modele

MiniMax: MiniMax M3.1 Flash

Markdown · JSON

MiniMax: MiniMax M3.1 Flash

minimax/minimax-m3.1-flash
MiniMaxTekstWejście from 0,00015 USD / 1KWyjście from 0,0006 USD / 1K

MiniMax M3.1 Flash pomaga analizować dokumenty, pisać kod i planować zadania wieloetapowe; w Standard przez Chat Completions i Responses dostępne jest również wejście obrazowe.

MiniMax M3.1 Flash to model MiniMax wydany 19 października 2026 roku do programowania, rozumowania i pracy nad zadaniami złożonymi z kilku powiązanych kroków. Producent koncentruje się na spójności dokumentów, planowaniu działań i tworzeniu oprogramowania. Model wspiera także rozumienie multimodalne; dostępny rodzaj wejścia w Ailoot zależy od wybranej metody.

Jakie zadania mu powierzyć

  • Przeczytanie dużej specyfikacji technicznej, wskazanie zależności i przygotowanie planu implementacji.
  • Analiza kodu, wyjaśnienie możliwej przyczyny błędu i zaproponowanie poprawki wraz z weryfikacją.
  • Porównanie kilku dokumentów, zebranie wspólnych wymagań i wskazanie rozbieżności w danych źródłowych.
  • Przygotowanie instrukcji, notatki analitycznej lub szkicu raportu o jednolitej strukturze.

Oficjalne materiały osobno omawiają długie sekwencje prac programistycznych: zrozumienie kodu źródłowego, implementację zmiany, usuwanie błędów i weryfikację testami. W rozmowie tekstowej można to zorganizować etapami: najpierw poprosić o plan, potem o konkretną zmianę, a następnie o wyjaśnienie i kryteria sprawdzenia.

Tekst i obrazy

W Standard obrazy można przekazywać przez Chat Completions i Responses razem z pytaniem tekstowym. Można na przykład poprosić o analizę zawartości zrzutu ekranu, powiązanie widocznego elementu z opisem problemu lub uwzględnienie informacji z obrazu we wniosku tekstowym. Określ, która część obrazu jest ważna i jakiego wyniku potrzebujesz.

W Ultra i przez zgodną z Gemini metodę tej karty używane jest wejście tekstowe. Wszystkie warianty zwracają tekst: objaśnienie, listę działań, analizę lub kod. Przy porównywaniu dokumentów i przygotowaniu raportu warto wcześniej określić strukturę wyniku oraz poprosić o oddzielenie informacji z materiałów od proponowanych wniosków.

Rozumowanie i długi kontekst

MiniMax M3.1 Flash przeprowadza rozumowanie przed końcową odpowiedzią. Dokumentacja producenta przewiduje poziomy głębokości od low do max; model zachowuje włączone rozumowanie. Formę końcowej odpowiedzi określ osobno: szczegółowa analiza wewnętrzna i długi tekst dla użytkownika to różne wymagania.

W Standard okno kontekstowe wynosi do 1 000 000 tokenów. Pozwala pracować z długimi materiałami tekstowymi, kodem i historią dyskusji w granicach wybranego zapytania. Przekaż nazwy źródeł, ich kolejność i potrzebne pytania; przy dużym wyniku podziel zadanie na zrozumiałe etapy i zachowuj pośrednie decyzje w kolejnych wiadomościach.

