# MiniMax M3.1 Flash: дешёвая агентная модель с контекстом 1M через RouterAI

MiniMax выпустила M3.1 Flash 19 октября 2026 года: агентная модель для кодинга, computer use и корпоративных сценариев с контекстом 1M токенов. В каталоге RouterAI она стоит 5,24 ₽ за 1M входных токенов и 20,94 ₽ за 1M выходных, то есть примерно в 5 раз дешевле MiniMax M3. Разбираем, что известно о модели из первоисточников, и сами прогоняем на ней одну агентную задачу в терминальном агенте Pi: сравниваем с DeepSeek V4.1 Flash по токенам, времени и цене. Работа из России без VPN, оплата в рублях.

## Что за модель и чем отличается от M3 {#chto-za-model}

M3.1 Flash — мультимодальная модель: на вход принимает текст, изображения и видео, на выходе даёт текст. По [блогу MiniMax](https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f), это модель следующего поколения линейки Flash: компания обещает «скачок» в агентных задачах, кодинге, computer use и кибербезопасности, почти втрое более быстрый онлайн-инференс и на 70% меньшую стоимость использования для агентных задач по сравнению с предшественником. Ранняя версия модели месяцами работала анонимно под именем Space Bunny. Веса MiniMax обещает открыть позже; на момент статьи в блоге MiniMax и в карточке каталога это формулируется как план, а не как свершившийся факт.

В RouterAI рядом лежат `minimax/minimax-m3.1-flash` и `minimax/minimax-m3`. Основные отличия:

| | M3.1 Flash | M3 |
| --- | --- | --- |
| id в каталоге | `minimax/minimax-m3.1-flash` | `minimax/minimax-m3` |
| Контекст | 1 048 576 токенов | 1 048 576 токенов |
| Вход / выход, ₽ за 1M | 5,24 / 20,94 | 24,09 / 100,54 |
| Чтение из кэша, ₽ за 1M | 0,52 | 5,24 |
| Модальности на входе | текст, изображения, видео | текст, изображения, видео |

Контекст и набор модальностей одинаковы, разница в цене: M3.1 Flash дешевле M3 в 4,6 раза по входу и в 4,8 раза по выходу. Что касается M2.7, она осталась в каталоге с контекстом 204 800 токенов, ценой 21,99 / 87,97 ₽ за 1M и текстовым входом.

### Что заявлено по бенчмаркам {#benchmarks}

Цифры ниже — заявления MiniMax и её партнёров, мы их не воспроизводили:

- AutomationBench-AA: 72,5% (так указано в сводке [DigitalOcean](https://www.digitalocean.com/blog/whats-new-on-inference-engine) как отчёт MiniMax; независимую оценку Artificial Analysis с тем же значением приводит [The New Stack](https://thenewstack.io/minimax-flash-agent-tests/));
- DeepSWE v1.1: 73,7%;
- BankerToolBench: 76,2;
- OSWorld V2 (computer use): 61,7; Agents' Last Exam: 29,6; MiniMax пишет, что по обоим тестам модель первая среди китайских;
- CyberGym: 82%;
- BabyVision (с инструментами): 91,0; CharXiv RQ: 82,5.

Скорость, по заявлению MiniMax, — 200+ токенов в секунду в обычной работе и 170+ в медиане.

Сравнение с M3 и M2.7 стоит читать осторожно. Для M3 VentureBeat со ссылкой на Artificial Analysis сообщает рост индекса интеллекта на 13 пунктов (до 42) при стоимости оценки на задачу менее половины от M3, но в заголовке того же материала отмечает высокую долю галлюцинаций. У M2.7 в каталоге приведены другие тесты (56,2% на SWE-Pro, 57,0% на Terminal Bench 2), поэтому прямо сопоставить её с M3.1 Flash по цифрам нельзя; агрегатор BenchLM тоже пишет, что общих проверенных бенчмарков у этих двух моделей слишком мало для вывода.

Независимая проверка The New Stack на трёх небольших задачах (по одному запуску) картину осложняет: M3.1 Flash и M3 набрали одинаково на двух оценённых задачах, Flash оказался дешевле по оценке, но в сумме медленнее, а на задаче с длинным контекстом ни одна из моделей не дала ответа. Автор прямо пишет, что трёх прогонов мало для выводов.

