MiniMax-M3는 MiniMax의 대표 오픈웨이트 기반 모델로서, 한 번에 세 가지 최첨단 기능을 결합한 최초의 모델입니다: 최고 수준의 코딩 및 에이전트 성능, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 그리고 네이티브 멀티모달리티입니다. 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 받아 텍스트 출력을 제공하며, 독점적인 MiniMax Sparse Attention (MSA) 아키텍처로 구동되어 최대 1M 토큰의 컨텍스트(최소 512K 보장)를 유지합니다. 이는 장거리 에이전트 작업, 장기 코딩, 장시간 비디오 이해의 기반입니다. 멀티모달리티는 애드온이 아닌 네이티브 핵심 기능입니다: 데이터 파이프라인이 재구축되어 0단계부터 멀티모달 트레이닝으로 100T+ 토큰까지 사전 학습을 확장하고, 텍스트와 시각적 의미 공간을 깊게 정렬합니다. M3는 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 실행, 자율 브라우징(BrowseComp에서 83.5점)에 이르는 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 최고 수준의 결과를 달성하며, 자율 작업 분해, 도구 호출, 다단계 추론을 수행합니다. 이는 AI 코딩 어시스턴트, 자동화된 워크플로우, 그리고 긴 세션에서의 일관성이 중요한 장기 실행 비동기 에이전트 파이프라인에 매우 적합합니다.
MiniMax M3는 Minimax에서 개발한 대규모 언어 모델로, OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 사용할 수 있습니다. 텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 지원하며, 컨텍스트 윈도우는 1,048,576개의 토큰이고 최대 출력은 512,000개의 토큰입니다. 이는 긴 문서, 멀티모달 콘텐츠를 처리하거나 단일 API 호출로 광범위한…
MiniMax M3는 단일 패스로 최대 1,048,576개의 토큰까지 긴 문서를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 요약, 질의응답, 정보 추출과 같은 작업을 전체 연구 논문, 법률 문서, 기술 매뉴얼 등에서 맥락을 잃지 않고 수행할 수 있습니다. 또한 이 모델은 여러 문서(예: 기사 모음)를 입력으로 받아 일관된 출력을 생성할 수 있습니다. 매우 긴 출력이 필요한 애플리케이션의 경우 512,000개의 토큰 생성 제한을 통해 완전한 길이의 보고서나 코드를 제작할 수 있습니다. 이러한 기능은 특히 기업 문서 처리 및 데이터 분석 워크플로우에 유용합니다.
MiniMax M3는 텍스트와 함께 이미지 및 비디오 입력을 수용하여 시각적 콘텐츠에 대한 추론을 가능하게 합니다. 이미지와 비디오는 토큰화되어 텍스트와 동일한 컨텍스트에 임베딩됩니다. 이 모델은 이미지의 내용에 대한 질문에 답변하고, 비디오 장면을 설명하거나, 광학 문자 인식을 수행할 수 있습니다. 비디오의 경우, 결합된 토큰 수가 1,048,576 토큰 창 내에 유지되는 한 여러 프레임 또는 전체 비디오를 처리할 수 있습니다. 이러한 멀티모달 지원은 캡셔닝, 시각적 질문 응답, 비디오 분석과 같은 작업에 적합하며, 모두 OrcaRouter API를 통해 접근할 수 있습니다.
MiniMax M3는 매우 큰 컨텍스트 윈도우(1,048,576 토큰) 또는 멀티모달 입력(텍스트, 이미지, 비디오)이 필요한 태스크에 최적화되어 있습니다. 애플리케이션이 단일 API 호출로 긴 문서, 전체 책 또는 수시간 분량의 비디오를 처리해야 하는 경우, M3의 컨텍스트 크기는 강력한 이점입니다. 또한 여러 번 요청하지 않고 한 번에 최대 512,000 토큰의 출력을 생성해야 하는 시나리오에도 적합합니다. 단순한 작업(예: 짧은 형식의 텍스트 생성, 몇 문단 요약, 단일 이미지 설명)의 경우 더 저렴하고 컨텍스트 윈도우가 작은 모델이 더 비용 효율적일 수 있습니다. 평균 입력 및 출력 길이를 평가하여 결정하십시오.
