MiniMax-M3 è il modello fondamentale open-weight di punta di MiniMax e il primo a combinare tre capacità all'avanguardia contemporaneamente: prestazioni di codifica e agenti a livello avanzato, una finestra di contesto da 1M token e multimodalità nativa. Accetta input di testo, immagini e video con output di testo, ed è alimentato dall'architettura proprietaria MiniMax Sparse Attention (MSA), che sostiene fino a 1M token di contesto (con un minimo garantito di 512K) — la base per compiti agenti a lungo raggio, codifica a lungo termine e comprensione di video lunghi. La multimodalità è una capacità nativa fondamentale, non un'aggiunta: la pipeline dei dati è stata ricostruita per scalare il pre-training a oltre 100 trilioni di token con addestramento multimodale dal passo zero, allineando profondamente gli spazi semantici testuali e visivi. M3 ottiene risultati di alto livello in tutti i benchmark di codifica e agenti, coprendo ingegneria del software, esecuzione terminale e navigazione autonoma (con un punteggio di 83,5 su BrowseComp), con scomposizione autonoma dei compiti, invocazione di strumenti e ragionamento multi-step. È particolarmente adatto per assistenti di codifica AI, flussi di lavoro automatizzati e pipeline di agenti asincroni a lunga esecuzione dove la coerenza su sessioni estese è importante.
MiniMax M3 è un modello linguistico di grandi dimensioni sviluppato da Minimax, accessibile tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. Accetta input di testo, immagini e video, e dispone di…
MiniMax M3 può elaborare lunghi documenti fino a 1.048.576 token in un'unica passata. Questo gli consente di eseguire attività come sintesi, risposta a domande ed estrazione di informazioni su interi articoli di ricerca, memorie legali o manuali tecnici senza perdere il contesto. Il modello può anche gestire input multi-documento, come una raccolta di articoli, e generare un output coerente. Per applicazioni che richiedono output molto lunghi, il limite di generazione di 512.000 token consente la produzione di rapporti completi o codice. Questa capacità è particolarmente utile per l'elaborazione di documenti aziendali e i flussi di lavoro di analisi dei dati.
MiniMax M3 accetta input di immagini e video insieme al testo, permettendogli di ragionare sul contenuto visivo. Le immagini e i video vengono tokenizzati e incorporati nello stesso contesto del testo. Il modello può rispondere a domande sul contenuto di un'immagine, descrivere una scena video o eseguire il riconoscimento ottico dei caratteri. Per il video, può elaborare più fotogrammi o l'intero video purché il conteggio totale dei token rimanga entro la finestra di 1.048.576 token. Questo supporto multimodale lo rende adatto per attività come didascalie, risposta a domande visive e analisi video, tutte accessibili tramite l'API OrcaRouter.
MiniMax M3 è ottimizzato per attività che richiedono una finestra di contesto molto ampia (1.048.576 token) o input multimodale (testo, immagine, video). Se la tua applicazione prevede l'elaborazione di documenti lunghi, interi libri o ore di video in una singola chiamata API, la dimensione del contesto di M3 è un forte vantaggio. È adatto anche a scenari in cui devi generare fino a 512.000 token di output senza richieste multiple. Per attività più semplici, come la generazione di testi brevi, il riepilogo di pochi paragrafi o la descrizione di una singola immagine, un modello più economico con una finestra di contesto più piccola potrebbe essere più conveniente. Valuta la lunghezza media dei tuoi input e output per decidere.
MiniMax M3 è ideale per attività che sfruttano la sua ampia finestra di contesto e le capacità multimodali. Esempi: analisi di interi articoli di ricerca o documenti legali con risposte a domande; estrazione di dati strutturati da moduli multipagina lunghi; generazione di report estesi o codice da un grande insieme di input; analisi di contenuti video, come riassumere una lezione o identificare oggetti in molti fotogrammi; e creazione di applicazioni che richiedono archiviazione e ragionamento su una lunga cronologia di interazioni utente all'interno di una singola conversazione. I suoi prezzi—$0.30 per milione di token in input e $1.20 per milione di token in output—la rendono economica per flussi di lavoro ad alto volume e lungo contesto.
MiniMax M3 ha ottenuto un punteggio di 83,5 nel benchmark BrowseComp. BrowseComp valuta la capacità di un modello di navigare tra pagine web ed estrarre informazioni rilevanti da esse. Questo test prevede tipicamente la simulazione di un utente che naviga una serie di pagine web e poi risponde a domande basate sul contenuto. Un punteggio più alto indica una migliore performance nella comprensione dei layout web, nel seguire i collegamenti e nel sintetizzare informazioni da più pagine. Il punteggio di 83,5 posiziona MiniMax M3 in una posizione competitiva tra i modelli testati su questo benchmark, in particolare per compiti che coinvolgono il recupero di informazioni basate sul web e il ragionamento.
