MiniMax M3.1 Flash API
MiniMax M3.1 Flash ist ein multimodales KI-Modell für hochfrequente Agentenaufgaben mit 1M-Kontext und effizienter Sparse-Attention-Architektur.
MiniMax M3.1 Flash ist das nächste Modell der Flash-Serie von MiniMax und wurde am 19. Oktober 2026 veröffentlicht. Es verarbeitet native Eingaben in Text, Bild und Video und gibt Text aus. Der Kontext umfasst 1M Tokens. Die Sparse-Attention-Architektur reduziert den Rechenaufwand bei der Antwortgenerierung. Das Denken ist immer aktiv und lässt sich in fünf Stufen einstellen: niedrig, mittel, hoch, ultra-hoch und max, wobei max die Standardeinstellung ist. Das Modell ist über OpenAI-kompatible und Anthropic-kompatible API-Endpunkte nutzbar.
Das Modell eignet sich für mehrstufige Geschäftsprozessautomatisierung über SaaS-Systeme in Vertrieb, Marketing, Betrieb, Kundenservice, Finanzen und Personalwesen. Es unterstützt mehrstufige Planung mit dokumentübergreifender Konsistenz und die Ausführung agentischer Aufgaben. Zu den weiteren Einsatzfeldern gehören lange Agenten-Codingsitzungen mit Repository-Generierung, Refactoring und Terminalaufgaben sowie Computer-Use zur Interaktion mit realen Umgebungen. Auch Cybersicherheitsaufgaben wie Code-Audit, Schwachstellen-Patching, Penetrationstests, Malware-Analyse und Reverse Engineering werden abgedeckt. Für häufige Coding- und Forschungsarbeiten, Finanzrecherche, multimodales Verständnis und Frontend-Entwicklung ist das Modell ebenfalls geeignet.
Die Online-Inferenzgeschwindigkeit liegt bei etwa dem Dreifachen der vorherigen Generation. Die Gesamtnutzungskosten für Agentenaufgaben sinken auf etwa 30 % der vorherigen Generation. Die Ausgabegeschwindigkeit übersteigt im Alltag 200 Tokens pro Sekunde, die mediane Ausgabegeschwindigkeit liegt über 170 Tokens pro Sekunde. Ein frühes anonymes Modell namens Space Bunny verarbeitete über 200 Billionen Tokens, wodurch das Modell in der Produktion validiert wurde. Unabhängige Tests von Artificial Analysis berichteten einen Intelligenzindex von etwa 42 bis 43. Eine hohe Rate an überconfidenten Falschantworten wird festgestellt. Ein Nutzerbericht weist darauf hin, dass Benchmark-Ergebnisse in realen Vergleichen nicht standhalten. Für Anwendungsfälle mit hohem Faktenanspruch wird eine Überprüfung der Fakten empfohlen.
Aktualisiert:
MODELL-ID
minimax-m3.1-flash- Kontext
- 1.049M
- Max. Ausgabe
- 524.288K
- Empfohlene API
- messages
- Eingabe
- text / image / video
- Ausgabe
- text
Highlights
- 1M-Token-Kontext
- Native Text-, Bild- und Videoeingabe
- Denken in fünf Stufen, Standard max
- Sparse-Attention-Architektur
- Über 200 Tokens pro Sekunde im Alltag
- OpenAI- und Anthropic-kompatible APIs
Anbieter
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| $0.15 | $0.6 | $0.015 | |
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Was man für $10 bekommt
- Eingabe
- 66,7 Mio. Token
- Ausgabe
- 16,7 Mio. Token
Geschätzt anhand der aktuellen Eingabe- und Ausgabepreise, vor Rabatten.
Benchmarks
- 76.2
BankerToolBench
Punkte
- 73.7%
DeepSWE v1.1
Prozent
- 61.7
OSWorld V2
Punkte
- 29.6
Agents' Last Exam (ALE)
Punkte
- 82%
CyberGym
Prozent
- 56.2%
SWE-Pro
Prozent
- 57.0%
Terminal Bench 2
Prozent
- 1495
GDPval-AA
Elo
Werte wie vom Modellanbieter veröffentlicht.
Schlussfolgern
- Standardaufwand
- max
- Immer aktiviert
- Ja
- Verfügbare Aufwandsstufen
- max / xhigh / high / medium / low
Schnellstart
Direkt einsetzbarer Code, um dieses Modell über die kompatiblen APIs der Felo API Platform aufzurufen. Testen Sie Prompts im Playground, bevor Sie Code schreiben.
API-Schlüssel hinterlegen
Erstellen Sie einen Schlüssel in Ihrem Konto bei der Felo API Platform und legen Sie ihn als Umgebungsvariable ab.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Erste Anfrage senden
Verwenden Sie diese Modell-ID mit dem Endpoint der Felo API Platform. Optionale Anfrage-Header wie X-Request-Id helfen bei der Fehlersuche.
minimax-m3.1-flashDieses Modell kann schlussfolgern. Wenn das gewählte Protokoll und die Modellroute Reasoning-Steuerungen bereitstellen, behalten Sie die zurückgegebenen Reasoning-Metadaten bei, wenn Sie das Gespräch fortsetzen.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "minimax-m3.1-flash",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Drittanbieter-SDKs verwenden
Setzen Sie in kompatiblen SDKs baseURL auf https://openapi.felo.ai/api/v1. Für Clients im Claude-Stil verwenden Sie die Anthropic-kompatible Basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.
