MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3

MiniMax M3.1 Flash e Kimi K3 lado a lado: especificações, recursos, parâmetros e preços ao vivo do catálogo da EmpirioLabs.

MiniMax Moonshot AI Geração de Texto

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3 em resumo

MiniMax M3.1 Flash de MiniMax e Kimi K3 de Moonshot AI pertencem à categoria Geração de Texto e estão disponíveis pela API da EmpirioLabs.

Principais diferenças

  • MiniMax M3.1 Flash é o lançamento mais recente (19 de out. de 2026); Kimi K3 foi lançado em 15 de jul. de 2026.
  • Os dois modelos têm uma janela de contexto de 1M tokens.
  • MiniMax M3.1 Flash retorna até 524.288 tokens de saída por resposta; Kimi K3, até 131.072.
  • Recursos indicados apenas para MiniMax M3.1 Flash: vision, video, cache, long context.
  • Recursos indicados apenas para Kimi K3: multimodal.
  • MiniMax M3.1 Flash tem a tarifa mais baixa para Entrada (por 1M de tokens de prompt) e Saída (por 1M de tokens gerados).

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: especificações

EspecificaçãoMiniMax M3.1 FlashKimi K3
ID do modelominimax-m3-1-flashkimi-k3
AutorMiniMaxMoonshot AI
Lançado19 de out. de 202615 de jul. de 2026
Janela de contexto1M tokens1M tokens
Saída máxima524.288 tokens131.072 tokens
Entrada
Texto Imagem Vídeo
Texto Imagem Vídeo
Saída
Texto
Texto
Saída estruturadaNão suportadoJSON Schema
RegiãoSingaporeInternational
Endpoints
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
Recursos
reasoning vision video web search function calling cache long contexto agentic coding
reasoning function calling multimodal agentic coding web search

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: 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 M3.1 Flash vs Kimi K3: 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.

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

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: limites e notas

MiniMax M3.1 Flash

Entrada de texto, imagem e vídeo com saída de texto, um contexto de token de 1M e até 524.288 tokens de saída. O modelo sempre raciocina: reasoning_effort define a profundidade (baixo, médio, alto, xhigh ou max; o padrão é max) e o texto de raciocínio é retornado em reasoning_content. Tokens de raciocínio são faturados como tokens de saída. Prefixos repetidos de prompt são armazenados automaticamente e faturados na taxa de entrada em cache. 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 através de response_format não é suportada; peça JSON no prompt em vez disso.

Kimi K3

Suporta entradas de texto, imagem e vídeo com contexto de token de 1M, chamada de funções, saída estruturada de esquema JSON e busca web embutida a $0.015 por chamada invocada. O raciocínio está sempre ativo; a profundidade de raciocínio é ajustável com o controle de reasoning_effort (o Max é recomendado) e os tokens de raciocínio são faturados como tokens de saída. Temperatura e outras configurações de amostragem são fixadas pelo serviço de modelo. A chamada de função em múltiplas etapas pela API deve reproduzir a mensagem de assistente com seu campo de reasoning_content intacto.

Como chamar MiniMax M3.1 Flash e Kimi K3

MiniMax M3.1 Flash 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 minimax-m3-1-flash. Os dois modelos são chamados pelo mesmo endpoint. Defina model como minimax-m3-1-flash ou kimi-k3. 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": "minimax-m3-1-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: testes e guias

Testes de prompts e comparações que cobrem os dois modelos.

MiniMax M3.1 Flash vs Kimi K3: perguntas frequentes

Qual é a diferença entre MiniMax M3.1 Flash e Kimi K3?

MiniMax M3.1 Flash é o lançamento mais recente (19 de out. de 2026); Kimi K3 foi lançado em 15 de jul. de 2026. Os dois modelos têm uma janela de contexto de 1M tokens. MiniMax M3.1 Flash retorna até 524.288 tokens de saída por resposta; Kimi K3, até 131.072. As especificações, as tabelas de tarifas e os parâmetros desta página vêm do catálogo ao vivo da EmpirioLabs.

Qual é mais recente, MiniMax M3.1 Flash ou Kimi K3?

MiniMax M3.1 Flash é o lançamento mais recente (19 de out. de 2026); Kimi K3 foi lançado em 15 de jul. de 2026.

Qual tem a tarifa mais baixa, MiniMax M3.1 Flash ou Kimi K3?

MiniMax M3.1 Flash tem a tarifa mais baixa para Entrada (por 1M de tokens de prompt) e Saída (por 1M de tokens gerados). As duas tabelas de tarifas ao vivo estão nesta página e sempre correspondem ao que a API cobra.

Posso alternar entre MiniMax M3.1 Flash e Kimi K3 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 MiniMax M3.1 Flash e Kimi K3 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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