01
長文ドキュメント分析
MiniMax M3 を契約書、レポート、研究資料、大規模技術文書に適用します。構造化プロンプトで根拠を抽出し、節を比較し、検証可能な要約を作れます。
Playground で MiniMax M3 を試す
Text Generation
MiniMax
MiniMax M3 API
MiniMax M3 は百万トークン級の超長文コンテキストに対応する大規模言語モデルで、長文書の理解、複雑な推論、ツール呼び出しに優れています。長文対話やナレッジベース応答、要約処理など高度な業務用途に適しています。APIAny の OpenAI 互換 API から直接呼び出せます。
24時間ステータス監視
直近24時間の成功率: 100%
モデル：
料金： 2.4 credits per 1K input tokens · ≈ $0.0012-$0.0024 · 10 credits per 1K output tokens · ≈ $0.005-$0.01高い安定性と、APIAny プラットフォーム上の詳細な使用履歴を提供します。
minimax-m3
56（推奨：2,000）
0.7
02
Sampling temperature.
4096
18192
Maximum output tokens.
USD 見積 $0.0205-$0.041：最大チャージパックは $1 = 2,000 クレジットで換算。スターターパックは $1 = 1,000 クレジットで換算。
プレビュー
実行中のタスクはありませんLLM結果プレビュー
履歴
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生成履歴がここに表示されます
入力
2.4 クレジット/1K
≈ $0.0012-$0.0024
出力
10 クレジット/1K
≈ $0.005-$0.01
キャッシュ読み取り
3 クレジット/1K
≈ $0.0015-$0.003
コンテキスト
1M
最大出力
8k
料金
モデル ID
タイプ
課金項目
料金
minimax-m3
テキスト生成
入力 token
2.4 クレジット 1K 入力 token ごと · ≈ $0.0012-$0.0024
minimax-m3
テキスト生成
キャッシュ読み取り token
3 クレジット 1K キャッシュ入力 token ごと · ≈ $0.0015-$0.003
minimax-m3
テキスト生成
出力 token
10 クレジット 1K 出力 token ごと · ≈ $0.005-$0.01
minimax-m3
テキスト生成
最低利用料
0.02 クレジット 最低 · ≈ $0.00001-$0.00002
モデル IDminimax-m3
タイプテキスト生成
課金項目入力 token
料金2.4 クレジット 1K 入力 token ごと · ≈ $0.0012-$0.0024
モデル IDminimax-m3
タイプテキスト生成
課金項目キャッシュ読み取り token
料金3 クレジット 1K キャッシュ入力 token ごと · ≈ $0.0015-$0.003
モデル IDminimax-m3
タイプテキスト生成
課金項目出力 token
料金10 クレジット 1K 出力 token ごと · ≈ $0.005-$0.01
モデル IDminimax-m3
タイプテキスト生成
課金項目最低利用料
料金0.02 クレジット 最低 · ≈ $0.00001-$0.00002
モデル概要
MiniMax M3 API とは？
MiniMax M3 は百万トークン級の超長文コンテキストに対応する大規模言語モデルで、長文書の理解、複雑な推論、ツール呼び出しに優れています。長文対話やナレッジベース応答、要約処理など高度な業務用途に適しています。APIAny の OpenAI 互換 API から直接呼び出せます。
標準ルートを決める前に、推論の深さ、ワークフローへの適合性、本番運用の制約からモデルを評価します。
APIAny は MiniMax M3 をドキュメント付き API として提供し、リアルタイム料金、モデル状態、リクエスト例、Playground を同じページにまとめています。モデルを評価した後も、認証、利用記録、本番ルーティングを一つのプラットフォームで管理できます。
Playground で MiniMax M3 を試す
ユースケース
MiniMax M3 API で何を構築できるか
以下は、実際のプロダクトで MiniMax M3 が適する代表的なワークフローです。同じ入力を Playground で試し、関連モデルと結果を比較して、品質、レイテンシ、予算に合うルートを選択してください。
02
調査と複雑な推論
MiniMax M3 で難しい問題を分解し、根拠を比較し、意思決定向けの分析を作ります。事実、仮定、提案を区別させると検証しやすくなります。
Playground で MiniMax M3 を試す
03
ツール連携ワークフロー自動化
MiniMax M3 でタスク分類、ツール選択、構造化引数の準備、結果要約を行います。権限とアクション検証はアプリ側で管理します。
Playground で MiniMax M3 を試す
APIAny の利点
APIAny 経由で MiniMax M3 を使う理由
APIAny はモデルアクセスと本番運用に必要な制御を統合し、プロバイダーごとに別の連携を維持する負担を減らします。
安定した一つの API
APIAny キーと明確なリクエスト形式で MiniMax M3 を呼び出します。上流ルートやモデル版が変わっても、アプリ側の連携を安定させられます。
透明な利用量と料金
MiniMax M3 の最新料金ルールを確認し、Playground でクレジットを見積もり、完了後にリクエスト単位の利用記録を確認できます。
本番向けルーティング制御
