Source: https://ailoot.ai/models/es/minimax-minimax-m3-1-flash/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/minimax-minimax-m3-1-flash/ Language: es # MiniMax: MiniMax M3.1 Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/minimax-minimax-m3-1-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/minimax-minimax-m3-1-flash/facts.json) ## [MiniMax: MiniMax M3.1 Flash](https://ailoot.ai/models/es/minimax-minimax-m3-1-flash/) `minimax/minimax-m3.1-flash` MiniMaxTextoEntrada from 0,00015 US$ / 1KSalida from 0,0006 US$ / 1K MiniMax 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 Ailoot API Tipos de entrada `text`, `image` Tipos de salida `text` Contexto 1.000.000 *tokens* Respuesta máx. 524.288 *tokens* Entrada 0,00015 US$ */ 1K* Salida 0,0006 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,000015 US$ */ 1K* Escritura en caché 0,0003 US$ */ 1K* Escritura en caché, 5 min 0,0003 US$ */ 1K tokens* Tipos de entrada `text`, `image` Tipos de salida `text` Contexto 1.000.000 *tokens* Respuesta máx. 524.288 *tokens* Entrada 0,00015 US$ */ 1K* Salida 0,0006 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,000015 US$ */ 1K* Escritura en caché 0,0003 US$ */ 1K* Escritura en caché, 5 min 0,0003 US$ */ 1K tokens* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto 1.000.000 *tokens* Respuesta máx. 524.288 *tokens* Entrada 0,00015 US$ */ 1K* Salida 0,0006 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,000015 US$ */ 1K* Escritura en caché 0,0003 US$ */ 1K* Escritura en caché, 5 min 0,0003 US$ */ 1K tokens* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto 968.576 *tokens* Respuesta máx. 80.000 *tokens* Entrada 0,0003 US$ */ 1K* Salida 0,0012 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00003 US$ */ 1K* Escritura en caché ≈0,000036 US$ */ 1K* Escritura en caché, 5 min ≈0,000036 US$ */ 1K tokens* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto 968.576 *tokens* Respuesta máx. 80.000 *tokens* Entrada 0,0003 US$ */ 1K* Salida 0,0012 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00003 US$ */ 1K* Escritura en caché ≈0,000036 US$ */ 1K* Escritura en caché, 5 min ≈0,000036 US$ */ 1K tokens* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto 968.576 *tokens* Respuesta máx. 80.000 *tokens* Entrada 0,0003 US$ */ 1K* Salida 0,0012 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00003 US$ */ 1K* Escritura en caché ≈0,000036 US$ */ 1K* Escritura en caché, 5 min ≈0,000036 US$ */ 1K tokens* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto No especificado en el catálogo Respuesta máx. No especificado en el catálogo Entrada 0,0003 US$ */ 1K* Salida 0,0012 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00003 US$ */ 1K* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto No especificado en el catálogo Respuesta máx. No especificado en el catálogo Entrada 0,0003 US$ */ 1K* Salida 0,0012 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00003 US$ */ 1K* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto No especificado en el catálogo Respuesta máx. No especificado en el catálogo Entrada 0,0003 US$ */ 1K* Salida 0,0012 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00003 US$ */ 1K* Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto No especificado en el catálogo Respuesta máx. No especificado en el catálogo Entrada 0,0003 US$ */ 1K* Salida 0,0012 US$ */ 1K* Lectura de caché ≈0,00003 US$ */ 1K* `minimax/minimax-m3.1-flash` · JSON ``` {"about":"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.\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. 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.","alias_of":null,"aliases":["MiniMax-M3.1-Flash"],"author":"MiniMax","canonical_model":"minimax/minimax-m3.1-flash","ctx":1000000,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"minimax/minimax-m3.1-flash","input":["image","text"],"kind":"text","max_out":524288,"methods":[{"cache_read":0.015,"cache_write":0.3,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":0.3,"conditional_meter":null,"ctx":1000000,"family":"openai","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.15,"input":["text","image"],"label":"OpenAI Responses","max_out":524288,"max_tool_calls":null,"out":0.6,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"MiniMax-M3.1-Flash","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.015,"cache_write":0.3,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":0.3,"conditional_meter":null,"ctx":1000000,"family":"openai","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.15,"input":["text","image"],"label":"OpenAI