MiniMax M3.1 Flash：AIエージェントを高速・低コスト化

MiniMax M3.1 Flashは100万トークンの文脈とOpenAI・Anthropic互換APIに対応。速度、料金、ベンチマークと注意点を整理します。

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MiniMaxは2026年10月19日、M3.1 FlashをAPI、M Plan、MiniMax Codeで正式公開しました。AIエージェント、コーディング、ツール利用、長文脈向けのマルチモーダルモデルです。Reutersも公開を確認し、オンライン推論が約3倍、エージェントタスクの費用が前世代比70%減というMiniMaxの主張を報じています。

公開された仕様

公式API文書では、最大100万トークンの文脈、テキスト・画像・動画入力、5段階の推論量に対応します。料金は入力100万トークン当たり0.15ドル、出力0.60ドル、キャッシュ済み入力0.015ドルです。OpenAIとAnthropic互換のエンドポイントがあり、既存システムで試しやすい設計です。

MiniMaxは通常利用で200トークン/秒超、P50中央値で170超と説明します。ただし自社基盤での測定値であり、実際の遅延は地域、負荷、文脈長、推論量で変わります。

分析

ベンチマークの読み方

MiniMaxの公表値はDeepSWE v1.1で73.7%、OSWorld V2で61.7、BankerToolBenchで76.2、CyberGymで82%です。会話だけでなく、複数段階の処理、ツール呼び出し、コードに重点を置く傾向が見えます。

ただし提供元の評価だけで独立した性能検証にはなりません。実務データで完了率、人の修正、成功タスク当たり費用、P95遅延、ツール障害からの復旧を測る必要があります。70%削減は前世代とのエージェントタスク比較であり、全用途に同じ削減率を保証しません。

M2.5とM2.7は10月19日に新規受付を停止し、11月18日に終了予定です。一部プランは自動的にM3.1 Flashへ転送されますが、従量課金アプリは移行前に出力差を確認すべきです。

今後の注目点

企業での試し方

問い合わせ分類、テスト付きコードレビュー、社内文書の要約など、測定可能な一つの工程から始めます。現行モデルと同じ課題を並行実行し、品質、時間、トークン、ツールエラー、人の介入を記録します。機密データでは保存期間、処理場所、アクセス制御も確認してください。

100万トークンは大規模リポジトリに有用ですが、文脈を埋めることが常に効率的とは限りません。適切な検索、キャッシュ、推論量が実費を左右します。MiniMaxは重みを後日公開するとしていますが日付は未定で、現時点でセルフホスト可能とは言えません。

比較記事：Mistral Large 4のAPIプレビュー。

確認済み情報源：MiniMax公式発表、API文書、移行案内、Reuters。