{
  "aboutHtml": "<p>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.</p><h3>Jakie zadania mu powierzyć</h3><ul><li>Przeczytanie dużej specyfikacji technicznej, wskazanie zależności i przygotowanie planu implementacji.</li><li>Analiza kodu, wyjaśnienie możliwej przyczyny błędu i zaproponowanie poprawki wraz z weryfikacją.</li><li>Porównanie kilku dokumentów, zebranie wspólnych wymagań i wskazanie rozbieżności w danych źródłowych.</li><li>Przygotowanie instrukcji, notatki analitycznej lub szkicu raportu o jednolitej strukturze.</li></ul><p>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.</p><h3>Tekst i obrazy</h3><p>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.</p><p>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.</p><h3>Rozumowanie i długi kontekst</h3><p>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.</p><p>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.</p>",
  "aboutText": "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.",
  "locale": "pl",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Core</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>1 000 000 <em>tokenów</em></dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>524 288 <em>tokenów</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,00015 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0006 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,000015 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache, 5 min</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|responses|/v1/responses|MiniMax-M3.1-Flash",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Core</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>1 000 000 <em>tokenów</em></dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>524 288 <em>tokenów</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,00015 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0006 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,000015 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache, 5 min</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|chat|/v1/chat/completions|MiniMax-M3.1-Flash",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Core</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/{model}:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>1 000 000 <em>tokenów</em></dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>524 288 <em>tokenów</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,00015 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0006 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,000015 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache, 5 min</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/{model}:generateContent",
        "request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|gemini|/v1beta/models/{model}:generateContent|MiniMax-M3.1-Flash",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>968 576 <em>tokenów</em></dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>80 000 <em>tokenów</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,00003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache</dt><dd>≈0,000036 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache, 5 min</dt><dd>≈0,000036 USD <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|MiniMax-M3.1-Flash",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>968 576 <em>tokenów</em></dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>80 000 <em>tokenów</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,00003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache</dt><dd>≈0,000036 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache, 5 min</dt><dd>≈0,000036 USD <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|MiniMax-M3.1-Flash",
      "ordinal": 4,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/MiniMax-M3.1-Flash:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>968 576 <em>tokenów</em></dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>80 000 <em>tokenów</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,00003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache</dt><dd>≈0,000036 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Zapis do cache, 5 min</dt><dd>≈0,000036 USD <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/MiniMax-M3.1-Flash:generateContent",
        "request_model_id": "MiniMax-M3.1-Flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/MiniMax-M3.1-Flash:generateContent|MiniMax-M3.1-Flash",
      "ordinal": 5,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,00003 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "minimax/minimax-m3.1-flash",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "minimax/minimax-m3.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|minimax%2Fminimax-m3.1-flash",
      "ordinal": 6,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,00003 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "minimax/minimax-m3.1-flash",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "minimax/minimax-m3.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|minimax%2Fminimax-m3.1-flash",
      "ordinal": 7,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,00003 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "minimax/minimax-m3.1-flash",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "minimax/minimax-m3.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|minimax%2Fminimax-m3.1-flash",
      "ordinal": 8,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/minimax/minimax-m3.1-flash:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>0,0003 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>0,0012 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>≈0,00003 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "minimax/minimax-m3.1-flash",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/minimax/minimax-m3.1-flash:generateContent",
        "request_model_id": "minimax/minimax-m3.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/minimax/minimax-m3.1-flash:generateContent|minimax%2Fminimax-m3.1-flash",
      "ordinal": 9,
      "rawMethod": {
        "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_id": "minimax/minimax-m3.1-flash",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/pl/minimax-minimax-m3-1-flash/",
    "description": "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.",
    "locale": "pl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/pl/minimax-minimax-m3-1-flash/index.md",
    "title": "MiniMax: MiniMax M3.1 Flash",
    "url": "https://ailoot.ai/models/pl/minimax-minimax-m3-1-flash/"
  },
  "rawModel": {
    "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."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "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.",
  "source": {
    "audit_sha256": "c59863a4fda787e28db7f968a861b2715497a29a4f193cfd075d0a488c3665e6",
    "bridge_map_sha256": "c59863a4fda787e28db7f968a861b2715497a29a4f193cfd075d0a488c3665e6",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "18b1181432b517352a381cc20510022c1b5dc1cd488c1f2719d4c9736c968918",
      "renderer_sha256": "19857fe4524e380b439f3b08d06374786526d2163493acd84b2077bd615ff582"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "18b1181432b517352a381cc20510022c1b5dc1cd488c1f2719d4c9736c968918",
    "renderer_sha256": "19857fe4524e380b439f3b08d06374786526d2163493acd84b2077bd615ff582"
  },
  "sourceRevision": "a2232691a06f93a5fe28dbd197449572a181f1f2e911017aa7c2c7b77ae316e3"
}