Il punto di forza principale di MiniMax M3, evidenziato dal suo punteggio di 83,5 in BrowseComp, è la capacità di gestire attività di ricerca di informazioni basate sul web. Ciò indica una forte comprensione della lettura e capacità di navigazione. Tuttavia, le prestazioni del modello su altri benchmark comuni (come MMLU, HumanEval o GSM8K) non sono state divulgate pubblicamente come parte delle informazioni fornite. Pertanto, le sue prestazioni relative in conoscenza generale, generazione di codice o ragionamento matematico non sono quantificate qui. Gli utenti dovrebbero valutare il modello sui propri compiti. La finestra di contesto estesa e il supporto multimodale sono ulteriori punti di forza non catturati dal solo BrowseComp.
La velocità di inferenza e la latenza di MiniMax M3 dipendono da diversi fattori, tra cui la lunghezza dell'input, la lunghezza dell'output e il carico del server. Non vengono forniti dati specifici sulla latenza nei fatti disponibili. In generale, i modelli con finestre di contesto ampie possono avere una latenza maggiore per input molto lunghi a causa del costo computazionale dell'elaborazione di molti token. Il limite di output di 512,000 token significa che generare risposte molto lunghe richiederà proporzionalmente più tempo. Quando si utilizza l'API di OrcaRouter, la latenza sarà simile a quella di altri modelli di grandi dimensioni di dimensioni comparabili. Per applicazioni quasi in tempo reale che richiedono bassa latenza, considera modelli con finestre di contesto più piccole.
MiniMax M3 ha un prezzo di $0.30 per 1 milione di token in input e $1.20 per 1 milione di token in output. Queste tariffe riflettono il prezzo del fornitore senza alcun ricarico aggiunto da OrcaRouter. I token di input includono tutti i token nel prompt, compresi messaggi di sistema, messaggi utente e qualsiasi token di immagini o video. I token di output sono i token generati nella risposta. Il costo scala linearmente con l'utilizzo dei token. Ad esempio, una richiesta con 100,000 token di input e 10,000 token di output costerebbe $0.03 per l'input e $0.012 per l'output, per un totale di $0.042. Non ci sono commissioni aggiuntive della piattaforma o impegni minimi.
Le informazioni fornite non menzionano programmi di sconto specifici o vantaggi di caching per MiniMax M3 su OrcaRouter. Il prezzo è diretto per token alle tariffe sopra indicate. OrcaRouter non offre caching automatico o tariffe ridotte per input ripetuti in base alle informazioni disponibili. Gli utenti dovrebbero consultare la documentazione di OrcaRouter o contattare il loro team di supporto per i dettagli più aggiornati su eventuali funzionalità di risparmio sui costi. In assenza di tali programmi, il costo è direttamente proporzionale al numero di token di input e output consumati.
Il prezzo di MiniMax M3 di $0,30 per milione di token di input e $1,20 per milione di token di output è competitivo per un modello che offre una finestra di contesto di 1.048.576 token e input multimodale. Senza prezzi specifici della concorrenza forniti nei dati, un confronto generale: molti modelli di grandi dimensioni con finestre di contesto più piccole (ad esempio 128k o 200k token) hanno prezzi simili per token, ma il loro limite di contesto richiede più chiamate API per documenti molto lunghi. Il contesto più ampio di MiniMax M3 può ridurre il costo totale per attività che altrimenti richiederebbero chunking e richieste multiple. Gli utenti dovrebbero calcolare l'utilizzo totale dei token nel loro flusso di lavoro tipico per fare un confronto.
Per utilizzare MiniMax M3 tramite OrcaRouter, invia richieste all'URL base https://api.orcarouter.ai/v1. L'identificatore del modello è "minimax/minimax-m3". L'autenticazione avviene passando la tua chiave API OrcaRouter nell'intestazione Authorization come "Bearer YOUR_API_KEY". L'API è compatibile con l'SDK OpenAI, quindi puoi utilizzare la stessa libreria client aggiornando l'URL base e la chiave API. Ad esempio, in Python con il pacchetto openai, imposta `client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key=YOUR_API_KEY)` e poi chiama `client.chat.completions.create(model="minimax/minimax-m3", messages=[...])`.
