MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3

MiniMax M3.1 Flash और Kimi K3 साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।

MiniMax Moonshot AI पाठ निर्माण

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3 एक नज़र में

MiniMax का MiniMax M3.1 Flash और Moonshot AI का Kimi K3 दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।

मुख्य अंतर

  • MiniMax M3.1 Flash नई रिलीज़ है (19 अक्टू॰ 2026); Kimi K3 15 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।
  • दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो 1M टोकन की है।
  • हर जवाब में MiniMax M3.1 Flash अधिकतम 5,24,288 आउटपुट टोकन लौटाता है, Kimi K3 अधिकतम 1,31,072।
  • सिर्फ MiniMax M3.1 Flash के लिए बताई गई क्षमताएं: vision, video, cache, long context।
  • सिर्फ Kimi K3 के लिए बताई गई क्षमताएं: multimodal।
  • इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए MiniMax M3.1 Flash की दर कम है।

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: विशेषताएं

स्पेकMiniMax M3.1 FlashKimi K3
मॉडल IDminimax-m3-1-flashkimi-k3
निर्माताMiniMaxMoonshot AI
रिलीज19 अक्टू॰ 202615 जुल॰ 2026
कॉन्टेक्स्ट विंडो1M टोकन1M टोकन
अधिकतम आउटपुट5,24,288 टोकन1,31,072 टोकन
इनपुट
टेक्स्ट इमेज वीडियो
टेक्स्ट इमेज वीडियो
आउटपुट
टेक्स्ट
टेक्स्ट
संरचित आउटपुटसमर्थित नहींJSON Schema
रीजनSingaporeInternational
एंडपॉइंट
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/minimax-m3-1-flash:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3:generateContent
क्षमताएं
reasoning vision video web search function calling cache long कॉन्टेक्स्ट agentic coding
reasoning function calling multimodal agentic coding web search

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: API की कीमतें

दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।

MiniMax M3.1 Flash 25% तक बचाएंminimax-m3-1-flash
प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$0.15$0.1125
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$0.60$0.45
अंतर्निहित कैश पढ़ा गया
प्रति 1M कैश्ड इनपुट टोकन
$0.015$0.01125
वेब खोज
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.01
पूरे कीमत पेज पर तुलना करें

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: API के पैरामीटर

EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।

पैरामीटरMiniMax M3.1 FlashKimi K3
reasoning_effortlow, medium, high, xhigh, max डिफॉल्ट: maxlow, high, max डिफॉल्ट: max
max_completion_tokens1 से 524288 डिफॉल्ट: 32768-
stoparraystring
tool_web_searchboolean डिफॉल्ट: falseboolean डिफॉल्ट: false
toolsarray-
tool_choiceobject-
disable_formattingboolean डिफॉल्ट: false-
max_tokens-1 से 1048576 डिफॉल्ट: 131072
max_tool_calls-1 से 20 डिफॉल्ट: 5
response_format-enum

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: सीमाएं और नोट्स

MiniMax M3.1 Flash

टेक्स्ट आउटपुट, 1M टोकन संदर्भ और 524,288 आउटपुट टोकन के साथ टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट। मॉडल हमेशा कारण देता है: reasoning_effort सेट करता है कि कितनी गहराई (निम्न, मध्यम, उच्च, उच्च, या अधिकतम; डिफ़ॉल्ट अधिकतम है), और रीजनिंग टेक्स्ट reasoning_content में लौटाया जाता है। रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। बार-बार प्रॉम्प्ट उपसर्गों को स्वचालित रूप से कैश किया जाता है और कैश्ड इनपुट दर पर बिल किया जाता है। मॉडल को वेब पर खोज करने देने के लिए tool_web_search को सही पर सेट करें; प्रत्येक निष्पादित खोज को बिल किया जाता है, और एक अनुरोध कई खोज चला सकता है। वेब खोज का उपयोग करने वाले उत्तर स्रोत सूची के साथ समाप्त होते हैं जब तक कि disable_formatting सत्य न हो। response_format के माध्यम से संरचित आउटपुट समर्थित नहीं है; इसके बजाय प्रॉम्प्ट में JSON के लिए पूछें।

Kimi K3

1M टोकन संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON स्कीमा संरचित आउटपुट और $0.015 प्रति आह्वान कॉल पर अंतर्निहित वेब खोज के साथ टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है। सोच हमेशा चालू रहती है; रीजनिंग डेप्थ reasoning_effort कंट्रोल (अधिकतम की सिफारिश की जाती है) के साथ ट्यून करने योग्य है और रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। तापमान और अन्य नमूना सेटिंग्स मॉडल सेवा द्वारा तय की जाती हैं। एपीआई के माध्यम से कॉल करने वाले मल्टी-स्टेप फ़ंक्शन को सहायक संदेश को उसके reasoning_content फ़ील्ड के साथ फिर से चलाना चाहिए।

MiniMax M3.1 Flash और Kimi K3 को कैसे कॉल करें

MiniMax M3.1 Flash OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id minimax-m3-1-flash उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को minimax-m3-1-flash या kimi-k3 पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax-m3-1-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: परीक्षण और गाइड

prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: आम सवाल

MiniMax M3.1 Flash और Kimi K3 में क्या अंतर है?

MiniMax M3.1 Flash नई रिलीज़ है (19 अक्टू॰ 2026); Kimi K3 15 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था। दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो 1M टोकन की है। हर जवाब में MiniMax M3.1 Flash अधिकतम 5,24,288 आउटपुट टोकन लौटाता है, Kimi K3 अधिकतम 1,31,072। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।

MiniMax M3.1 Flash और Kimi K3 में से नया कौन सा है?

MiniMax M3.1 Flash नई रिलीज़ है (19 अक्टू॰ 2026); Kimi K3 15 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।

MiniMax M3.1 Flash और Kimi K3 में से किसकी दर कम है?

इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए MiniMax M3.1 Flash की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।

क्या मैं अपना इंटीग्रेशन दोबारा बनाए बिना MiniMax M3.1 Flash और Kimi K3 के बीच बदल सकता हूं?

हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।

क्या मैं इंटीग्रेट करने से पहले ब्राउज़र में MiniMax M3.1 Flash और Kimi K3 आज़मा सकता हूं?

हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।

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