Dostępne przez Ailoot API

Core OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Wejście
text, image
Wyjście
text
Kontekst
1 000 000 tokenów
Maks. odpowiedź
524 288 tokenów
Wejście
0,00015 USD / 1K
Wyjście
0,0006 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,000015 USD / 1K
Zapis do cache
0,0003 USD / 1K
Zapis do cache, 5 min
0,0003 USD / 1K tokens
Core OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Wejście
text, image
Wyjście
text
Kontekst
1 000 000 tokenów
Maks. odpowiedź
524 288 tokenów
Wejście
0,00015 USD / 1K
Wyjście
0,0006 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,000015 USD / 1K
Zapis do cache
0,0003 USD / 1K
Zapis do cache, 5 min
0,0003 USD / 1K tokens
Core Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Wejście
text
Wyjście
text
Kontekst
1 000 000 tokenów
Maks. odpowiedź
524 288 tokenów
Wejście
0,00015 USD / 1K
Wyjście
0,0006 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,000015 USD / 1K
Zapis do cache
0,0003 USD / 1K
Zapis do cache, 5 min
0,0003 USD / 1K tokens
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Wejście
text
Wyjście
text
Kontekst
968 576 tokenów
Maks. odpowiedź
80 000 tokenów
Wejście
0,0003 USD / 1K
Wyjście
0,0012 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,00003 USD / 1K
Zapis do cache
≈0,000036 USD / 1K
Zapis do cache, 5 min
≈0,000036 USD / 1K tokens
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Wejście
text
Wyjście
text
Kontekst
968 576 tokenów
Maks. odpowiedź
80 000 tokenów
Wejście
0,0003 USD / 1K
Wyjście
0,0012 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,00003 USD / 1K
Zapis do cache
≈0,000036 USD / 1K
Zapis do cache, 5 min
≈0,000036 USD / 1K tokens
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/MiniMax-M3.1-Flash:generateContent
Wejście
text
Wyjście
text
Kontekst
968 576 tokenów
Maks. odpowiedź
80 000 tokenów
Wejście
0,0003 USD / 1K
Wyjście
0,0012 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,00003 USD / 1K
Zapis do cache
≈0,000036 USD / 1K
Zapis do cache, 5 min
≈0,000036 USD / 1K tokens
Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Wejście
text
Wyjście
text
Kontekst
Nie określono w katalogu
Maks. odpowiedź
Nie określono w katalogu
Wejście
0,0003 USD / 1K
Wyjście
0,0012 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,00003 USD / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Wejście
text
Wyjście
text
Kontekst
Nie określono w katalogu
Maks. odpowiedź
Nie określono w katalogu
Wejście
0,0003 USD / 1K
Wyjście
0,0012 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,00003 USD / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Wejście
text
Wyjście
text
Kontekst
Nie określono w katalogu
Maks. odpowiedź
Nie określono w katalogu
Wejście
0,0003 USD / 1K
Wyjście
0,0012 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,00003 USD / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/minimax/minimax-m3.1-flash:generateContent
Wejście
text
Wyjście
text
Kontekst
Nie określono w katalogu
Maks. odpowiedź
Nie określono w katalogu
Wejście
0,0003 USD / 1K
Wyjście
0,0012 USD / 1K
Odczyt cache
≈0,00003 USD / 1K
minimax/minimax-m3.1-flash · JSON
{"about":"MiniMax M3.1 Flash to model MiniMax wydany 19 października 2026 roku do programowania, rozumowania i pracy nad zadaniami złożonymi z kilku powiązanych kroków. Producent koncentruje się na spójności dokumentów, planowaniu działań i tworzeniu oprogramowania. Model wspiera także rozumienie multimodalne; dostępny rodzaj wejścia w Ailoot zależy od wybranej metody.\n\n### Jakie zadania mu powierzyć\n\n- Przeczytanie dużej specyfikacji technicznej, wskazanie zależności i przygotowanie planu implementacji.\n- Analiza kodu, wyjaśnienie możliwej przyczyny błędu i zaproponowanie poprawki wraz z weryfikacją.\n- Porównanie kilku dokumentów, zebranie wspólnych wymagań i wskazanie rozbieżności w danych źródłowych.\n- Przygotowanie instrukcji, notatki analitycznej lub szkicu raportu o jednolitej strukturze.\n\nOficjalne materiały osobno omawiają długie sekwencje prac programistycznych: zrozumienie kodu źródłowego, implementację zmiany, usuwanie błędów i weryfikację testami. W rozmowie tekstowej można to zorganizować etapami: najpierw poprosić o plan, potem o konkretną zmianę, a następnie o wyjaśnienie i kryteria sprawdzenia.\n\n### Tekst i obrazy\n\nW Standard obrazy można przekazywać przez Chat Completions i Responses razem z pytaniem tekstowym. Można na przykład poprosić o analizę zawartości zrzutu ekranu, powiązanie widocznego elementu z opisem problemu lub uwzględnienie informacji z obrazu we wniosku tekstowym. Określ, która część obrazu jest ważna i jakiego wyniku potrzebujesz.\n\nW Ultra i przez zgodną z Gemini metodę tej karty używane jest wejście tekstowe. Wszystkie warianty zwracają tekst: objaśnienie, listę działań, analizę lub kod. Przy porównywaniu dokumentów i przygotowaniu raportu warto wcześniej określić strukturę wyniku oraz poprosić o oddzielenie informacji z materiałów od proponowanych wniosków.\n\n### Rozumowanie i długi kontekst\n\nMiniMax M3.1 Flash przeprowadza rozumowanie przed końcową odpowiedzią. Dokumentacja producenta przewiduje poziomy głębokości od low do max; model zachowuje włączone rozumowanie. Formę końcowej odpowiedzi określ osobno: szczegółowa analiza wewnętrzna i długi tekst dla użytkownika to różne wymagania.\n\nW Standard okno kontekstowe wynosi do 1 000 000 tokenów. Pozwala pracować z długimi materiałami tekstowymi, kodem i historią dyskusji w granicach wybranego zapytania. Przekaż nazwy źródeł, ich kolejność i potrzebne pytania; przy dużym wyniku podziel zadanie na zrozumiałe etapy i zachowuj pośrednie decyzje w kolejnych wiadomościach.","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 pomaga analizować dokumenty, pisać kod i planować zadania wieloetapowe; w Standard przez Chat Completions i Responses dostępne jest również wejście obrazowe."}

