MiniMax M3, não saídas registradas. Eles analisam apenas o texto fornecido; não executam código, não inspecionam sistemas de produção e não comprovam desempenho em contextos longos. Confira as evidências citadas e os critérios de aceitação, depois revise os metadados e o uso antes de usar em produção.
Analise este rastreamento sintético: [L1] 10:00:00 solicitação A aceita; [L2] 10:00:01 worker iniciou A; [L3] 10:00:31 timeout do cliente; [L4] 10:00:33 worker concluiu A; [L5] 10:00:35 cliente enviou A novamente. Separe observações de hipóteses, cite IDs de linha, liste evidências ausentes e proponha duas verificações. Não afirme ter inspecionado um sistema real ou aplicado uma correção.
Uma equipe fictícia de duas pessoas executa 2.000 relatórios diários. Concluir em 30 minutos é aceitável. Há banco de dados, mas não serviço de filas; tarefas devem se recuperar após reinícios e evitar entregas duplicadas. Compare lote baseado em banco e fila dedicada. Dê uma tabela de decisão, recomendação condicional, três incógnitas e uma condição que inverta sua escolha. Não invente benchmarks, custos ou garantias testadas.
O que é MiniMax M3
Modelo multimodal para código de projeto e colaboração de agentes
Posicionamos MiniMax M3 como modelo multimodal para código de projeto e colaboração em etapas, focado em correções, frontend e backend, ferramentas e tarefas complexas com progresso contínuo. M3 aceita texto, imagens e vídeo e produz texto. Valorizamos mais a combinação: analisar problemas com capturas, requisitos e código, depois usar ferramentas para mudar e verificar.
Modelo MoE de pesos abertos com contexto de um milhão de tokens
MiniMax M3 usa arquitetura de mistura de especialistas, MoE. A ficha oficial lista cerca de 428 bilhões de parâmetros totais e 23 bilhões ativos, com contexto de até 1M tokens; os pesos são públicos sob MiniMax Community License.
Contexto maior ajuda a reter relações entre arquivos e registros contínuos, analisando convenções, módulos e logs juntos. Para equipes que consideram hospedagem própria, recomendamos comparar custo de implantação e API.
Alterne modos com e sem raciocínio conforme a tarefa
MiniMax M3 permite desativar pensamento ou usar modo de raciocínio. Isso permite orçamento por tarefa: extração simples, conversão e respostas curtas primeiro sem raciocínio; código, múltiplas restrições e ferramentas sucessivas comparados com raciocínio ativo.
Avaliamos conclusão, espera e aumento de saída desnecessária. Para interação frequente, recomendamos primeiro decidir se o tempo é aceitável ao negócio, depois escolher ajustes.
Ferramentas online e API MiniMax M3 no API Hop
Com API Hop queremos ajudar a entender mais rápido o desempenho real do MiniMax M3 em suas tarefas. Entre, crie chave API e adicione pequeno crédito para testar online, sem codificar integração antes ou comprar plano fixo para avaliação curta.
Capacidades principais e pontos fortes do MiniMax M3
Código de projeto: corrigir e iterar código existente
Priorizaríamos MiniMax M3 em iterações definidas: corrigir problemas, adicionar funções por contratos ou adaptar aos testes. O experimento público Thinkwright achou M3 e GLM-5.2 similares em código existente, com diferença maior nos projetos do zero.
Por isso sugerimos M3 para melhorias contínuas e novas funções em projetos existentes.
Análise de documentos longos: ler código, documentos e logs juntos
MiniMax M3 usa atenção esparsa MSA para contexto longo. O artigo técnico descreve seleção de blocos relevantes antes da atenção, reduzindo custo computacional de entradas muito longas.
Focamos análise entre materiais: aderência aos requisitos, contratos entre versões ou reconstrução por logs. Preserve nomes, versões e horários, exigindo referências específicas nas conclusões. Em tarefas longas, o modelo pode listar evidências antes de julgar.
Compreensão de imagens e vídeo: incluir interfaces e materiais visuais
Usaríamos visão do MiniMax M3 para comparar capturas e implementação, analisar gráficos ou documentar fluxos em vídeo. Como a API oficial MiniMax, API Hop oferece imagens em blocos image_url e vídeo em video_url.
