MiniMax-M3 API
$0.494 - 0.988(~ 33.6 - 67.2 credits) per 1M input tokens; $1.976 - 3.953(~ 134.4 - 268.8 credits) per 1M output tokens
$0.618 - 1.235(~ 42 - 84 credits) per 1M cache write tokens; $0.099 - 0.197(~ 6.7 - 13.4 credits) per 1M cache read tokens
Context over 512K tokens is billed at 2× the official rate (long-context tier, not discounted). Supports thinking, multimodal input (image/video/PDF) and prompt caching.
99.9% 가용성이 보장되는 가장 안정적인 버전으로, 프로덕션 환경에 권장됩니다.
모든 버전은 동일한 API 엔드포인트를 사용하며 model 파라미터만 다릅니다.
MiniMax-M3 API
EvoLink를 통해 약 1M 컨텍스트 창, 딥 씽킹 및 프롬프트 캐싱을 갖춘 MiniMax-M3를 Coding agents, 리포지토리 Q&A, 연구 및 멀티모달 문서 분석에 라우팅하세요. OpenAI 호환 또는 Anthropic Messages 엔드포인트로 연결하고 입력 토큰 $0.49/1M부터 시작하는 가격을 이용하세요.
접속 및 워크플로 적합성
적합한 용도
코딩 에이전트
Model ID
MiniMax-M3
접속 방식
OpenAI + Anthropic
컨텍스트
1M 윈도우
Input
$0.49/1M
내장 기능
사고 + 멀티모달 + 캐시
MiniMax-M3 API로 무엇을 구축할 수 있나요?
Coding Agents & Claude Code 워크플로우
리포지토리 Q&A, 코드 생성 및 리뷰를 처리하는 Coding copilots 및 에이전트를 구축하세요. MiniMax-M3는 네이티브 Anthropic Messages 엔드포인트를 제공하므로 Claude Code 스타일 CLI 및 에이전트 프레임워크에 바로 통합되며, 딥 씽킹은 하나의 API에서 다단계 추론을 처리합니다.
멀티모달 이해
이미지, 비디오 및 PDF 문서를 텍스트와 함께 MiniMax-M3에 직접 입력하세요. 별도의 비전 모델을 스택에 연결하지 않고도 시각적 Q&A, 스크린샷-투-코드, 차트 및 문서 이해, 비디오 요약에 사용하세요.
긴 컨텍스트 문서 처리
공격적인 청킹 없이 계약서, 보고서, 코드베이스 및 대규모 지식 베이스를 처리하세요. 약 1M 컨텍스트 창은 구조화된 요약, 추출 파이프라인 및 비교 작업에 적합하며, 프롬프트 캐싱은 반복되는 긴 접두사를 저렴하게 유지합니다.
팀이 MiniMax-M3 API를 선택하는 이유
팀은 공급업체별 통합을 구축하지 않고 긴 컨텍스트 멀티모달 추론, 듀얼 프로토콜 액세스 및 예측 가능한 토큰 가격이 필요할 때 EvoLink에서 MiniMax-M3를 선택합니다.
듀얼 엔드포인트 액세스
하나의 EvoLink 키로 OpenAI 호환 엔드포인트 또는 네이티브 Anthropic Messages 엔드포인트를 통해 MiniMax-M3를 호출하세요. 기존 OpenAI SDK 코드와 Claude Code 스타일 클라이언트 모두 통합 경로를 재구축하지 않고 작동합니다.
예측 가능한 프로덕션 비용
가시적인 토큰 가격으로 예산 편성이 쉬워집니다: 입력 $0.49/1M부터, 출력 $1.98/1M, 반복 프롬프트의 캐시 읽기 약 $0.10/1M. 512K를 초과하는 컨텍스트는 2배 긴 컨텍스트 등급으로 청구됩니다.
씽킹, 멀티모달 및 캐싱
큰 프롬프트에는 약 1M 컨텍스트를 사용하고, 복잡한 추론에는 딥 씽킹을 활성화하며, 이미지/비디오/PDF 입력을 직접 전달하고, 반복 컨텍스트의 비용을 줄이기 위해 프롬프트 캐싱에 의존하세요.
MiniMax-M3 vs MiniMax-M2.5: 어떤 모델을 써야 하나요?
