MiniMax M3.1 闪存指南:API、定价、基准测试、参数及免费访问

简答

一种适用于长上下文代理任务的快速、低成本模型

MiniMax M3.1 Flash 于 2026 年 10 月 19 日正式发布,具备 1M 令牌的上下文窗口、可调节的思考难度、多模态输入以及工具支持。我们测试了三个实际任务——精确 JSON、JavaScript 调试和 HTTP 503 故障诊断——这三项任务均成功完成。.

背景
1M
代币
投入价格
$0.15
每100万个代币
实际任务
3/3
已完成

如果您正在比较用于编码、工具使用或长篇文档处理的低成本生成式AI模型,本指南将相关实用信息汇集于此:该模型能做什么、官方评分究竟意味着什么、如何调用该模型、如何估算成本,以及目前可在哪些渠道获取。您还可以比较更广泛的 最适合编码的人工智能模型 在选择默认值之前,请查看列表。.

在 GlobalGPT 上尝试 MiniMax M3.1 固件 通过通用模型工作区。本文所使用的经过身份验证的测试路径将该模型显示为“MiniMax M3.1 Flash”;平台授权和模型可用性可能会因账户和地区而异。.

什么是 MiniMax M3.1 闪存?

MiniMax M3.1 Flash 是该公司专为编码、计算机使用工作流、工具调用、网络安全任务以及长上下文推理而设计的快速代理导向模型。该 发布公告 将发布日期定为2026年10月19日,而 官方祈祷指南 列出了一个包含 100 万个令牌的上下文窗口。.

“Flash”一词描述的是该模型的速度和成本定位,而非一种独立的、仅用于聊天的轻量级模式。思考功能默认处于启用状态,且根据文档中所述的 API 行为,该功能无法关闭。您可以选择一种思考强度级别,从而在响应深度、延迟和输出成本之间实现实际的权衡。.

这使得该模型在处理仓库任务、结构化规划、API 故障排除以及需要在单轮交互中保留大量上下文的代理任务时颇具吸引力。不过,仍应根据工作负载选择合适的模型:有关实用的模型选择框架,请参阅此处 最佳AI模型指南 并对比您所使用的具体工具或编码限制。.

官方基准测试和速度宣称

该首发文章公布了以下得分和排名。具体如下: MiniMax报告 这些数据并非本文中独立重现的结果。正确的解读方式是将其视为提供商发布的证据和任务覆盖范围,而非承诺每个提示都能匹配排行榜上的结果。.

MiniMax报告 发布文章,已于2026年10月26日核查
评价或主张已发布的结果如何理解这一点
BankerToolBench76.2由 MiniMax 报告的以工具为导向的工作
DeepSWE v1.173.7%软件工程基准测试背景
OSWorld V261.7计算机使用任务的执行情境
特工们的最后一场考试29.6代理评估背景
CyberGym82%网络安全任务背景
输出速度峰值超过 200 TPS;P50 值超过 170 TPS这是服务商报告的吞吐量数据,并非我们的延迟测试结果
MiniMax M3.1 Flash MiniMax 报告的基准测试快照
MiniMax报告的基准测试快照;本文并未将其作为独立的重测结果进行呈现。.

这些数据并不能告诉你单次存储库修复的成本、你所在区域的延迟,以及模型与你的工具的适配程度。若要做出这些决策,请使用你自己的提示词、工具架构、上下文长度和重试策略,进行一次小规模的受控评估。.

API 定价和成本示例

MiniMax的 定价概览 列出了直接 API 的 USD 代币费率。计费单位为 100 万个代币,缓存输入与未缓存输入的定价各不相同。这些费率适用于 MiniMax API 路径;它们并非 GlobalGPT 积分的转换,也不是第三方套餐。.

输入
$0.15
每100万个代币
输出
$0.60
每100万个代币
缓存输入
$0.015
每100万个代币
场景计算API 费用估算
100k 输入 + 20k 输出(0.1 × $0.15) + (0.02 × $0.60)$0.027
10万条缓存输入 + 2万条输出(0.1 × $0.015) + (0.02 × $0.60)$0.0135
1M 输入 + 200k 输出(1 × $0.15) + (0.2 × $0.60)$0.27

这些是未考虑税费、账户级折扣、重试、工具端费用或任何平台加价的计算示例。最经济的方案通常是重复利用稳定的前缀作为可缓存的输入,并将输出预算控制在与任务相适应的范围内,而不是每次都为大规模的任务完成付费。.

如果您要比较直接 API 定价与托管订阅的定价,请将计费单位分开。该 Claude 套餐及 API 定价指南 这是一个很好的例子,说明了为什么不应将用户套餐、API 令牌和平台积分视为同一种货币。.

API 配置:兼容 OpenAI 和 Anthropic

MiniMax 在其文档中记录了两个兼容性层, 与OpenAI兼容的参考资料 和 兼容 Anthropic 的参考资料. 如果您的应用程序已经使用了 OpenAI SDK,那么兼容 OpenAI 的路径会比较方便。兼容 Anthropic 的路径则采用 Anthropic 消息语义。在这两种情况下,文档中记录的模型 ID 均为 MiniMax-M3.1-Flash; 请完全按照目标端点的拼写和大小写格式进行书写。.

与 OpenAI 兼容的示例

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