MiniMax M3는 대규모 컨텍스트 창과 멀티모달 기능을 활용하는 작업에 가장 적합합니다. 예를 들면: 질문 응답을 통한 전체 연구 논문 또는 법률 문서 분석; 긴 다중 페이지 양식에서 구조화된 데이터 추출; 대량의 입력을 기반으로 한 광범위한 보고서 또는 코드 생성; 비디오 콘텐츠 분석(예: 강의 요약 또는 여러 프레임에서 객체 식별); 단일 대화 내에서 사용자 상호작용의 긴 기록을 저장하고 추론해야 하는 애플리케이션 구축 등이 있습니다. 가격은 입력 토큰 100만 개당 $0.30, 출력 토큰 100만 개당 $1.20으로, 대량의 장기 컨텍스트 워크플로에 경제적입니다.
MiniMax M3는 BrowseComp 벤치마크에서 83.5점을 기록했습니다. BrowseComp는 모델이 웹 페이지를 탐색하고 관련 정보를 추출하는 능력을 평가합니다. 이 테스트는 일반적으로 일련의 웹 페이지를 탐색한 후 내용에 기반하여 질문에 답변하는 사용자를 시뮬레이션합니다. 더 높은 점수는 웹 레이아웃 이해, 링크 추적, 여러 페이지에서 정보 종합 능력이 더 우수함을 나타냅니다. 83.5점은 MiniMax M3가 이 벤치마크에서 테스트된 모델들 중 경쟁력 있는 위치에 있음을 보여주며, 특히 웹 기반 정보 검색 및 추론이 필요한 작업에서 그러합니다.
MiniMax M3의 주요 강점은 83.5의 BrowseComp 점수에서 드러나듯이 웹 기반 정보 탐색 작업을 처리하는 능력입니다. 이는 뛰어난 독해력과 탐색 능력을 나타냅니다. 그러나 제공된 사실에 따르면 다른 일반적인 벤치마크(MMLU, HumanEval, GSM8K 등)에서의 모델 성능은 공개적으로 공개되지 않았습니다. 따라서 일반 지식, 코드 생성 또는 수학적 추론에서의 상대적 성능은 여기에서 정량화되지 않았습니다. 사용자는 자신의 작업에서 모델을 평가해야 합니다. 큰 컨텍스트 창과 멀티모달 지원은 BrowseComp만으로는 포착되지 않는 추가 강점입니다.
MiniMax M3의 추론 속도와 지연 시간은 입력 길이, 출력 길이, 서버 부하 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 제공된 사실에는 특정 지연 시간 수치가 포함되어 있지 않습니다. 일반적으로 대규모 컨텍스트 윈도우를 가진 모델은 많은 토큰을 처리하는 계산 비용으로 인해 매우 긴 입력에 대해 지연 시간이 더 높을 수 있습니다. 512,000개의 토큰 출력 제한은 매우 긴 응답을 생성할 때 비례적으로 더 오래 걸린다는 것을 의미합니다. OrcaRouter의 API를 사용할 때 지연 시간은 비슷한 크기의 다른 대규모 모델과 유사할 것입니다. 낮은 지연 시간이 필요한 실시간에 가까운 애플리케이션의 경우 더 작은 컨텍스트 윈도우를 가진 모델을 고려하십시오.
