MiniMax文本模型

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概述

作为新⼀代flash模型,M3.1 Flash 在 Agentic 任务、编程及⽹络安全能⼒等⽅⾯实现了全⾯提升,同时保持了极具竞争⼒的使⽤成本,在性能与效率两⽅⾯同时取得了巨⼤的提升。相⽐上⼀代 M3,M3.1 Flash 在多项基准测试中取得了显著进步,尤其在复杂 agent 任务(cowork)、软件开发(coding)及⽹络安全⽅⾯,达到了全球领先模型⽔平。

输入

文本图像视频

输出

文本

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀,减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求,降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后,模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型,使其更适配特定任务。查看文档

定价

  • 输入
    ¥1/M tokens
  • 输出
    ¥4/M tokens
  • 输入(缓存命中)
    ¥0.1/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    1M
  • 最大输入(思考模式)
    1M
  • 上下文
    1M
  • TPM每分钟 Token 数
    20M
  • RPM每分钟请求数
    500

API 参考

调用API
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from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",  # 替换为你的百炼API Key
    base_url="https://cn-beijing.maas.qianwenaiapi.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax/MiniMax-M3.1-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "你是谁"}],
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True,
)

for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content:
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    if hasattr(delta, "content") and delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)