이 표는 benchmark가 아니라 모델 선택을 위한 비교입니다. M2.5는 더 낮은 비용의 MiniMax fallback으로 유용하고, M3는 더 까다로운 agentic 및 multimodal workload에 적합한 선택입니다.
| 판단 기준 | MiniMax-M2.5 | MiniMax-M3 |
|---|---|---|
| 모델 역할 | 텍스트 중심 workload를 위한 저비용 MiniMax fallback | 고급 agentic workload를 위한 기본 MiniMax 모델 |
| 적합한 용도 | Repo Q&A, 문서 분석, 리서치, 비용 민감 텍스트 작업 | Coding agents, Claude Code 스타일 CLI, multimodal reasoning, 전체 repo 분석 |
| 컨텍스트 | 204K context | 약 1M context, 512K 초과 시 2x tier |
| 입력 범위 | Web search와 prompt caching을 갖춘 텍스트 중심 모델 | 텍스트 plus 이미지, 비디오, PDF 입력과 thinking/caching |
| Endpoint | OpenAI 호환 접속 | OpenAI 호환 plus 네이티브 Anthropic Messages |
| 비용 포지션 | 최대 성능보다 단가가 더 중요할 때 사용 | 더 강한 reasoning, 긴 context, multimodal input이 비용을 정당화할 때 사용 |
MiniMax-M3 API 통합 방법
기존 OpenAI 또는 Anthropic 클라이언트를 유지하고 EvoLink를 가리키며 모델을 MiniMax-M3로 설정하고 Coding-agent, 멀티모달 및 긴 컨텍스트 워크플로우에 동일한 경로를 사용하세요.
1단계 — 인증
EvoLink API 키를 생성하고 EvoLink 기본 URL을 설정하세요. OpenAI 호환 엔드포인트에는 Bearer 인증을, Anthropic Messages 엔드포인트에는 x-api-key를 사용하세요.
2단계 — 필수 필드 설정
`messages` 배열과 함께 `model: MiniMax-M3`를 보내세요. 반복 워크로드에서 프롬프트 캐싱의 이점을 얻으려면 안정적인 시스템 프롬프트와 접두사를 재사용하세요.
3단계 — 출력 조정
평소처럼 temperature, top_p, max_tokens 및 stream을 조정하세요. 딥 추론을 위해 `thinking`을 활성화하고, 멀티모달 요청을 위해 이미지, 비디오 또는 PDF 콘텐츠 블록을 첨부하세요.
프로덕션 팀을 위한 MiniMax-M3 API 기능
일반적인 모델 개요 대신 구체적인 제어 및 배포 신호
딥 씽킹 모드
수학, 논리 및 복잡한 다단계 분석에 씽킹을 활성화하세요. 추론은 별도의 필드 또는 콘텐츠 블록으로 노출되므로 제품에서 사고 과정을 표시하거나 숨길 수 있습니다.
약 1M 컨텍스트 창
공격적인 청킹이나 다중 패스 오케스트레이션에 의존하기 전에 전체 코드베이스, 긴 문서 및 다중 턴 컨텍스트를 하나의 요청에 맞추세요.
멀티모달 입력
동일한 텍스트 API에서 시각적 Q&A, 문서 이해 및 비디오 요약을 위해 이미지, 비디오 및 PDF 입력을 텍스트와 함께 전달하세요.
OpenAI + Anthropic 호환
기본 URL과 모델 이름을 변경하여 /v1/chat/completions를 통한 OpenAI SDK 또는 /v1/messages를 통한 Anthropic SDK로 연결하세요 — 통합 재구축이 필요 없습니다.
프롬프트 캐싱
반복되는 접두사와 시스템 프롬프트는 더 낮은 캐시 읽기 요율로 청구되어 반복적인 에이전트 워크플로우와 대량 프로덕션 트래픽에 도움이 됩니다.
긴 컨텍스트 등급 가격
최대 512K 컨텍스트 요청은 기본 요율을 사용하며, 512K를 초과하면 토큰이 2배 긴 컨텍스트 등급으로 청구되어 프롬프트 크기에 따라 비용이 예측 가능하게 확장됩니다.
MiniMax-M3 API FAQ
Everything you need to know about the product and billing.