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。
Minimax M3
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。
API 呼叫範例
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.
| 場景 | MiniMax 牌價 | OpenRouter | GPTProto | 每月節省 |
|---|---|---|---|---|
| Personal10M tokens / 月（4.8M 快取） | $4.90 | $5.17 | $3.92 | −$0.98≈ $11.75 / 年 |
| Team100M tokens / 月（48M 快取） | $48.96 | $51.65 | $39.17 | −$9.79≈ $117.50 / 年 |
| Business500M tokens / 月（240M 快取） | $244.80 | $258.26 | $195.84 | −$48.96≈ $587.52 / 年 |
每月節省 $0.00
年省約 $0.00 · 隨用隨付
相關模型
所有模型
Minimax M3目前
MiniMax · 1.05M context · $0.48/M input · $0.96/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
模型
價格：GPTProto
對比官方
對比 OpenRouter
上下文
穩定度
Minimax M3目前
MiniMax
$0.48 / $0.96每 1M tokens
-20%
-24%
1.05M
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。
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。
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。
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。