Chat","max_out":524288,"max_tool_calls":null,"out":0.6,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"MiniMax-M3.1-Flash","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.015,"cache_write":0.3,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":0.3,"conditional_meter":null,"ctx":1000000,"family":"gemini","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.15,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":524288,"max_tool_calls":null,"out":0.6,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/{model}:generateContent","request_model_id":"MiniMax-M3.1-Flash","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.03,"cache_write":0.036,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":0.036,"conditional_meter":null,"ctx":968576,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":80000,"max_tool_calls":null,"out":1.2,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"MiniMax-M3.1-Flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.03,"cache_write":0.036,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":0.036,"conditional_meter":null,"ctx":968576,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":80000,"max_tool_calls":null,"out":1.2,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"MiniMax-M3.1-Flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.03,"cache_write":0.036,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":0.036,"conditional_meter":null,"ctx":968576,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":80000,"max_tool_calls":null,"out":1.2,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/MiniMax-M3.1-Flash:generateContent","request_model_id":"MiniMax-M3.1-Flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.03,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.2,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"minimax/minimax-m3.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.03,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.2,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"minimax/minimax-m3.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.03,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.2,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"minimax/minimax-m3.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.03,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.2,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/minimax/minimax-m3.1-flash:generateContent","request_model_id":"minimax/minimax-m3.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"minimax/minimax-m3.1-flash","request_model_id":"MiniMax-M3.1-Flash","route_label":"Core"},{"canonical_model_id":"minimax/minimax-m3.1-flash","request_model_id":"MiniMax-M3.1-Flash","route_label":"Ultra"},{"canonical_model_id":"minimax/minimax-m3.1-flash","request_model_id":"minimax/minimax-m3.1-flash","route_label":"Ultra"}],"name":"MiniMax: MiniMax M3.1 Flash","price":{"in":0.15,"in_label":null,"out":0.6,"out_label":null,"sort_in":0.15,"sort_out":0.6,"varies":true},"public_id":"minimax/minimax-m3.1-flash","short":"MiniMax 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."} ``` ## Preguntas ¿Cómo elijo un modelo para mi tarea? Primero determina la entrada y la salida necesarias: texto, imagen, audio o vídeo. Después compara los métodos de API compatibles, el ID exacto del modelo o el modelo al que apunta actualmente el alias, el precio y la unidad de facturación. GET /v1/models es gratuito y enumera los modelos disponibles para tu clave. ¿Cada modelo admite todos los métodos de API y tipos de contenido? Utiliza los métodos de API y los tipos de entrada y salida que figuran en la ficha del modelo. La compatibilidad con texto, imágenes, audio o vídeo depende del modelo y del método seleccionados; consulta su ejemplo de solicitud antes de enviar tus datos. ¿Qué diferencia hay entre el ID de un modelo y un alias? Un ID exacto identifica un modelo concreto. Un alias apunta a un modelo y su destino puede cambiar. Consulta en el catálogo a qué modelo apunta actualmente el alias; utiliza el ID exacto cuando tu integración necesite un modelo concreto. ¿Cómo comparo los precios antes de enviar una solicitud? Consulta en la ficha del modelo el precio y la unidad de facturación del método de API seleccionado. Compara la misma unidad y el mismo tipo de entrada y salida; el historial de solicitudes muestra el uso real y el importe cobrado. ¿Qué ofrece la suscripción? Descuento en compra de tokens para trabajo habitual. Elige el plan según tu volumen; condiciones y precio se muestran al contratar. ¿Cómo aplico un código de hasta el 50%? Introduce el código al comprar tokens. El importe se recalcula según la promoción; ves el descuento antes de pagar. ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.