MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
minimax/minimax-m3.1-flashMiniMax M3.1 Flash ayuda a analizar documentos, escribir código y planificar tareas de varios pasos; en Standard también admite imágenes mediante Chat Completions y Responses.
MiniMax M3.1 Flash es un modelo de MiniMax publicado el 19 de octubre de 2026 para programación, razonamiento y trabajo en tareas de varias etapas relacionadas. El fabricante presta atención a la coherencia entre documentos, la planificación de acciones y el desarrollo de software. El modelo también admite comprensión multimodal; el tipo de entrada disponible en Ailoot depende del método elegido.
Qué tareas puedes encargarle
- Leer un encargo técnico extenso, identificar dependencias y preparar un plan de implementación.
- Analizar código, explicar una posible causa de error y proponer una corrección con su comprobación.
- Contrastar varios documentos, reunir requisitos comunes y señalar discrepancias en los datos de partida.
- Preparar unas instrucciones, una nota analítica o un borrador de informe con una estructura uniforme.
Los materiales oficiales abordan de forma específica secuencias largas de desarrollo: comprensión del código fuente, implementación de cambios, corrección de errores y verificación mediante pruebas. En un diálogo de texto, puedes organizarlo por etapas: pedir primero un plan, después un cambio concreto y finalmente una explicación y los criterios de comprobación.
Texto e imágenes
En Standard puedes enviar imágenes mediante Chat Completions y Responses junto con una pregunta de texto. Por ejemplo, puedes pedir analizar el contenido de una captura de pantalla, relacionar un elemento visible con la descripción de un problema o incorporar información de una imagen a una conclusión textual. Indica qué parte de la imagen es relevante y qué resultado necesitas.
En Ultra y mediante el método compatible con Gemini de esta ficha se utiliza entrada de texto. Todas las variantes devuelven texto: una explicación, una lista de acciones, un análisis o código. Para comparar documentos y preparar un informe, conviene definir previamente la estructura del resultado y pedir que se separe la información de los materiales de las conclusiones propuestas.
Razonamiento y contexto largo
MiniMax M3.1 Flash realiza razonamiento antes de la respuesta final. La documentación del fabricante contempla niveles de profundidad de low a max; el modelo mantiene el razonamiento activado. Define la forma de la respuesta final por separado: un análisis interno detallado y un texto largo para el usuario son requisitos diferentes.
En Standard, la ventana de contexto es de hasta 1 000 000 de tokens. Permite trabajar con materiales de texto largos, código e historial de conversación dentro de la solicitud elegida. Proporciona los nombres de las fuentes, su orden y las preguntas necesarias; para un resultado extenso, divide la tarea en etapas claras y conserva las decisiones intermedias en los mensajes posteriores.
Disponible mediante la API de Ailoot
POST /v1/responses- Entrada
text,image- Salida
text- Contexto
- 1,000,000 tokens
- Respuesta máx.
- 524,288 tokens
- Entrada
- USD 0.00015 / 1K
- Salida
- USD 0.0006 / 1K
- Lectura de caché
- ≈USD 0.000015 / 1K
- Escritura en caché
- USD 0.0003 / 1K
- Escritura en caché, 5 min
- USD 0.0003 / 1K tokens
POST /v1/chat/completions- Entrada
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- 1,000,000 tokens
- Respuesta máx.
- 524,288 tokens
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- USD 0.00015 / 1K
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- USD 0.0006 / 1K
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- Escritura en caché
- USD 0.0003 / 1K
- Escritura en caché, 5 min
- USD 0.0003 / 1K tokens
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text- Salida
text- Contexto
- 1,000,000 tokens
- Respuesta máx.
- 524,288 tokens
- Entrada
- USD 0.00015 / 1K
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- USD 0.0006 / 1K
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- Escritura en caché
- USD 0.0003 / 1K
- Escritura en caché, 5 min
- USD 0.0003 / 1K tokens
POST /v1/chat/completions- Entrada
text- Salida
text- Contexto
- 968,576 tokens
- Respuesta máx.