## Цена и контекст в RouterAI {#cena}

Цены из каталога RouterAI на 1 ноября 2026 года, рубли за 1 млн токенов. Они динамические и зависят от провайдера, актуальные значения — на [карточках моделей](https://routerai.ru/models).

| Модель | Вход | Выход | Чтение из кэша | Контекст |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| `minimax/minimax-m3.1-flash` | 5,24 | 20,94 | 0,52 | 1 048 576 |
| `deepseek/deepseek-v4.1-flash` | 5,15 | 20,60 | 0,10 | 1 048 576 |
| `minimax/minimax-m3` | 24,09 | 100,54 | 5,24 | 1 048 576 |
| `anthropic/claude-haiku-5.5` | 10,47 | 52,36 | 1,05 | 1 000 000 |
| `anthropic/claude-sonnet-5.5` | 209,45 | 1047,24 | 10,47 | 1 000 000 |

По цене токена M3.1 Flash почти совпадает с DeepSeek V4.1 Flash, но чтение из кэша у неё в пять раз дороже (0,52 против 0,10 ₽): в агентной сессии, где почти весь вход идёт из кэша, это заметно — ниже увидим в замере. На карточке модели цены показаны округлённо (выход — «20 ₽»), точные значения отдаёт API каталога.

![Карточка MiniMax M3.1 Flash в каталоге RouterAI: дата релиза 19 октября 2026, идентификатор minimax/minimax-m3.1-flash, цены за 1 млн токенов](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/ed6e968f0efdb71d59f873b70035f5a2.png)

## Подключение через RouterAI {#podklyuchenie}

M3.1 Flash доступна по OpenAI-совместимому API: Base URL `https://routerai.ru/api/v1`, модель — `minimax/minimax-m3.1-flash`. Быстрая проверка:

```bash
curl https://routerai.ru/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ROUTERAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax/minimax-m3.1-flash",
    "max_tokens": 300,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Ответь одним словом: привет"}]
  }'
```

Модель возвращает рассуждения отдельным полем и считает их токены в `completion_tokens`, поэтому для `max_tokens` берите запас.

Мы подключали модель к [Pi](/pages/vibe-coding-pi) — пошаговая настройка описана в нашем гайде, здесь только файл провайдера. Ключ хранится в переменной окружения `ROUTERAI_API_KEY` (в примерах — заглушка `sk-xxxxxxxxxxxxxxxx`), а `~/.pi/agent/models.json` ссылается на неё:

![Файл ~/.pi/agent/models.json: провайдер routerai, baseUrl https://routerai.ru/api/v1, api openai-completions, apiKey из переменной окружения и модель MiniMax M3.1 Flash с контекстом 1048576](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/2207db28d13e3830deeadcd2bcbf5d94.png)

Для остальных инструментов нужен только id модели из каталога; ключи и Base URL те же, что в наших гайдах:

- [Claude Code](/pages/vibe-coding-claude-code) — по гайду, модели не из семейства `anthropic/*` RouterAI переводит в формат Chat Completions автоматически; id задаётся через переменные `ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL`;
- [Codex](/pages/vibe-coding-codex) и [Pi](/pages/vibe-coding-pi) — id в настройках провайдера;
- [Cline](/pages/vibe-coding-vscode-cline) — API Provider «OpenAI Compatible», поля Base URL, API Key и Model ID;
- [Kilo Code](/pages/vibe-coding-vscode-kilo-code) — по инструкции гайда.

Связки с Claude Code, Codex, Cline и Kilo Code с этой моделью мы не прогоняли — только Pi и прямой запрос через curl.

## Замер агентной задачи в Pi {#zamer}

Это продолжение разбора [«Сколько стоит агентная сессия»](/pages/stoimost-agentnoy-sessii-flash-vs-sonnet): там M3.1 Flash не попала в таблицу, потому что 26 октября отвечала `503`. Сегодня модель отвечает, и мы сравнили её с DeepSeek V4.1 Flash.

**Условия.** Pi 1.4.0, неинтерактивный режим `--mode json`, провайдер RouterAI, перед Pi — наш лог-прокси, который записывает поле `usage` каждого ответа (токены, кэш, `cost` в рублях). Каждый запрос модели считаем шагом. Проект — демо Invoices (три файла на Node.js). Задача одна и та же:

> В `invoices.js` добавь функцию `overdueInvoices()`, которая возвращает счета со статусом overdue. Экспортируй её. Запусти `node --test` и убедись, что всё проходит. В конце одной строкой напиши количество просроченных счетов.

Проверка результата: функция возвращает один счёт (id 3), `node --test` проходит. Каждая модель прогнана пять раз на чистой копии проекта. Все десять запусков прошли проверку.

| Модель | Шагов | Вход, токенов | Из них из кэша | Выход, токенов (из них рассуждения) | Время, с | Цена задачи, ₽ |
| --- | ---: | ---: | ---: | --- | ---: | --- |
| MiniMax M3.1 Flash | 5,4 | 14 052 | 63% | 584 (96) | 7,0 | 0,13 (0,11–0,18) |
| DeepSeek V4.1 Flash | 5,2 | 13 075 | 75% | 695 (88) | 7,7 | 0,10 (0,08–0,12) |

Значения — средние по пяти запускам; цена — сумма `usage.cost` по шагам, в скобках минимум и максимум. Время — от старта Pi до завершения, оно включает запуск самого агента, поэтому это ориентир, а не точный замер скорости модели.

