MoE 驅動的高效能
採用混合專家（Mixture-of-Experts）架構，為複雜推理任務提供低 TTFT 與高速處理能力。
MiniMax-M3 / image-to-text
MiniMax M3 API 支援具備高智慧的工作流程，提供 1M token 上下文視窗與 MoE 架構。它在雙語推理、原生多模態融合及程式碼分析方面表現出色，以極低的成本提供 GPT-4o 等級的邏輯能力。
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核心 MiniMax M3 API 功能
讓 MiniMax M3 API 脫穎而出的關鍵技術優勢，勝過其他 LLM。
原生多模態融合
處理交錯的文字、圖像與音訊輸入，實現統一推理，不受晚期融合模型延遲的影響。
雙語邏輯推理
針對英文與中文進行最佳化，在 MATH 和 GSM8K 推理基準測試中取得頂尖成績。
100 萬 Token 上下文視窗
在 100 萬個 Token 的範圍內維持 99.9% 的檢索準確率，在文件密集型分析方面勝過稠密模型。
如何取得 MiniMax-M3 API 金鑰
取得 MiniMax-M3 API 金鑰只需四個步驟，僅需幾分鐘。建立免費的 GPTProto 帳號、儲值、產生金鑰，並進行第一次呼叫 — 在 $0.48 / $0.96 這裡能以比直連更划算的價格取得 MiniMax-M3 API 金鑰，且單一金鑰即可在平台上所有模型通用。完整 MiniMax-M3 說明文件 請參閱說明文件。
註冊
建立您的免費 GPT Proto 帳號即可開始。您可以隨時為您的團隊設定組織。
儲值
您的餘額可用於平台上的所有模型，包括 MiniMax-M3，讓您能靈活地進行實驗並隨需求擴充。
產生您的 API 金鑰
在您的儀表板中建立 API 金鑰 — 進行 MiniMax-M3 請求時，您將需要它來進行驗證。
進行第一次 API 呼叫
使用您的 API 金鑰搭配我們的範例程式碼，透過 GPT Proto 向 MiniMax-M3 發送請求，並立即查看 AI 生成的結果。
MiniMax M3 API 常見問題與技術詳情
尋找有關 MiniMax M3 API 的答案，包括上下文視窗限制、雙語效能及 GPTProto.com 整合資訊。
MiniMax M3 API 與官方存取方式相比如何？
GPTProto.com 為 MiniMax M3 API 提供相容於 OpenAI 的介面、統一計費以及 99.9% 的 SLA。我們會管理跨區域的自動故障轉移，確保即使主要叢集負載過高，您的 MiniMax M3 API 呼叫仍能保持穩定，完全不需要您管理多個供應商帳戶。
傳送至 MiniMax M3 API 的資料會被用於訓練嗎？
不會。隱私是我們平台上 MiniMax M3 API 的核心優先事項。所有透過 MiniMax M3 API 處理的資料，都會依照嚴格的零保留政策處理。您的專有業務資料、程式碼庫及多模態輸入絕不會被用於訓練或改進底層模型。
MiniMax M3 API 的典型延遲是多少？
對於標準提示，MiniMax M3 API 的首個 Token 延遲（TTFT）約為 400 毫秒。處理超過 100k tokens 的超長上下文時，回應時間可能增加至 2–5 秒。MoE 架構確保 MiniMax M3 API 在相近智慧等級下，仍比許多密集模型更快速。
如何從 GPT-4o 遷移至 MiniMax M3 API？
遷移十分順暢。由於 GPTProto.com 使用統一的結構描述，您只需更新基礎 URL，並將模型參數變更為 'MiniMax-M3'。MiniMax M3 API 支援標準 JSON 模式和工具呼叫，讓您現有的 OpenAI 架構邏輯只需進行極少的程式碼變更即可運作。
MiniMax M3 API 是否提供微調功能？
目前 MiniMax M3 API 尚不支援微調。不過，憑藉其龐大的 1M token 上下文視窗，大多數使用者會發現，對 MiniMax M3 API 而言，少樣本提示和 RAG（檢索增強生成）策略比傳統微調更有效，也更容易維護。
MiniMax M3 API 是否支援提示快取？
是。MiniMax M3 API 支援對 512 個 tokens 以上的輸入進行被動提示快取。系統會自動識別系統指令或工具定義等重複內容。命中快取的 tokens 可享有大幅折扣計費，讓 MiniMax M3 API 在多輪對話中極具成本效益。