FrontierModelo de texto

MiniMax M3

Pensado para agentes que corren largo, con un millón de tokens de contexto.

minimax-m3el valor de model en tu llamada

Está afinado para el trabajo agéntico: sesiones que se extienden muchos turnos, acumulan estado y tienen que seguir siendo coherentes al final. Es la diferencia entre un asistente que responde bien una pregunta y uno que sostiene una tarea de una hora.

El millón de tokens de contexto es lo que hace posible esa duración sin arquitectura extra: el historial entero sigue disponible, así que no hace falta resumirlo, indexarlo ni recuperarlo por fragmentos.

Precio y capacidad

$0.78entrada · 1M tokens
$3.12salida · 1M tokens
1 Mcontexto

Cuánto rinde el crédito

Cada plan incluye crédito de modelo mensual y este es el que se debita al usar MiniMax M3. El rango es real y no un promedio: el extremo alto es consumo de pura entrada y el bajo, de pura salida. Lo que gastes de verdad cae en el medio, según cuánto texto mandes y cuánto te devuelva.

start3,2–12,8 Mtokens de MiniMax M3 al mes
pro16,0–64,1 Mtokens de MiniMax M3 al mes
scale64–256 Mtokens de MiniMax M3 al mes

El crédito es uno solo y universal: el mismo saldo cubre texto, voz, imagen y video. Las cifras de arriba son alternativas, no se suman. Al agotarlo, la key se pausa hasta el reinicio del ciclo.

Para qué sirve

Agentes de sesión larga

Procesos que hacen muchos pasos seguidos y necesitan recordar lo que ya decidieron.

Corpus grandes en una sola pasada

Leer un conjunto extenso de documentos y responder sobre el total, no sobre un fragmento recuperado.

Conversaciones con memoria en contexto

Asistentes donde el historial completo importa y resumirlo pierde justo lo que hace falta.

Cómo se llama

El endpoint es compatible con OpenAI, así que apuntás el SDK que ya usás a https://ai.truo.cloud/v1 con tu key y cambiás el nombre del modelo. No hay SDK propio que aprender.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://ai.truo.cloud/v1",
    api_key="sk-...",
)

r = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola"}],
)

Cuándo conviene otro

Ninguno es el mejor para todo. Mirá GLM-5.2 cuando el trabajo es sobre todo código y llamadas a herramientas. Los dos entran por la misma key y descuentan del mismo presupuesto, así que cambiar es cambiar un string.

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