- 80,000 tokens
- Entrada
- USD 0.0003 / 1K
- Salida
- USD 0.0012 / 1K
- Lectura de caché
- ≈USD 0.00003 / 1K
- Escritura en caché
- ≈USD 0.000036 / 1K
- Escritura en caché, 5 min
- ≈USD 0.000036 / 1K tokens
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text- Salida
text- Contexto
- 968,576 tokens
- Respuesta máx.
- 80,000 tokens
- Entrada
- USD 0.0003 / 1K
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- Lectura de caché
- ≈USD 0.00003 / 1K
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- ≈USD 0.000036 / 1K
- Escritura en caché, 5 min
- ≈USD 0.000036 / 1K tokens
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text- Salida
text- Contexto
- 968,576 tokens
- Respuesta máx.
- 80,000 tokens
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- USD 0.0003 / 1K
- Salida
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- ≈USD 0.000036 / 1K
- Escritura en caché, 5 min
- ≈USD 0.000036 / 1K tokens
POST /v1/messages- Entrada
text- Salida
text- Contexto
- No se indica en el catálogo
- Respuesta máx.
- No se indica en el catálogo
- Entrada
- USD 0.0003 / 1K
- Salida
- USD 0.0012 / 1K
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POST /v1/responses- Entrada
text- Salida
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- No se indica en el catálogo
- Respuesta máx.
- No se indica en el catálogo
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- USD 0.0012 / 1K
- Lectura de caché
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POST /v1/chat/completions- Entrada
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- No se indica en el catálogo
- Respuesta máx.
- No se indica en el catálogo
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text- Salida
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- No se indica en el catálogo
- Respuesta máx.
- No se indica en el catálogo
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El modelo también admite comprensión multimodal; el tipo de entrada disponible en Ailoot depende del método elegido.\n\n### Qué tareas puedes encargarle\n\n- Leer un encargo técnico extenso, identificar dependencias y preparar un plan de implementación.\n- Analizar código, explicar una posible causa de error y proponer una corrección con su comprobación.\n- Contrastar varios documentos, reunir requisitos comunes y señalar discrepancias en los datos de partida.\n- Preparar unas instrucciones, una nota analítica o un borrador de informe con una estructura uniforme.\n\nLos materiales oficiales abordan de forma específica secuencias largas de desarrollo: comprensión del código fuente, implementación de cambios, corrección de errores y verificación mediante pruebas. En un diálogo de texto, puedes organizarlo por etapas: pedir primero un plan, después un cambio concreto y finalmente una explicación y los criterios de comprobación.\n\n### Texto e imágenes\n\nEn Standard puedes enviar imágenes mediante Chat Completions y Responses junto con una pregunta de texto. Por ejemplo, puedes pedir analizar el contenido de una captura de pantalla, relacionar un elemento visible con la descripción de un problema o incorporar información de una imagen a una conclusión textual. Indica qué parte de la imagen es relevante y qué resultado necesitas.\n\nEn Ultra y mediante el método compatible con Gemini de esta ficha se utiliza entrada de texto. Todas las variantes devuelven texto: una explicación, una lista de acciones, un análisis o código. Para comparar documentos y preparar un informe, conviene definir previamente la estructura del resultado y pedir que se separe la información de los materiales de las conclusiones propuestas.\n\n### Razonamiento y contexto largo\n\nMiniMax M3.1 Flash realiza razonamiento antes de la respuesta final. La documentación del fabricante contempla niveles de profundidad de low a max; el modelo mantiene el razonamiento activado. Define la forma de la respuesta final por separado: un análisis interno detallado y un texto largo para el usuario son requisitos diferentes.\n\nEn Standard, la ventana de contexto es de hasta 1 000 000 de tokens. Permite trabajar con materiales de texto largos, código e historial de conversación dentro de la solicitud elegida. 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