MiniMax M3의 가격은 입력 토큰 100만 개당 $0.30, 출력 토큰 100만 개당 $1.20입니다. 이 요금은 OrcaRouter가 추가 마크업 없이 제공업체의 가격을 그대로 반영한 것입니다. 입력 토큰에는 시스템 메시지, 사용자 메시지, 이미지 또는 비디오 토큰 등 프롬프트의 모든 토큰이 포함됩니다. 출력 토큰은 응답에서 생성된 토큰입니다. 비용은 토큰 사용량에 따라 선형으로 증가합니다. 예를 들어 입력 토큰 100,000개와 출력 토큰 10,000개를 사용하는 요청의 경우 입력 비용은 $0.03, 출력 비용은 $0.012로 총 $0.042입니다. 추가 플랫폼 수수료나 최소 사용량 약정은 없습니다.
제공된 사실에는 OrcaRouter의 MiniMax M3에 대한 특정 할인 프로그램이나 캐싱 혜택이 언급되어 있지 않습니다. 가격은 위 요율에 따라 토큰당 단순하게 책정됩니다. 확인된 정보에 따르면 OrcaRouter는 반복 입력에 대한 자동 캐싱이나 할인 요율을 제공하지 않습니다. 사용자는 잠재적인 비용 절감 기능에 대한 최신 세부 정보를 확인하려면 OrcaRouter의 문서를 참조하거나 지원팀에 문의해야 합니다. 이러한 프로그램이 없는 경우, 비용은 소비된 입력 및 출력 토큰 수에 정비례합니다.
MiniMax M3의 가격은 입력 토큰 100만 개당 $0.30, 출력 토큰 100만 개당 $1.20으로, 1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도우와 멀티모달 입력을 제공하는 모델로서 경쟁력이 있습니다. 사실에 구체적인 경쟁사 가격이 제공되지 않았으므로 일반적인 비교를 하자면: 많은 대형 모델들이 더 작은 컨텍스트 윈도우(예: 128k 또는 200k 토큰)를 가지고 있으며 토큰당 비슷한 가격대를 형성하고 있지만, 컨텍스트 제한으로 인해 매우 긴 문서의 경우 여러 번의 API 호출이 필요합니다. MiniMax M3의 더 큰 컨텍스트는 청킹과 여러 요청이 필요한 작업의 총 비용을 낮출 수 있습니다. 사용자는 일반적인 워크플로우에서 총 토큰 사용량을 계산하여 비교해야 합니다.
MiniMax M3을 OrcaRouter를 통해 사용하려면 기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1로 요청을 보내세요. 모델 식별자는 "minimax/minimax-m3"입니다. 인증은 OrcaRouter API 키를 Authorization 헤더에 "Bearer YOUR_API_KEY" 형태로 전달하여 수행합니다. 이 API는 OpenAI SDK와 호환되므로 기본 URL과 API 키만 업데이트하면 동일한 클라이언트 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Python의 openai 패키지를 사용하는 경우 `client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key=YOUR_API_KEY)`로 설정한 후 `client.chat.completions.create(model="minimax/minimax-m3", messages=[...])`를 호출하면 됩니다.
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 MiniMax M3를 호출할 때 `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop`, `stream`과 같은 표준 매개변수를 사용할 수 있습니다. `max_tokens` 매개변수는 모델의 최대 출력인 512,000 토큰을 초과할 수 없습니다. 입력 토큰(`messages` 내)과 출력 토큰의 합은 1,048,576 토큰의 컨텍스트 창을 초과하지 않아야 합니다. 멀티모달 입력의 경우, 적절한 형식(예: 이미지의 경우 `image_url`)을 사용하여 `content` 배열에 이미지나 비디오를 포함하세요. 전체 매개변수 설명은 OpenAI API 문서를 참조하십시오.
기존 OpenAI API를 사용하는 애플리케이션을 OrcaRouter의 MiniMax M3로 마이그레이션하려면 두 가지를 변경해야 합니다: 기본 URL과 모델 ID입니다. OpenAI 기본 URL을 "https://api.orcarouter.ai/v1"로 바꾸세요. 모델 문자열을 "minimax/minimax-m3"로 변경하세요. 또한 API 키를 OrcaRouter API 키로 업데이트하세요. 메시지 형식은 동일하게 유지되며 OpenAI 호환입니다. 다른 코드 변경은 필요하지 않습니다. 애플리케이션이 스트리밍을 사용하는 경우, 스트림 인터페이스도 호환됩니다. 먼저 작은 요청으로 테스트하여 연결 상태와 모델이 예상대로 응답하는지 확인하세요.
