ГлавнаяМоделиТекстовая модельMiniMax M3.1 Flash

MiniMax M3.1 Flash API

1M context
ПровайдерMinimax

minimax-m31-flash — текстовая модель-модель от Minimax.

function_callingprompt_cachingreasoningstreamingvision

Попробуйте прямо здесь

MiniMax M3.1 Flash Открыть в песочнице

Что умеет MiniMax M3.1 Flash

  • Вызов функций
  • Кэширование промпта
  • Рассуждения
  • Потоковый ответ
  • Анализ изображений

Стоимость

за 1 млн кэшированных входных токенов
единый
1.98 ₽
за 1 млн входных текстовых токенов
единый
19.81 ₽
за 1 млн выходных текстовых токенов
единый
79.23 ₽

Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.

Технические характеристики

Контекст
1,000,000
токенов
Output
524,288
токенов
Vendor
minimax
Modality
text

MiniMax M3.1 Flash в Ranvik API

MiniMax M3.1 Flash — мультимодальная модель китайского провайдера MiniMax, выпущенная 19 октября 2026 года. Ее сильная сторона — сочетание агентных сценариев, программирования, Computer Use и задач кибербезопасности с ускоренным инференсом. В основе — более агрессивная разреженность вычислений; MiniMax заявляет скорость свыше 200 токенов в секунду в типичных сценариях.

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание
messagesreq
array
min: 1
—
История диалога: system, user, assistant, tool. Поддерживаются текст, image_url и video_url. В ответах инструментов сохраняйте tool_call_id, а в сообщениях assistant — tool_calls и reasoning_content.
1 пример
Примеры
[
  {
    "role": "user",
    "content": "Привет!"
  }
]
reasoning_effort
enum
low, medium, high, xhigh, max
max
Глубина рассуждений. Рассуждения нельзя отключить; none не поддерживается.
thinking.type
enum
adaptive
—
Единственный допустимый режим. disabled не поддерживается. Можно не передавать.
reasoning_split
boolean
true
—
При true рассуждения возвращаются отдельно в reasoning_content. false не поддерживается.
max_completion_tokens
integer
min: 1 · max: 524288
—
Максимум токенов рассуждений и ответа вместе. Рекомендуется 131072. Слишком малый лимит может не оставить места для ответа.
max_tokensdeprecated max_completion_tokens
integer
min: 1 · max: 524288
—
Устаревшее имя лимита. Используйте max_completion_tokens; не передавайте оба поля одновременно.
stream
boolean
—
false
SSE-поток ответа и рассуждений.
stream_options.include_usage
boolean
—
—
При true в SSE включается статистика токенов.
tools
array
—
—
Определения функций в формате OpenAI tools. Возвращайте полный assistant message и результат tool в следующем запросе.

Параметры ответа

Что возвращает API. У медиа-моделей формат зависит от режима: sync — сразу результат, async — task_id для опроса через GET /v1/tasks/{id}.

Sync (HTTP 200)

OpenAI chat.completion: choices[].message.content, reasoning_content, tool_calls; finish_reason и usage с prompt_tokens_details.cached_tokens.

Пример кода

minimax-m31-flash_example.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru/v1")
resp = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m31-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
Полная документация модели

Частые вопросы о MiniMax M3.1 Flash

MiniMax M3.1 Flash — модель MiniMax для агентных сценариев, программирования и работы с компьютером. В Ranvik API ее можно подключить единым ключом.
Она помогает автоматизировать многошаговые задачи, анализировать код и создавать решения. Ranvik API упрощает интеграцию модели в приложения и сервисы.
API MiniMax M3.1 Flash доступен в Ranvik API: зарегистрируйтесь, пополните баланс, создайте ключ и отправляйте запросы через совместимый интерфейс.
В России MiniMax M3.1 Flash можно подключить через Ranvik API без VPN: сервис предоставляет единый API-ключ для запросов из вашего приложения.
Да, в Ranvik API доступно пополнение и оплата в российских рублях. Средства списываются с баланса проекта по фактическому использованию модели.
Укажите ключ Ranvik API, базовый URL сервиса и имя модели в клиенте с OpenAI-совместимым интерфейсом, затем передайте сообщения в запросе.