Guías de integración · 2026-09-28
Cómo usar MiniMax M3.1 gratis: primera solicitud a la API y límites
MiniMax M3.1 es gratuito en LLMTR hasta el 30 de septiembre de 2026 a las 23:59 (hora de Turquía). Identificador, primera solicitud, contexto de 1M, límite de 32.768 tokens y cuota.
Respuesta corta: gratis hasta el 30 de septiembre de 2026, 23:59
En LLMTR, MiniMax M3.1 se ofrece gratis con el identificador minimax/minimax-m3.1-free. El periodo gratuito termina el 30 de septiembre de 2026 a las 23:59, hora de Turquía (UTC+3). Desde el 1 de octubre, las solicitudes a este identificador reciben una respuesta 410 model_retired que sugiere minimax/minimax-m3 de pago. El cambio no es automático y no se cobra nada hasta que tú cambies el identificador.
La documentación de la API de MiniMax describe esta versión como MiniMax-M3.1-Flash-Preview: un modelo de programación con una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens y profundidad de razonamiento ajustable. Según la misma página, MiniMax solo la ofrece por ahora a través de Token Plan y MiniMax Code. La ficha de LLMTR permite probarla con una clave de API estándar mediante un endpoint compatible con OpenAI.
Envía la primera solicitud
Crea una clave de API de LLMTR y envía la solicitud al endpoint /v1/chat/completions. Con el SDK de OpenAI basta con configurar LLMTR como URL base y escribir el identificador completo en el campo model. Escribe el identificador completo, con el prefijo del proveedor: minimax/minimax-m3.1-free.
El cuerpo siguiente basta para una pequeña revisión de código. Cuando llegue la respuesta, revisa prompt_tokens y completion_tokens en el campo usage. En esta ficha gratuita el importe es cero, pero los recuentos de tokens son la forma más fiable de estimar el coste si más adelante pasas a un modelo de pago.
Cuerpo de la primera solicitud para POST /v1/chat/completions
{
"model": "minimax/minimax-m3.1-free",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Responde de forma breve y precisa."
},
{
"role": "user",
"content": "Encuentra el error de esta función de Python y escribe la versión corregida: def media(x): return sum(x) / len(x) - 1"
}
],
"max_tokens": 4000
}Contexto, salida y tipos de entrada
La ficha ofrece una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens y cada respuesta devuelve como máximo 32.768 tokens. Un valor de max_tokens mayor se rechaza antes de llegar al modelo y el mensaje de error indica el límite. Si necesitas una salida más larga, divide el trabajo en partes y solicita cada parte por separado.
Acepta texto e imágenes. Envía la imagen como una parte image_url al estilo de OpenAI. Funcionan la llamada a herramientas, el modo de objeto JSON y la salida con esquema obligatorio. Esta ficha no ofrece entrada de vídeo; si lo necesitas, consulta la ficha de pago minimax/minimax-m3.
| Característica | Valor |
|---|---|
| Ventana de contexto | 1.000.000 tokens |
| Salida máxima por respuesta | 32.768 tokens |
| Entrada | Texto e imágenes |
| Herramientas y JSON | Compatibles |
| Fin del periodo gratuito | 30 de septiembre de 2026, 23:59 (hora de Turquía) |
El razonamiento siempre está activo: no uses un max_tokens bajo
M3.1 razona antes de responder y ese paso no se puede desactivar. La documentación de MiniMax indica también que esta versión siempre razona y rechaza la petición de desactivarlo. Los tokens de razonamiento cuentan para el límite de salida. Si fijas max_tokens muy bajo, por ejemplo 20 o 50, la respuesta se corta durante el razonamiento y finish_reason indica length.
Deja unos cientos de tokens incluso para respuestas cortas y unos miles para tareas de código y análisis. Si la respuesta llega vacía con finish_reason length, aumenta primero ese valor. Repetir la misma solicitud sin cambios no altera el resultado.
Cuota y respuestas de error
Los modelos gratuitos de LLMTR tienen una cuota de uso diaria y esta ficha sigue la misma regla. Cuando se agota recibes una respuesta 429 y puedes volver a intentarlo al día siguiente. También puedes ver un 429 temporal si envías muchas solicitudes en poco tiempo. Espera un minuto, vuelve a intentarlo y usa un retroceso exponencial en tu cliente.
El acceso gratuito es limitado y la ficha puede responder 503 model_unavailable antes de su fecha final. En ese caso, vuelve a intentarlo más tarde. No pongas tráfico de producción en esta ficha; elige un modelo de pago para trabajos que deban funcionar sin interrupciones. En los modelos gratuitos el proveedor puede registrar los prompts, así que no envíes datos personales ni confidenciales.
Qué hacer después del 30 de septiembre
Guarda el identificador del modelo en la configuración para que el cambio sea, en la mayoría de los casos, de una sola línea. Si usas response_format, ten cuidado: el modo JSON y la salida con esquema no figuran en la ficha de M3. Después del 1 de octubre, si llega una respuesta 410 model_retired, tu aplicación no debe reintentarla como un fallo de red pasajero. Muestra al usuario que el periodo gratuito ha terminado y elige el siguiente modelo de forma consciente.
Para seguir en la misma familia, minimax/minimax-m3 está disponible como modelo de pago. Es la versión anterior a M3.1 y su precio aparece en la página de precios. Antes de cambiar, ejecuta la misma tarea pequeña en ambos modelos y compara los resultados. Para probarlo sin programar, elige MiniMax M3.1 en el selector de modelos de LLMTR Chat.
Frequently asked questions
¿Hasta cuándo es gratis MiniMax M3.1 en LLMTR?
Hasta el 30 de septiembre de 2026 a las 23:59, hora de Turquía. Desde el 1 de octubre el identificador minimax/minimax-m3.1-free responde 410 model_retired.
La respuesta llega vacía y finish_reason es length. ¿Por qué?
El modelo razona antes de cada respuesta y esos tokens cuentan para el límite de salida. Aumenta max_tokens; deja unos cientos de tokens incluso para respuestas cortas.
¿Paso automáticamente al modelo de pago cuando termina el periodo gratuito?
No. Las solicitudes reciben un 410 que sugiere minimax/minimax-m3 y no se cobra nada hasta que tú cambies el identificador.