TokenGate
Documentación
docs / modelos / minimax
MiniMax

MiniMax M-series

No hay escala de esfuerzo graduada en MiniMax: M3 permite apagar o prender el razonamiento (adaptive/disabled), mientras que los M2.x lo tienen siempre activo y no se puede desactivar aunque lo pidas explícitamente.

Capacidades por generación

👁️

Visión — solo en M3

El input multimodal (imagen y video) está limitado al modelo M3. Acepta JPEG, PNG, GIF, WebP (hasta 10 MB) y MP4, AVI, MOV, MKV (hasta 50 MB por URL/base64; videos más grandes requieren la Files API). El parámetro detail (low/default/high) va de unos cientos de tokens hasta ~15K+ tokens por imagen en high.

🧵

reasoning_split

En M3, este parámetro separa el pensamiento en reasoning_content y reasoning_details. En los M2.x, el contenido de pensamiento aparece embebido dentro de tags <think> en el propio content — un formato distinto que hay que parsear diferente.

🛠️

Function calling multi-turno

En conversaciones con tool calls, tenés que reenviar el assistant message completo (incluido el campo tool_calls) en cada turno siguiente para mantener la continuidad de la cadena de razonamiento — omitirlo rompe el contexto.

🚫

Sin cache write real

El dialecto OpenAI-compatible de MiniMax no reporta tokens de escritura de caché en la respuesta — algo a tener en cuenta si construís tu propia contabilidad de uso sobre las respuestas crudas de la API.

MiniMax M3

MiniMax-M3

flagship · estándar
Contexto1M tok
Thinkingadaptive/disabled

La variante más nueva de la serie M — razonamiento agéntico, tool use, código, contexto largo (1M tokens) y la única con visión. Tiene un tramo separado por tamaño de prompt (≤512K / >512K).

Cuándo usarlo: agentic tools y contexto largo con la flexibilidad de apagar el razonamiento en tareas simples, o cuando necesitás que el modelo procese imágenes/video.
razonamientocódigoagentic_toolsdocumentos largos

MiniMax M2.x (M2.7 / M2.5 / M2.1)

MiniMax-M2.7

balanced · estándar
Contexto200K tok
Salida máx.131K tok

La generación anterior de MiniMax — razonamiento siempre activo, sin toggle: aunque mandes thinking:{type:"disabled"}, el modelo sigue pensando igual. Contexto de 200K (input+output combinados). M2.5 y M2.1 comparten las mismas specs de contexto/output.

Cuándo usarlo: razonamiento, código y documentos largos donde no necesitás desactivar el pensamiento ni procesar imágenes.
razonamientocódigodocumentos largos

Ejemplo: desactivar thinking en M3

{
  "model": "MiniMax-M3",
  "thinking": {"type": "disabled"},
  "messages": [{"role": "user", "content": "Traducí este párrafo al portugués"}]
}

// En M2.x este mismo body es aceptado pero ignorado — el modelo sigue razonando.