Explicite áreas da interface, métricas dos gráficos e intervalo e eventos dos vídeos. Isso facilita alinhar saída ao original e continuar mudanças ou explicações.
Colaboração com ferramentas: continuar tarefas com resultados intermediários
MiniMax M3 chama ferramentas e mantém raciocínio em vários turnos. Quando a aplicação fornece busca, execução ou arquivos, decide o próximo passo pelos resultados. O tutorial oficial exige preservar respostas completas nos turnos seguintes para continuidade.
O retorno sobre o agente M3 é misto: alguns apreciam execução, outros relatam confusão em fluxos complexos. Comece curto e delimitado, definindo entrada, resultado e falhas de cada etapa antes de ampliar.
Otimização prolongada: melhorar com metas verificáveis
MiniMax demonstrou otimização de kernel FP8 de multiplicação matricial: M3 fez 147 submissões e 1,959 chamadas em cerca de 24 horas, revisando continuamente pelos retornos.
Achamos útil para metas claras: desempenho, correções de testes e reprodução de experimentos. Defina verificações, metas e parada antes; se estagnar por muito tempo, confira descrição, retorno ou direção em vez de só aumentar chamadas.
Avaliações e desempenho do MiniMax M3
Usamos a metodologia M3 original de junho de 2026 e listamos à parte Artificial Analysis verificado em 7 de outubro de 2026. Ferramentas e orçamentos variam por benchmark; explicamos notas nessas condições.
Engenharia de software: 59.0% no SWE-bench Pro e 34.8 no SWE-fficiency
MiniMax M3 obteve oficialmente 59.0% no SWE-bench Pro e 34.8 no SWE-fficiency. São referências para correção de problemas e otimização de código, respectivamente.
SWE-fficiency mede ganhos de velocidade mantendo correção, com desempenho relativo a otimizações de especialistas. Mantemos 34.8 como nota, não ganho real de 34.8%. Verifique tempo, recursos e testes juntos.
Execução de terminal: 66.0% no Terminal-Bench 2.1
MiniMax relatou 66.0% para M3: Terminus 2, limite de duas horas por tarefa e máximo de 128K tokens de saída. Isso explica as condições da nota.
Valorizamos entender retorno de comandos e continuar corrigindo. Teste dependências, testes e erros, preservando logs de falhas para conferir conclusão final.
Ferramentas e busca: 74.2% no MCP Atlas e aproximadamente 83.5% no BrowseComp
Oficialmente MiniMax M3 obteve 74.2% no MCP Atlas e cerca de 83.5% no BrowseComp, referências para ferramentas e busca complexa.
Em busca de múltiplas fontes e verificações, separe achar conteúdo relevante de responder certo. Exija links, condições sustentadas e questões abertas. Priorizamos se os dados das ferramentas apoiam a resposta final.
Compreensão multimodal: 91.6 no OmniDocBench e 78.1% no MMMU-Pro
A tabela oficial completa indica 91.6 no OmniDocBench com v1.5 e 78.1% no MMMU-Pro, úteis respectivamente para parsing documental e visão multidisciplinar.
OmniDocBench avalia texto, tabelas e fórmulas. Priorizaríamos layouts complexos, tabelas aninhadas ou fórmulas, conferindo posição do conteúdo extraído. Para raciocínio posterior, confira dados usados, não só reconhecimento completo.
Avaliação independente e velocidade: índice 29 e cerca de 100 tokens/segundo
Artificial Analysis pontuou MiniMax M3 com raciocínio em 29 no Intelligence Index v4.3.2; via MiniMax API, cerca de 100.4 tokens/segundo e primeiro token em 2.65 segundos.
MiniMax M3 comparado a M2.7, Claude Opus 4.7, GPT-5.5 e GLM-5.2
Escolhemos versões com dados públicos. M2.7, Claude Opus 4.7 e GPT-5.5 vêm da avaliação de lançamento M3.
Contra MiniMax M2.7: maiores ganhos em terminal e ferramentas
- MiniMax M366.0%
- MiniMax M2.751.1%
- MiniMax M374.2%
- MiniMax M2.749.4%
Na tabela oficial MiniMax M2.7 e M3 obtêm respectivamente 51.1% e 66.0% no Terminal-Bench 2.1 e 49.4% e 74.2% no MCP Atlas.
