MiniMax-M3.1-Flash: precio, contexto y rendimiento

Lo que hay que saber

MiniMax-M3.1-Flash es un modelo de lenguaje de MiniMax, lanzado el 19 de octubre de 2026. Es un lanzamiento muy reciente. Es un modelo cerrado: se accede a él por API, a través de MiniMax o de uno de los 19 proveedores recogidos en models.dev. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero.

Lo clasificamos entre los modelos económicos (24 modelos de esta categoría en el sitio).

¿Qué dicen las pruebas independientes?

A 22 de octubre de 2026, Epoch AI no publica ninguna puntuación de MiniMax-M3.1-Flash en las pruebas de nuestra cesta. Para situarlo, hay que fijarse en sus características y su precio, y probarlo con sus propios casos.

En MiniMax, el modelo mejor puntuado que seguimos es MiniMax-M3, con un índice de 55,5.

Lo que sabe hacer

Su ventana de contexto alcanza 1.000.000 tokens, unas 1500 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para cargar un libro entero o una base de código mediana. Una respuesta puede llegar a 524.288 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen y vídeo.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API), lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Precio y presupuesto

MiniMax-M3.1-Flash cuesta 0,15 US$ por millón de tokens de entrada y 0,60 US$ por millón de tokens de salida (tarifa del fabricante, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,004 US$; mil veces esa tarea, 4,2 US$.

Es 1,9 veces más barato que el precio de salida mediano de los modelos económicos (1,13 US$).

Los tokens leídos desde la caché cuestan 0,015 US$ por millón: útil para un agente que reenvía a menudo el mismo contexto.

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

¿Cuándo elegirlo?

Por su categoría, MiniMax-M3.1-Flash está pensado sobre todo para los grandes volúmenes en los que cada céntimo cuenta: clasificación, extracción de información, resúmenes, asistentes sencillos.

Su enorme ventana de contexto lo hace interesante para analizar grandes volúmenes de documentos en una sola petición.

Su coste muy bajo (menos de medio céntimo para nuestra tarea tipo) permite llamarlo miles de veces al día.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Modelos comparables

En la misma categoría, los modelos más cercanos a MiniMax-M3.1-Flash son:

• GPT-6 Luna (OpenAI, índice 80,3)
• Mercury 2.5 (Inception, 0,75 US$ por millón de tokens de salida)
• Seed 2.0 Lite (ByteDance Seed, 0,76 US$ por millón de tokens de salida)
• Qwen3.5 Flash (Alibaba Cloud (Qwen), índice 62,6)