MMMiniMax · API e pesos abertos
MiniMax-M3
O MiniMax-M3, de MiniMax, custa R$ 1,55 por milhão de tokens de entrada e R$ 6,22 por milhão de saída. Uma conversa de WhatsApp com 10 respostas sai por cerca de R$ 0,14.
- Lê imagem
- Lê vídeo
- Raciocina antes de responder
- Usa ferramentas
- Pesos abertos
Onde o MiniMax-M3 fica no preço
16 dos 94 modelos com preço oficial custam menos na entrada; 77 custam o mesmo ou mais.
Preço
| Tipo de token | R$ | US$1 |
|---|---|---|
| Entrada o que o modelo lê | R$ 1,55 | US$ 0,30 |
| Saída o que o modelo escreve | R$ 6,22 | US$ 1,20 |
| Entrada lida do cache texto repetido que a empresa guarda | R$ 0,31 | US$ 0,060 |
Histórico de preço: um registro até agora, de 25/09/2026. A curva aparece aqui no dia em que o preço mudar, sem curva inventada.
Quanto custa no WhatsApp
| Uso | Custo estimado |
|---|---|
| 1 resposta do agente | R$ 0,014 |
| 1 conversa (10 respostas) | R$ 0,14 |
| 1.000 respostas por mês | R$ 14,30 |
| 10.000 respostas por mês | R$ 142,95 |
Premissa: cada resposta lê 8.000 tokens e escreve 300.2
MiniMax-M3 e os modelos de MiniMax de preço parecido
R$ por 1 milhão de tokens de entrada. Todos os 8 de MiniMax com preço oficial.
Qualidade nos testes
LMArena3
| Nome na LMArena | Posição | Nota e faixa | Votos | Data do placar |
|---|---|---|---|---|
minimax-m3 | 84º de 402 | 1.441,3 1.437 a 1.445,5 | 48.540 | 13/09/2026 |
Em português: o repositório MiniMaxAI/MiniMax-M3 não foi avaliado no Open Portuguese LLM Leaderboard, que está arquivado e não recebe modelos novos (última avaliação em 01/09/2025).6
Ficha do MiniMax-M3
Origem
| Empresa | MiniMax |
|---|---|
| Tipo | API e pesos abertos |
| Nome na página de preços | MiniMax-M3 |
| Publicado no Hugging Face em | 02/06/2026 |
Capacidade
| Janela de contexto | 1.000.000 tokens5 |
|---|---|
| O que lê | texto, imagem e vídeo |
| O que gera | texto |
| Raciocina antes de responder | sim |
| Usa ferramentas (chamada de função) | sim |
Acesso
| API da empresa | sim, com preço oficial |
|---|---|
| Pesos abertos | MiniMaxAI/MiniMax-M3 |
| Licença declarada | outra: minimax-community4 |
| Parâmetros | 427 bilhões 427.040.140.160 |
| Downloads em 30 dias | 165.796 |
| Downloads desde a publicação | 726.638 |
| Curtidas no Hugging Face | 1.551 |
| Download exige aceitar termos antes | não |
| Limite de posições no config.json | 1.048.576 teto técnico do arquivo, não é a janela de contexto anunciada |
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Como Certu pode ajudar
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Fontes e método
- Fonte do preço: MiniMax, preços da API por uso (documentação oficial, versão Markdown), lida em 25/09/2026. Nome do modelo na página:
MiniMax-M3. Preço para até 512 mil tokens de entrada, já com o desconto que a página chama de permanente (preço de lista riscado: US$ 0,60 e US$ 2,40). Acima de 512 mil tokens: US$ 0,60 e US$ 2,40. Como a página foi lida: O robots.txt libera tudo e os termos de serviço não têm cláusula contra acesso automatizado ao site (lidos em 25/09/2026). Preço de tabela da API, camada padrão, sem desconto de lote, cache ou contrato. Entrada é o que o modelo lê; saída é o que ele escreve. Cache é o preço da entrada que a empresa já guardou de uma pergunta anterior, quando a página informa. Real pela PTAX de venda do Banco Central de 24/09/2026: R$ 5,1795 por dólar. - A conta da conversa: 10 respostas do agente, cada uma lendo 8.000 tokens de entrada (instruções, o que a empresa sabe e o histórico da conversa) e escrevendo 300 tokens de saída. É a base que Certu usa para estimar o custo por resposta. Não entra desconto de cache nem os tokens extras dos modelos que "pensam" antes de responder, então modelo que raciocina pode sair mais caro. Numa medição de Certu de 05/08/2026, com dois negócios reais no Gemini, o custo ficou entre R$ 72 e R$ 77 por 10 mil mensagens, abaixo desta estimativa.
- Fonte: LMArena, placar de texto, conjunto de dados público no Hugging Face (licença CC BY 4.0), publicado em 13/09/2026, consultado em 25/09/2026. O que o número mede: Nota do placar de texto da LMArena, na versão com controle de estilo e na categoria geral: pessoas mandam a mesma pergunta para dois modelos sem saber quais são e votam na melhor resposta, e a LMArena transforma os votos numa nota. Quanto maior, mais vezes o modelo ganhou. A faixa de confiança é o intervalo que a própria LMArena publica para a nota. A posição é a do placar inteiro, que tem modelos fora deste catálogo. Como o nome foi casado: Mesma empresa e mesmo nome, sem contar ponto, espaço e hífen. Aceita também o nome com o nível de raciocínio no fim (high, medium, low, minimal) e o nome com data no fim quando a LMArena só conhece aquele modelo por uma data. Como cada nome casou com este modelo:
minimax-m3: mesmo nome. - Fonte: Hugging Face, API pública de modelos, consultado em 25/09/2026. O que o número mede: Dados do repositório oficial da empresa no Hugging Face: a licença declarada no cartão do modelo, o total de parâmetros dos arquivos safetensors (quando o repositório publica), downloads nos últimos 30 dias e desde sempre, curtidas, a tarefa principal, se o download exige aceitar termos antes e o limite de posições do config.json (max_position_embeddings, um teto técnico que não é a janela de contexto anunciada). Como o nome foi casado: Entram os repositórios de geração de texto das organizações oficiais de cada empresa: os 6 mais baixados em 30 dias e os 6 com mais curtidas, sem versões quantizadas, modelos Base, de segurança ou de teste, com pelo menos 1.000 downloads em 30 dias. Um repositório com o mesmo nome de um modelo da página de preços da mesma empresa vira um modelo só.
- Janela de contexto: página oficial, lida em 25/09/2026 (a documentação oficial do modelo escreve "Context Window 1,000,000"). O que lê e gera, saída máxima, raciocínio e ferramentas: documentação oficial de MiniMax, lida à mão em 25/09/2026. Campo que a fonte oficial não traz fica fora da ficha e aparece na linha "Não informado na fonte oficial".
- Fonte: Open Portuguese LLM Leaderboard (placar aberto de modelos em português) (licença Apache 2.0), consultado em 25/09/2026. O que o número mede: Média, de 0 a 100, de nove provas em português: ENEM, vestibulares da USP e da Unicamp (BLUEX), exame da OAB, entendimento de frases (ASSIN2 RTE e STS, FaQuAD NLI), discurso de ódio (HateBR e Portuguese Hate Speech) e sentimento em tweets (TweetSentBR). O placar só avalia modelos de pesos abertos, rodando os pesos na precisão indicada, e está arquivado (não recebe modelos novos). Como o nome foi casado: O repositório avaliado no Hugging Face é o mesmo repositório oficial da empresa que o catálogo usa para o modelo. A média normalizada (NPM) desconta o que um chute ao acaso acertaria em cada prova.