

DeepSeek V4 Pro 0813 et MiniMax M3 côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.
DeepSeek V4 Pro 0813 de DeepSeek et MiniMax M3 de MiniMax appartiennent tous deux à la catégorie Génération de texte et sont disponibles via l'API EmpirioLabs.
| Spéc. | DeepSeek V4 Pro 0813 | MiniMax M3 |
|---|---|---|
| ID du modèle | deepseek-v4-pro-0813 | minimax-m3 |
| Auteur | DeepSeek | MiniMax |
| Publié | 13 août 2026 | 1 juin 2026 |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 1M tokens |
| Sortie max | 393 216 tokens | 524 288 tokens |
| Entrée | Texte | Texte Image Vidéo |
| Sortie | Texte | Texte |
| Sortie structurée | JSON Schema | Non pris en charge |
| Région | Singapore | Singapore |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/minimax-m3:generateContent |
| Capacités |
Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.
Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.
| Paramètre | DeepSeek V4 Pro 0813 | MiniMax M3 |
|---|---|---|
| temperature | 0 à 2 Par défaut: 0.7 | - |
| top_p | 0 à 1 Par défaut: 0.9 | - |
| max_tokens | 1 à 393216 | - |
| stop | string | array |
| enable_thinking | boolean Par défaut: true | boolean Par défaut: true |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max Par défaut: medium | - |
| thinking_budget | 1 à 393216 Par défaut: 32768 | - |
| response_format | enum | - |
| web_search_linkup | boolean Par défaut: false | - |
| disable_formatting | boolean Par défaut: false | boolean Par défaut: false |
| max_completion_tokens | - | 1 à 524288 Par défaut: 4096 |
| tool_web_search | - | boolean Par défaut: false |
| tools | - | array |
| tool_choice | - | object |
La réflexion est activée par défaut et peut être désactivée. Les jetons de raisonnement sont facturés comme des jetons de sortie. La recherche web optionnelle de Linkup n’est facturée qu’en cas d’invocation.
Entrée texte, image et vidéo avec sortie texte. Thinking passe par défaut à adaptatif et peut être désactivé. La tarification est basée sur les jetons d’entrée, y compris les résultats de cache: <=512K utilise le niveau standard réduit, tandis que >512K utilise le niveau à contexte élevé. Prend en charge jusqu’à 1 million de jetons d’entrée. Réglez tool_web_search sur true pour permettre au modèle de rechercher sur le web; chaque recherche exécutée est facturée, et une requête peut effectuer plusieurs recherches. Les réponses utilisant la recherche web se terminent par une liste Sources sauf si disable_formatting est vrai. La sortie structurée via response_format n’est pas prise en charge; demandez plutôt du JSON dans l’invite.
DeepSeek V4 Pro 0813 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle deepseek-v4-pro-0813. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur deepseek-v4-pro-0813 ou minimax-m3. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro-0813",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Tests de prompts et comparaisons qui couvrent les deux modèles.
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DeepSeek V4 Pro 0813 est la version la plus récente (13 août 2026) ; MiniMax M3 est sorti le 1 juin 2026.
Les deux modèles sont tarifés sur des unités ou des paliers différents : comparez les grilles tarifaires en direct de cette page. Elles correspondent toujours à ce que l'API facture.
Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/chat/completions avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.
Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.