OrcaRouter의 API에 대한 인증은 API 키를 통해 이루어집니다. 각 요청의 Authorization 헤더에 "Bearer YOUR_API_KEY" 형식으로 OrcaRouter API 키를 포함해야 합니다. API 키는 OrcaRouter에서 발급하며, 해당 플랫폼에 가입하여 키를 받을 수 있습니다. 키를 안전하게 보관하고 클라이언트 측 코드에 노출하지 마십시오. 이 API는 키 기반 액세스만 지원하며, 이 엔드포인트에 대해 OAuth 또는 다른 인증 방법은 문서화되어 있지 않습니다. OpenAI Python 라이브러리를 사용하는 경우, 클라이언트를 초기화할 때 `api_key` 매개변수를 OrcaRouter 키로 설정하십시오.
MiniMax M3는 1,048,576개의 토큰을 처리할 수 있는 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 이는 현재 가장 큰 규모 중 하나입니다. 많은 경쟁 장문 컨텍스트 모델이 128K, 200K 또는 1M 토큰을 지원하지만, 이미지와 비디오 입력을 함께 지원하는 모델은 드뭅니다. 83.5의 BrowseComp 점수는 웹 기반 정보 검색 작업에서 강력한 성능을 시사합니다. 그러나 다른 벤치마크 점수가 없으면 종합적인 비교는 제한적입니다. 가격 측면에서, 백만 토큰당 입력 $0.30 / 출력 $1.20으로 컨텍스트 크기에 비해 적당한 수준입니다. 사용자는 일반적인 입력 길이와 출력 생성 요구 사항에 따른 총 비용을 비교해야 합니다.
애플리케이션에 매우 큰 컨텍스트 윈도우(최대 1M 토큰) 또는 멀티모달 입력(텍스트, 이미지, 비디오)이 필요할 때 MiniMax M3를 선택하세요. 긴 문서나 비디오를 청킹 없이 단일 API 호출로 처리해야 하는 경우, M3의 컨텍스트 크기가 주요 장점입니다. 또한 최대 512,000 토큰의 출력을 생성해야 할 때도 적합합니다. 순수 텍스트 기반이며 컨텍스트 요구사항이 작은(예: 100K 토큰 미만) 작업에는 더 저렴하고 컨텍스트 윈도우가 작은 모델이 비용 효율적일 수 있습니다. 또한 가장 빠른 추론 속도가 필요하다면, 컨텍스트 윈도우가 작은 모델이 더 빨리 응답할 수 있습니다.
OrcaRouter를 통해 액세스할 때 MiniMax M3의 데이터 개인정보 보호는 OrcaRouter의 데이터 처리 정책에 따라 관리됩니다. OrcaRouter는 제공업체의 가격에 마크업을 추가하지 않지만, 데이터 처리 인프라는 OrcaRouter가 관리합니다. 모델 제공업체(Minimax)는 자체 데이터 사용 약관을 가질 수 있습니다. 사용자는 데이터 보존, 학습 및 암호화에 관한 OrcaRouter의 개인정보 보호 정책과 Minimax의 약관을 모두 검토해야 합니다. 제공된 사실에는 특정 보안 인증 또는 데이터 상주 옵션이 명시되어 있지 않습니다. 민감한 데이터의 경우 데이터 처리 및 규정 준수에 대한 자세한 내용을 OrcaRouter에 직접 문의하시기 바랍니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 입력 / 1M tokens | $0.300 |
| 출력 / 1M tokens | $1.20 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.060 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
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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