Quando si chiama MiniMax M3 tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter, è possibile utilizzare parametri standard come `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` e `stream`. Il parametro `max_tokens` non deve superare l'output massimo del modello di 512.000 token. I token di input (in `messages`) più i token di output devono rimanere entro la finestra di contesto di 1.048.576 token. Per input multimodali, includere immagini o video nell'array `content` utilizzando il formato appropriato (ad esempio `image_url` per le immagini). Consultare la documentazione dell'API OpenAI per descrizioni complete dei parametri.
Per migrare un'applicazione esistente che utilizza l'API di OpenAI verso MiniMax M3 su OrcaRouter, devi modificare due cose: l'URL di base e l'ID del modello. Sostituisci l'URL di base di OpenAI con "https://api.orcarouter.ai/v1". Cambia la stringa del modello in "minimax/minimax-m3". Aggiorna anche la tua chiave API con una chiave API di OrcaRouter. Il formato dei messaggi rimane identico — compatibile con OpenAI. Non sono necessarie altre modifiche al codice. Se la tua applicazione utilizza lo streaming, anche l'interfaccia di streaming è compatibile. Testa prima con una richiesta piccola per verificare la connettività e che il modello risponda come previsto.
L'autenticazione all'API di OrcaRouter viene effettuata tramite una chiave API. Devi includere la tua chiave API di OrcaRouter nell'header Authorization di ogni richiesta come "Bearer YOUR_API_KEY". Le chiavi API vengono rilasciate da OrcaRouter; puoi ottenerne una registrandoti sulla loro piattaforma. Mantieni la tua chiave al sicuro e non esporla nel codice lato client. L'API supporta solo l'accesso basato su chiave; per questo endpoint non sono documentati OAuth o altri metodi di autenticazione. Se stai utilizzando la libreria Python di OpenAI, imposta il parametro `api_key` con la tua chiave OrcaRouter quando inizializzi il client.
MiniMax M3 offre una finestra di contesto di 1,048,576 token, tra le più ampie disponibili. Molti modelli concorrenti a contesto lungo offrono 128K, 200K o 1M token, ma pochi supportano anche input di immagini e video. Il punteggio 83.5 su BrowseComp suggerisce buone prestazioni in compiti di recupero informazioni basati sul web. Tuttavia, senza altri punteggi di benchmark, un confronto completo è limitato. In termini di prezzo, con $0.30 per input e $1.20 per output per milione di token, ha un costo moderato per la sua dimensione di contesto. Gli utenti dovrebbero confrontare il costo totale per le loro lunghezze di input tipiche e le esigenze di generazione dell'output.
Scegli MiniMax M3 quando la tua applicazione richiede una finestra di contesto molto ampia (fino a 1 milione di token) o input multimodale (testo, immagine, video). Se devi elaborare un documento lungo o un video in una singola chiamata API senza suddivisione in blocchi, la dimensione del contesto di M3 è un vantaggio chiave. È adatto anche se hai bisogno di generare fino a 512.000 token di output. Per attività puramente testuali con requisiti di contesto più ridotti (ad esempio, sotto i 100.000 token), un modello più economico con una finestra di contesto più piccola potrebbe essere più conveniente. Inoltre, se hai bisogno della massima velocità di inferenza, i modelli con finestre di contesto più piccole possono rispondere più rapidamente.
La privacy dei dati per MiniMax M3, quando accessibile tramite OrcaRouter, è regolata dalle politiche di gestione dei dati di OrcaRouter. OrcaRouter non applica un ricarico al prezzo del fornitore, ma l'infrastruttura di elaborazione dei dati è gestita da OrcaRouter. Il fornitore del modello (Minimax) potrebbe avere i propri termini di utilizzo dei dati. Gli utenti dovrebbero consultare sia l'informativa sulla privacy di OrcaRouter sia i termini di Minimax riguardanti la conservazione, l'addestramento e la crittografia dei dati. Non vengono fornite certificazioni di sicurezza specifiche o opzioni di residenza dei dati nei fatti disponibili. Per dati sensibili, si consiglia di contattare direttamente OrcaRouter per dettagli sulla gestione dei dati e la conformità.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m3",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formattemperaturetool_choicetoolstop_p| Input / 1M token | $0.300 |
| Output / 1M token | $1.20 |
| Lettura cache / 1M | $0.060 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
GET /api/public/models/minimax/minimax-m3Apri @misc{orcarouter_minimax_m3,
title = {MiniMax M3 API},
author = {MiniMax},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/minimax/minimax-m3}
}MiniMax. (2026). MiniMax M3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/minimax/minimax-m3