

MiniMax H3 et HappyHorse 1.1 côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.
MiniMax H3 de MiniMax et HappyHorse 1.1 de Alibaba Cloud appartiennent tous deux à la catégorie Génération de vidéos et sont disponibles via l'API EmpirioLabs.
| Spéc. | MiniMax H3 | HappyHorse 1.1 |
|---|---|---|
| ID du modèle | minimax-h3 | happyhorse-1-1 |
| Auteur | MiniMax | Alibaba Cloud |
| Publié | 31 juil. 2026 | 22 juin 2026 |
| Entrée | Texte Image Vidéo Audio | Texte Image |
| Sortie | Vidéo | Vidéo |
| Région | Singapore | Singapore |
| Endpoints | POST /v1/videos/generations | POST /v1/videos/generations |
| 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 | MiniMax H3 | HappyHorse 1.1 |
|---|---|---|
| prompt | string | string |
| mode | auto, t2v, i2v, flf, r2v, regenerate Par défaut: auto | auto, t2v, i2v, r2v Par défaut: auto |
| resolution | 768p, 2k Par défaut: 768p | 720p, 1080p Par défaut: 720p |
| aspect_ratio | adaptive, 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16 Par défaut: adaptive | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 Par défaut: 16:9 |
| duration | 4 à 15 Par défaut: 6 | 3 à 15 Par défaut: 5 |
| image | string | string |
| last_frame | string | - |
| video | string | - |
| audio | string | - |
| base_video | string | - |
| watermark | boolean Par défaut: false | boolean Par défaut: false |
| enhance_prompt | boolean Par défaut: false | - |
| seed | - | 0 à 2147483647 |
Le MiniMax H3 génère des clips de 4 à 15 secondes à 24 fps en 768p ou 2K, chacun avec une piste audio stéréo native.
Réglez enhance_prompt sur true et le modèle réécrit d’abord votre cahier des charges en un prompt complet, ajoutant shot-by-shot structure, des mouvements de caméra, de l’éclairage et un paysage sonore, puis il rend à partir de cela. Tout média de référence que vous attachez informe l’extension. Cela ajoute un coût par jeton en plus du coût vidéo par seconde, et est sauté pour la régénération car ce chemin reproduit la demande originale.
Modes (dans un modèle)
L’audio natif est généré automatiquement.
MiniMax H3 fonctionne via POST /v1/videos/generations. La requête renvoie immédiatement un job_id ; interrogez GET /v1/jobs/{job_id} jusqu'à la fin du job et lisez les URLs de sortie dans le résultat. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur minimax-h3 ou happyhorse-1-1. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-h3",
"prompt": "Describe what you want MiniMax H3 to generate."
}'Tests de prompts et comparaisons qui couvrent les deux modèles.
MiniMax H3 est la version la plus récente (31 juil. 2026) ; HappyHorse 1.1 est sorti le 22 juin 2026. Types d'entrée acceptés uniquement par MiniMax H3 : Audio, Vidéo. Capacités indiquées uniquement pour MiniMax H3 : audio out, audio in, multimodal. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.
MiniMax H3 est la version la plus récente (31 juil. 2026) ; HappyHorse 1.1 est sorti le 22 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/videos/generations 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.