Что видно из данных:

- **Результат и число шагов одинаковы.** Обе модели читают файл, правят `invoices.js`, запускают тесты и пересчитывают просроченные счета командой `node -e`; шагов 5–6 против 5–6.
- **Цена задачи у M3.1 Flash примерно на треть выше, чем у DeepSeek V4.1 Flash** (0,13 против 0,10 ₽) при почти одинаковой цене токенов. Основная причина в кэше: у MiniMax из кэша пришло 63% входа против 75% у DeepSeek, а чтение из кэша у неё дороже.
- **Время сопоставимо:** 7,0 против 7,7 секунды на задачу, разница меньше разброса между запусками.
- **Счёт выше прайса.** Расчёт по ценам карточки даёт около 0,04 ₽ для M3.1 Flash и 0,03 ₽ для DeepSeek, а фактический `usage.cost` втрое выше. Причину мы не выясняли: как и в прошлом замере, точную цену даёт только `usage.cost` из ответа.

На кадрах — одна и та же задача в интерактивном Pi: сначала M3.1 Flash, затем DeepSeek V4.1 Flash.

![Pi на MiniMax M3.1 Flash: правка invoices.js с функцией overdueInvoices, node --test без ошибок, результат «Просроченных счетов: 1», токены и модель в футере](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/2462c522b12c1448f4a99e465873039b.png)

![Pi на DeepSeek V4.1 Flash: та же задача, тесты проходят, результат «Просроченных счетов: 1», токены и модель в футере](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/d9bcb0b0fe9fbc959da09496c2065bf3.png)

Оговорки: задача маленькая (три файла, пять-шесть шагов), пять запусков на модель — это ориентир, а не статистика, а результаты не переносятся на большие кодовые базы, длинный контекст и сложные многофайловые правки.

## Ограничения {#ogranicheniya}

- **Независимые тесты неоднозначны.** The New Stack не увидел у M3.1 Flash преимущества над M3 по качеству и скорости, кроме цены; в его прогоне на задаче с длинным контекстом ответа не получилось ни у одной модели, а при ограниченном выводе Flash нашла лишь 3 из 33 затронутых сервисов. Полный контекст в 1M токенов не гарантирует рабочего ответа на сверхдлинных документах.
- **Галлюцинации.** VentureBeat выносит высокую долю галлюцинаций в заголовок материала о модели; для задач, где важна фактическая точность, нужна проверка результата.
- **Доступность.** 26 октября, в день наших прошлых замеров, запросы к модели возвращали `503`; сегодня она отвечает (в ответе API провайдером указан DigitalOcean). Для production закладывайте повторы и запасную модель.
- **Веса.** Открытие весов заявлено MiniMax на будущее; пока модель доступна только по API.
- **Цены динамические.** Ориентируйтесь на `usage.cost` в ответе, а не на карточку.

## Кому подойдёт {#komu-podojdet}

- **Массовые агентные правки, где есть автоматическая проверка** (тесты, линтер, сборка): задача стоит десятые доли рубля. Если проверка не прошла, запрос можно повторить на более сильной модели, как в нашем разборе [стоимости сессии](/pages/stoimost-agentnoy-sessii-flash-vs-sonnet).
- **Длинный контекст по низкой цене:** 1M токенов при 5,24 ₽ за 1M входа. Для сверхдлинных документов сначала проверьте качество на своих данных.
- **Замена M3**, если вам хватало её возможностей: тот же контекст и модальности при цене в пять раз ниже.
- **Не лучший выбор**, если нужен самый дешёвый вариант именно в агентной сессии с большим кэшем: на нашей задаче DeepSeek V4.1 Flash вышла дешевле. Для быстрых недорогих правок рассмотрите также [Claude Haiku 5.5](/pages/claude-haiku-5-5-obzor).

## Что дальше {#chto-dalshe}

- [Каталог моделей](https://routerai.ru/models) — актуальные цены и id.
- [Сколько стоит агентная сессия](/pages/stoimost-agentnoy-sessii-flash-vs-sonnet) — методика замеров и сравнение с Sonnet 5.5.
- [Вайб-кодинг в Pi](/pages/vibe-coding-pi) — подключение агента, который мы использовали в замере.
- [Быстрый старт](https://routerai.ru/docs/guides/overview/quickstart) и [аутентификация](https://routerai.ru/docs/guides/overview/authentication) — формат запросов и ключи.

> MiniMax M3.1 Flash уже в [каталоге RouterAI](https://routerai.ru/models) — с оплатой в рублях и без VPN. [Создайте аккаунт](https://routerai.ru/users/sign_up), пополните баланс и прогоните свою задачу на двух-трёх моделях: цену сессии лучше измерить по `usage.cost`, чем оценивать по прайсу.