Minimax M3

MiniMax M3 API는 1M 토큰 컨텍스트 창과 MoE 아키텍처를 갖춘 고지능 워크플로우를 구동합니다. 이중 언어 추론, 네이티브 멀티모달 융합, 코드 분석에 뛰어나며, 비용의 일부만으로 GPT-4o 수준의 논리를 제공합니다.

모달리티

컨텍스트

API 사용 예제

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
    --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{
        "model": "MiniMax-M3",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ]
    }'

Minimax M3 pricing

Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 20% below official rates.

시나리오	MiniMax 정가	OpenRouter	GPTProto	월 절감
Personal10M 토큰 / 월 (4.8M 캐시)	$4.90	$5.17	$3.92	−$0.98≈ $11.75 / 년
Team100M 토큰 / 월 (48M 캐시)	$48.96	$51.65	$39.17	−$9.79≈ $117.50 / 년
Business500M 토큰 / 월 (240M 캐시)	$244.80	$258.26	$195.84	−$48.96≈ $587.52 / 년

출처별 월 비용

OpenRouter

$0.00

MiniMax

$0.00

GPTProto

$0.00

월 $0.00 절약

연간 절약 ≈ $0.00 · 사용한 만큼 결제

MiniMax M3 API 핵심 기능

MiniMax M3 API를 다른 LLM과 차별화하는 핵심 기술적 이점.

1M 토큰 컨텍스트 창

100만 토큰에 걸쳐 99.9% 검색 정확도를 유지하여 문서 중심 분석에서 덴스 모델보다 뛰어난 성능을 제공합니다.

MoE 기반 효율성

Mixture-of-Experts 아키텍처를 활용해 복잡한 추론 작업에 낮은 TTFT와 고속 처리를 제공합니다.

네이티브 멀티모달 융합

텍스트, 이미지, 오디오 입력을 인터리브 방식으로 처리하여 후기 융합 모델의 지연 없이 통합 추론을 수행합니다.

이중 언어 논리 추론

영어와 중국어에 특화되어 있으며 MATH 및 GSM8K 추론 벤치마크에서 최상위 점수를 달성합니다.

MiniMax M3 api FAQ 및 기술 세부정보

MiniMax M3 api에 대한 답변을 확인하세요. 컨텍스트 창 한도, 이중 언어 성능, GPTProto.com 통합 등이 포함됩니다.

MiniMax M3 api는 공식 액세스와 어떻게 비교되나요?

GPTProto.com은 통합 결제와 99.9% SLA를 갖춘 OpenAI 호환 인터페이스를 MiniMax M3 api에 제공합니다. 기본 클러스터에 높은 부하가 발생하더라도 MiniMax M3 api 호출이 안정적으로 유지되도록 지역 간 자동 장애 조치(failover)를 관리하며, 여러 공급업체 계정을 관리할 필요가 없습니다.

MiniMax M3 api로 전송된 데이터가 학습에 사용되나요?

아니요. 당사 플랫폼을 통한 MiniMax M3 api에서 개인정보 보호는 핵심 우선순위입니다. MiniMax M3 api를 통해 처리되는 모든 데이터는 엄격한 Zero-Retention 정책에 따라 처리됩니다. 귀하의 독점 비즈니스 데이터, 코드베이스 및 멀티모달 입력은 기본 모델을 학습하거나 개선하는 데 절대 사용되지 않습니다.

MiniMax M3 api의 일반적인 지연 시간은 어떻게 되나요?

표준 프롬프트의 경우 MiniMax M3 api는 약 400ms의 TTFT(Time-To-First-Token, 첫 토큰 생성 시간)를 제공합니다. 100k 토큰을 초과하는 초장기 컨텍스트를 처리할 때 응답 시간은 2~5초로 늘어날 수 있습니다. MoE 아키텍처 덕분에 MiniMax M3 api는 유사한 지능 수준의 많은 밀집 모델보다 빠릅니다.

GPT-4o에서 MiniMax M3 api로 어떻게 마이그레이션하나요?

마이그레이션은 원활합니다. GPTProto.com은 통합 스키마를 사용하므로 base URL을 업데이트하고 model 매개변수를 'MiniMax-M3'로 변경하기만 하면 됩니다. MiniMax M3 api는 표준 JSON 모드와 도구 호출을 지원하므로 기존 OpenAI 기반 로직을 최소한의 코드 변경으로 그대로 사용할 수 있습니다.

MiniMax M3 api에 파인튜닝이 지원되나요?

현재 MiniMax M3 api는 파인튜닝을 지원하지 않습니다. 그러나 방대한 1M 토큰 컨텍스트 창 덕분에 대부분의 사용자는 전통적인 파인튜닝보다 퓨샷 프롬프팅과 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 전략이 MiniMax M3 api에 더 효과적이고 유지 관리하기 쉽다고 생각합니다.

MiniMax M3 api는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

예. MiniMax M3 api는 512토큰 이상의 입력에 대해 패시브 프롬프트 캐싱을 제공합니다. 시스템 지시문이나 도구 정의와 같은 반복 콘텐츠를 자동으로 식별합니다. Hit 토큰은 상당한 할인 요금으로 청구되므로 MiniMax M3 api는 다중 턴 대화에 매우 비용 효율적입니다.