Para migrar de M2.7 a M3, priorize ferramentas em vários turnos, correções e conversas longas. Em tarefas curtas já confiáveis, compare qualidade, duração e custo para medir benefício real.
Contra Claude Opus 4.7: busca maior, mas resta diferença em software
- MiniMax M3~83.5%
- Claude Opus 4.779.3%
- MiniMax M359.0%
- Claude Opus 4.764.3%
Na mesma tabela M3 e Claude Opus 4.7 têm cerca de 83.5% e 79.3% no BrowseComp, contra 59.0% e 64.3% no SWE-bench Pro. A busca M3 se destaca, mas engenharia exige comparação por tarefa.
Teste busca, verificação cruzada e correções à parte. Se busca domina, priorize M3; para grande mudança complexa numa tentativa, mantenha Opus 4.7 e observe sucesso e retrabalho.
Contra GPT-5.5: correções similares, maior diferença no terminal
- MiniMax M359.0%
- GPT-5.558.6%
- MiniMax M366.0%
- GPT-5.578.2%
Na tabela MiniMax, M3 e GPT-5.5 têm 59.0% e 58.6% no SWE-bench Pro, 66.0% e 78.2% no Terminal-Bench 2.1. O resultado terminal GPT-5.5 vem do ranking oficial, com ambiente não totalmente alinhado ao M3. Notas oficiais MiniMax M3
O primeiro par é similar; 0.4 ponto percentual não comprova liderança clara. Para comandos, depuração e entrega, compare conclusão final em vez de escolher só por correção de código.
Contra GLM-5.2: experimento público mostra troca entre velocidade e entrega completa
- MiniMax M3152 / 180
- GLM-5.2165 / 180
- MiniMax M345 s
- GLM-5.280 s
No experimento Thinkwright de Brandon Huey de 19 de junho de 2026, 60 tarefas foram executadas três vezes por modelo. Usou Fireworks prioritário com raciocínio desativado no cliente. Resultados abaixo. Experimento direto Thinkwright
| Métrica | MiniMax M3 | GLM-5.2 |
|---|---|---|
| Execuções totalmente aprovadas | 152 / 180, aproximadamente 84% | 165 / 180, aproximadamente 92% |
| Tempo médio por execução | 45 segundos | 80 segundos |
Vemos troca entre conclusão e espera: M3 mais rápido, GLM-5.2 com mais aprovações completas. Maiores diferenças em criação do zero, pacotes e interface. Priorize mudanças delimitadas para M3 e verifique entradas, diretórios e limites em novos projetos.
Por que usar MiniMax M3 pela API Hop?
Cobrança por uso e otimização de custos do modelo
A cobrança segue as tarifas atuais da API Hop e o uso real. Recarregue conforme necessário.
Modelos de IA e APIs de dados unificados, com acesso a vários modelos em um só lugar
Uma chave API conecta vários modelos de IA e serviços de dados, reduzindo custos de integração e permitindo alternar com um clique. Aplicações de negócios precisam tanto de IA quanto de dados.
Registros de chamadas e controles de acesso, com clareza em cada chamada
Cada chamada API é registrada no painel. Crie chaves API separadas para diferentes aplicações.
Avalie as saídas de acordo com sua tarefa
Use o ID documentado do modelo e os parâmetros aceitos pela API Hop. Avalie as saídas pelos seus critérios de aceitação e confira os registros de uso e metadados antes da produção. Um nome de modelo ou exemplo não garante cada resultado.
Como usar MiniMax M3 na API Hop
Após criar uma chave API no console, siga a documentação para começar com MiniMax M3.
Prepare sua conta e teste online
Entre, confirme seu saldo e crie uma chave API.
Experimente na área de testes
Explore os recursos do modelo na área de testes para encontrar a melhor forma de usá-lo.
Integre MiniMax M3 ao seu negócio
Siga nossa documentação para desenvolvedores para integrar MiniMax M3 ao seu negócio.