モデル状態、チャネル健全性、再試行ポリシー、利用ログを使い、MiniMax M3 を本番ワークフローの一部として運用できます。
主要機能
MiniMax M3 API の主な特徴
MiniMax M3 を評価するときに重要な入力、出力、ワークフロー特性を整理しています。利用可能なパラメーターは、このページの最新 API Reference を確認してください。
/01
長いコンテキスト処理
大きなコンテキストでコード、文書、履歴、複雑な指示を処理しつつ、トークンコストを監視します。
/02
複雑な推論
MiniMax M3 で多段階の問題を分解し、選択肢を比較し、レビュー可能な構造化結論を作ります。
/03
ツール・エージェント連携
MiniMax M3 がツール呼び出しを準備・選択し、アプリが権限、引数、操作記録を管理します。
/04
多言語対応
MiniMax M3 で言語横断の理解・生成フローを構築し、各地域の用語とトーンを確認します。
/05
ストリーミング応答
対応する MiniMax M3 のテキストを逐次表示し、対話型アシスタントや長い生成に利用します。
導入
MiniMax M3 API の導入方法
Playground のテストから認証済み本番リクエストまでを 3 ステップで進められます。モデル ID、リクエスト形式、料金、レスポンス例を一か所で確認できます。 代表的なプロンプトから始め、明確な品質確認とフォールバックを備えた観測可能な本番トラフィックへ移行します。
- 01
API キーを作成
APIAny にログインしてプロジェクトキーを作成し、アプリに必要なモデル範囲と予算だけを設定します。
- 02
MiniMax M3 リクエストを送信
このページの例をコピーし、model フィールドを選択した MiniMax M3 バージョンに設定して、記載の APIAny エンドポイントへ送信します。
- 03
監視と改善
状態、レイテンシ、クレジット、返却された利用量を追跡します。本番トラフィックを移す前に、代表的な入力でバージョンや関連モデルを比較します。
FAQ
MiniMax M3 API のよくある質問
MiniMax M3 の機能、ユースケース、導入、バージョン選択に関する回答です。
MiniMax M3 API とは何ですか？
MiniMax M3 は百万トークン級の超長文コンテキストに対応する大規模言語モデルで、長文書の理解、複雑な推論、ツール呼び出しに優れています。長文対話やナレッジベース応答、要約処理など高度な業務用途に適しています。APIAny の OpenAI 互換 API から直接呼び出せます。 APIAny では、認証付き API としてこのモデルを呼び出し、料金、状態、リクエスト例、Playground を同じページで確認できます。
MiniMax M3 API で何を作れますか？
MiniMax M3 の代表的な用途は 長文ドキュメント分析, 調査と複雑な推論, ツール連携ワークフロー自動化 です。適合性は、入力形式、出力品質、レイテンシ、コスト要件によって決まります。
APIAny から MiniMax M3 を呼び出す方法は？
APIAny キーを作成し、このページのエンドポイントを使い、model フィールドに選択した MiniMax M3 バージョンを設定します。コードへ組み込む前に Playground で動作するペイロードを作れます。
MiniMax M3 のバージョンはどう選びますか？
料金、対応パラメーター、長いコンテキスト処理, 複雑な推論, ツール・エージェント連携 などの機能を比較してください。本番を想定した入力を試してから標準ルートを決めることを推奨します。
API 説明
標準 REST API からこのモデルを呼び出せます。API Key で認証した後、下のエンドポイントを選ぶとパラメータと例を確認できます。
認証
すべてのリクエストで Authorization ヘッダーに Bearer トークンを含める必要があります。コンソールで API Key を作成してください。
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYPOST
https://apiany.ai/v1/chat/completionsリクエストパラメータ
| パラメータ | タイプ | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
model | 文字列 | 必須 | 呼び出すモデル識別子。このモデルの ID を使用します。 |
messages | 配列 | 必須 | OpenAI チャット形式のメッセージ履歴（role + content）。 |
stream | ブール値 | 任意 | true の場合、レスポンスは SSE ストリームとして返されます。 |
リクエスト例
curl "https://apiany.ai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "APIAny.AI のマルチチャネルモデル集約機能を3文で紹介し、本番環境向けのアドバイスを1つ挙げてください。"
}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 4096
}'レスポンス例
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "minimax-m3",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I help?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 12,
"completion_tokens": 18,
"total_tokens": 30
}
}