Pytania

Jak wybrać model do swojego zadania?

Najpierw określ potrzebne dane wejściowe i wyjściowe: tekst, obrazy, dźwięk lub wideo. Następnie porównaj zgodne metody API, dokładny ID modelu lub aktualny model docelowy aliasu, cenę i jednostkę rozliczeniową. GET /v1/models jest bezpłatne i zwraca listę modeli dostępnych dla Twojego klucza.

Czy każdy model obsługuje wszystkie metody API i typy mediów?

Korzystaj z metod API i typów danych wejściowych i wyjściowych podanych na karcie modelu. Obsługa tekstu, obrazów, dźwięku lub wideo zależy od wybranego modelu i metody; przed wysłaniem danych sprawdź odpowiedni przykład żądania.

Czym różni się ID modelu od aliasu?

Dokładny ID modelu wskazuje konkretny model. Alias wskazuje model, a jego model docelowy może się zmienić. Sprawdź w katalogu aktualny model docelowy aliasu; użyj dokładnego ID, jeśli Twoja integracja wymaga konkretnego modelu.

Jak porównać ceny przed wysłaniem żądania?

Sprawdź na karcie modelu cenę i jednostkę rozliczeniową wybranej metody API. Porównuj tę samą jednostkę i ten sam typ danych wejściowych i wyjściowych; historia żądań pokazuje rzeczywiste użycie i naliczoną kwotę.

Co daje subskrypcja?

Rabat na zakup tokenów do regularnej pracy. Wybierz plan według liczby żądań; warunki i koszt subskrypcji są widoczne przy zamawianiu.

Jak użyć kodu z rabatem do 50%?

Wpisz kod promocyjny przy zakupie tokenów. Kwota jest przeliczana według promocji; wysokość rabatu widzisz przed zapłatą.