Atualizações futuras do modelo
Para mudar para um modelo mais novo, confirme primeiro que seu ID exato aparece no catálogo da sua chave API. Se ele aceitar o mesmo endpoint e os mesmos campos, atualize o ID e teste formatos de resposta, streaming, limites de saída e cobrança antes do tráfego de produção. Para tarefas assíncronas de imagem ou vídeo, verifique também envio, consulta de status e obtenção do resultado.
Perguntas frequentes sobre a API MiniMax M3
Qual endpoint e nome usar para MiniMax M3 na API Hop?
Comece com uma solicitação mínima: envie POST para https://api.apihop.ai/v1/chat-completions, defina model como minimax-m3, passe a chave API Hop por Authorization: Bearer YOUR_API_KEY e forneça um array messages. Acrescente stream: true para streaming. Documentação da API MiniMax M3 da API Hop
Posso desativar o raciocínio do MiniMax M3 e por que a resposta às vezes fica vazia?
Sim. O parâmetro é thinking: {"type": "disabled"}; omiti-lo preserva o comportamento padrão. Para perguntas curtas ou conversão de formato, teste primeiro essa configuração. A MiniMax atribui o controle de cinco níveis reasoning_effort ao M3.1-Flash-Preview; a integração M3 deve seguir sua própria documentação. Documentação da API MiniMax M3 da API Hop Documentação oficial da API MiniMax compatível com OpenAI
Se o texto estiver vazio ou truncado, confira finish_reason e o orçamento de saída. Tokens de raciocínio também consomem o orçamento; um max_tokens pequeno pode esgotá-lo antes da resposta. Reserve espaço para ambos, ajuste à tarefa ou tente novamente sem raciocínio. Documentação oficial da API MiniMax compatível com OpenAI Documentação comum de Chat Completions da API Hop
A área de testes não tem controle de pensamento separado. Pedir resposta curta controla a apresentação e não desativa necessariamente o raciocínio interno.
0O MiniMax M3 aceita imagens, vídeo e entrada de um milhão de tokens?
A documentação MiniMax indica contexto de 1M tokens e entrada de imagem e vídeo para M3. O contexto inclui entrada e saída; considere prompts de sistema, histórico e orçamento de geração no material enviado. Confira o espaço realmente utilizável na integração. Visão geral oficial da API MiniMax Avaliação independente da Artificial Analysis
Este Playground aceita texto, sem upload nem leitura automática de links. Cole texto extraído relevante para testar. Entradas visuais exigem outra interface compatível; esta página também não gera áudio ou vídeo MiniMax.
0Como tratar erros 401, 402, 403 ou 429?
Leia primeiro o status HTTP e depois o code numérico da resposta. A documentação Chat Completions da API Hop define estas correspondências. Documentação comum de Chat Completions da API Hop
| Status HTTP | Código da plataforma | Significado e ação |
|---|---|---|
| 401 | 20000 | Falha de autenticação; confira a chave API e o cabeçalho Authorization |
| 402 | 40000 | Saldo insuficiente; confira o saldo da conta |
| 403 | 20001 | Acesso negado ou chave atual sem permissão para o modelo |
| 429 | 40001 | Limite atingido; reduza a concorrência e tente depois |
Em problemas de autenticação, saldo e permissão, corrija primeiro a configuração; para limites e erros temporários, use tentativas limitadas com espera progressiva. Guarde identificador, status HTTP e corpo do erro. O formato se aplica a erros HTTP de Chat Completions; em um fluxo SSE iniciado, confira separadamente os eventos e o encerramento normal. Documentação comum de Chat Completions da API Hop
Verifique minimax-m3 no catálogo de modelos visível à sua chave API.
A memória persiste entre conversas?
A memória inclui rodadas concluídas reutilizáveis da conversa atual, não conhecimento permanente entre conversas. Desativá-la mantém o histórico visível, mas o exclui das novas solicitações. Mais histórico pode aumentar o uso de entrada.
APIs de texto relacionadas
Exemplos de API e parâmetros aceitos de MiniMax M3
Início rápido da API MiniMax M3
minimax-m3model é obrigatório; estes exemplos usam o ID do modelo desta página. Verifique o acesso da sua chave API com 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}'Referência da família e do protocolo
Modelo MiniMax
Documentação completa da APIChame MiniMax M3 pelo endpoint Chat Completions compartilhado.
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions