DeepSeek V4 Pro 0813 vs MiniMax M3

DeepSeek V4 Pro 0813 e MiniMax M3 lado a lado: especificações, recursos, parâmetros e preços ao vivo do catálogo da EmpirioLabs.

DeepSeek MiniMax Geração de Texto

DeepSeek V4 Pro 0813 vs MiniMax M3 em resumo

DeepSeek V4 Pro 0813 de DeepSeek e MiniMax M3 de MiniMax pertencem à categoria Geração de Texto e estão disponíveis pela API da EmpirioLabs.

Principais diferenças

  • DeepSeek V4 Pro 0813 é o lançamento mais recente (13 de ago. de 2026); MiniMax M3 foi lançado em 1 de jun. de 2026.
  • Os dois modelos têm uma janela de contexto de 1M tokens.
  • MiniMax M3 retorna até 524.288 tokens de saída por resposta; DeepSeek V4 Pro 0813, até 393.216.
  • Tipos de entrada que só MiniMax M3 aceita: Imagem, Vídeo.
  • Recursos indicados apenas para DeepSeek V4 Pro 0813: structured output, agentic coding.
  • Recursos indicados apenas para MiniMax M3: vision, video, web search, cache, long context.

DeepSeek V4 Pro 0813 vs MiniMax M3: especificações

EspecificaçãoDeepSeek V4 Pro 0813MiniMax M3
ID do modelodeepseek-v4-pro-0813minimax-m3
AutorDeepSeekMiniMax
Lançado13 de ago. de 20261 de jun. de 2026
Janela de contexto1M tokens1M tokens
Saída máxima393.216 tokens524.288 tokens
Entrada
Texto
Texto Imagem Vídeo
Saída
Texto
Texto
Saída estruturadaJSON SchemaNão suportado
RegiãoSingaporeSingapore
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
Recursos
reasoning function calling structured output agentic coding
reasoning vision video web search function calling cache long contexto

DeepSeek V4 Pro 0813 vs MiniMax M3: preços da API

Tarifas ao vivo do catálogo da EmpirioLabs para os dois modelos. Cada tabela de tarifas sempre corresponde ao que a API cobra.

MiniMax M3 Economize até 25%minimax-m3
Tipo
Especificação
Tarifa
Entrada
por 1M de tokens de prompt
$0.30 <=512K $0.225 $0.60 >512K $0.45
Saída
por 1M de tokens gerados
$1.20 <=512K $0.90 $2.40 >512K $1.80
Leitura implícita do cache
por 1M de tokens de entrada cacheados
$0.06 <=512K $0.045 $0.12 >512K $0.09
Pesquisa Web
por chamada quando invocada
$0.01
Comparar na página completa de preços

DeepSeek V4 Pro 0813 vs MiniMax M3: parâmetros da API

Parâmetros de requisição que cada modelo indica na EmpirioLabs, com os valores permitidos ou o intervalo quando houver. Um traço marca um parâmetro que o modelo não indica.

ParâmetroDeepSeek V4 Pro 0813MiniMax M3
temperature0 a 2 Padrão: 0.7-
top_p0 a 1 Padrão: 0.9-
max_tokens1 a 393216-
stopstringarray
enable_thinkingboolean Padrão: trueboolean Padrão: true
reasoning_effortnone, low, medium, high, max Padrão: medium-
thinking_budget1 a 393216 Padrão: 32768-
response_formatenum-
web_search_linkupboolean Padrão: false-
disable_formattingboolean Padrão: falseboolean Padrão: false
max_completion_tokens-1 a 524288 Padrão: 4096
tool_web_search-boolean Padrão: false
tools-array
tool_choice-object

DeepSeek V4 Pro 0813 vs MiniMax M3: limites e notas

DeepSeek V4 Pro 0813

O pensamento é ativado por padrão e pode ser desativado. Tokens de raciocínio são anunciados como tokens de saída. A busca opcional no site Linkup é cobrada apenas quando invocada.

MiniMax M3

Entrada de texto, imagem e vídeo com saída de texto. Thinking tem como padrão adaptativo e pode ser desativado. O preço é baseado em tokens de entrada, incluindo acessos de cache: <=512K usa o nível padrão com desconto, enquanto >512K usa o nível de alto contexto. Suporta até 1M de tokens de entrada. Defina tool_web_search como true para permitir que o modelo pesquise na web; cada busca executada é faturada, e uma requisição pode executar várias buscas. Respostas que usaram busca web terminam com uma lista de Fontes, a menos que disable_formatting seja verdadeira. Saída estruturada por response_format não é suportada; peça JSON no prompt.

Como chamar DeepSeek V4 Pro 0813 e MiniMax M3

DeepSeek V4 Pro 0813 atende a API Chat Completions compatível com OpenAI. Aponte qualquer SDK OpenAI para https://api.empiriolabs.ai/v1 com sua chave de API EmpirioLabs e use o id de modelo deepseek-v4-pro-0813. Os dois modelos são chamados pelo mesmo endpoint. Defina model como deepseek-v4-pro-0813 ou minimax-m3. Obtenha uma chave de API no painel EmpirioLabs.

cURL
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."}
    ]
  }'

DeepSeek V4 Pro 0813 vs MiniMax M3: testes e guias

Testes de prompts e comparações que cobrem os dois modelos.

DeepSeek V4 Pro 0813 vs MiniMax M3: perguntas frequentes

Qual é a diferença entre DeepSeek V4 Pro 0813 e MiniMax M3?

DeepSeek V4 Pro 0813 é o lançamento mais recente (13 de ago. de 2026); MiniMax M3 foi lançado em 1 de jun. de 2026. Os dois modelos têm uma janela de contexto de 1M tokens. MiniMax M3 retorna até 524.288 tokens de saída por resposta; DeepSeek V4 Pro 0813, até 393.216. As especificações, as tabelas de tarifas e os parâmetros desta página vêm do catálogo ao vivo da EmpirioLabs.

Qual é mais recente, DeepSeek V4 Pro 0813 ou MiniMax M3?

DeepSeek V4 Pro 0813 é o lançamento mais recente (13 de ago. de 2026); MiniMax M3 foi lançado em 1 de jun. de 2026.

Qual tem a tarifa mais baixa, DeepSeek V4 Pro 0813 ou MiniMax M3?

Os dois modelos são tarifados em unidades ou níveis diferentes, então compare as tabelas de tarifas ao vivo desta página. Elas sempre correspondem ao que a API cobra.

Posso alternar entre DeepSeek V4 Pro 0813 e MiniMax M3 sem reconstruir minha integração?

Sim. Os dois modelos usam POST /v1/chat/completions com a mesma chave de API da EmpirioLabs, então a maioria das integrações alterna só mudando o valor model. Confira antes a tabela de parâmetros desta página se você depende de um parâmetro específico de um modelo.

Posso testar DeepSeek V4 Pro 0813 e MiniMax M3 no navegador antes de integrar?

Sim. Abra cada modelo no playground da EmpirioLabs e execute o mesmo prompt nos dois, com os parâmetros que a API expõe.

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