Streaming aktivieren
Fügen Sie stream: true hinzu, um Antworten als Server-Sent Events zu erhalten.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m3.1-flash",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Die Felo API Platform stellt kompatible Oberflächen für Modellaufrufe bereit. Wählen Sie die Oberfläche, die Ihre App oder Ihr Agent-Client bereits unterstützt.
Messages
Anthropic-kompatible Nachrichten für Clients im Claude-Stil.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameter
modelstringminimax-m3.1-flashÖffentliche Modell-ID, die aufgerufen wird.max_tokensinteger—Maximale Anzahl generierter Tokens.messagesarray—Gesprächsnachrichten für Chat Completions.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Fordert strukturierte Ausgabe an, wenn unterstützt.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Steuert die Vielfalt der Antworten, wenn unterstützt.tool_choicestring or object—Steuert, ob ein Tool aufgerufen werden soll.toolsarray—Tool-Calling-Definitionen nach kompatiblem Schema.top_k———top_logprobs———top_p———Häufige Fragen
Was ist MiniMax M3.1 Flash?
MiniMax M3.1 Flash ist das nächste Modell der Flash-Serie von MiniMax und wurde am 19. Oktober 2026 veröffentlicht. Es verarbeitet native Eingaben in Text, Bild und Video und gibt Text aus. Der Kontext umfasst 1M Tokens. Die Sparse-Attention-Architektur reduziert den Rechenaufwand bei der Antwortgenerierung. Das Denken ist immer aktiv und lässt sich in fünf Stufen einstellen: niedrig, mittel, hoch, ultra-hoch und max, wobei max die Standardeinstellung ist. Das Modell ist über OpenAI-kompatible und Anthropic-kompatible API-Endpunkte nutzbar. Das Modell eignet sich für mehrstufige Geschäftsprozessautomatisierung über SaaS-Systeme in Vertrieb, Marketing, Betrieb, Kundenservice, Finanzen und Personalwesen. Es unterstützt mehrstufige Planung mit dokumentübergreifender Konsistenz und die Ausführung agentischer Aufgaben. Zu den weiteren Einsatzfeldern gehören lange Agenten-Codingsitzungen mit Repository-Generierung, Refactoring und Terminalaufgaben sowie Computer-Use zur Interaktion mit realen Umgebungen. Auch Cybersicherheitsaufgaben wie Code-Audit, Schwachstellen-Patching, Penetrationstests, Malware-Analyse und Reverse Engineering werden abgedeckt. Für häufige Coding- und Forschungsarbeiten, Finanzrecherche, multimodales Verständnis und Frontend-Entwicklung ist das Modell ebenfalls geeignet. Die Online-Inferenzgeschwindigkeit liegt bei etwa dem Dreifachen der vorherigen Generation. Die Gesamtnutzungskosten für Agentenaufgaben sinken auf etwa 30 % der vorherigen Generation. Die Ausgabegeschwindigkeit übersteigt im Alltag 200 Tokens pro Sekunde, die mediane Ausgabegeschwindigkeit liegt über 170 Tokens pro Sekunde. Ein frühes anonymes Modell namens Space Bunny verarbeitete über 200 Billionen Tokens, wodurch das Modell in der Produktion validiert wurde. Unabhängige Tests von Artificial Analysis berichteten einen Intelligenzindex von etwa 42 bis 43. Eine hohe Rate an überconfidenten Falschantworten wird festgestellt. Ein Nutzerbericht weist darauf hin, dass Benchmark-Ergebnisse in realen Vergleichen nicht standhalten. Für Anwendungsfälle mit hohem Faktenanspruch wird eine Überprüfung der Fakten empfohlen.
Wie wird die Nutzung abgerechnet?
Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.
Welche Eingabemodalitäten unterstützt MiniMax M3.1 Flash?
Das Modell verarbeitet native Eingaben in Text, Bild und Video und gibt Text aus.
Wie lang ist der Kontext von MiniMax M3.1 Flash?
Der Kontext umfasst 1M Tokens.
Für welche Aufgaben ist MiniMax M3.1 Flash geeignet?
Es eignet sich für mehrstufige Geschäftsprozessautomatisierung, lange Agenten-Codingsitzungen, Computer-Use, Cybersicherheitsaufgaben sowie Coding- und Forschungsarbeiten mit multimodalem Verständnis.
Wie lässt sich das Denken bei MiniMax M3.1 Flash steuern?
Das Denken ist immer aktiv und kann in fünf Stufen eingestellt werden: niedrig, mittel, hoch, ultra-hoch und max. Standard ist max.
Welche Schnittstellen bietet MiniMax M3.1 Flash?
Das Modell ist über OpenAI-kompatible und Anthropic-kompatible API-Endpunkte nutzbar.