MiniMax M3.1 FlashはSpace Bunny：M2.7やM3から何が変わり、料金はいくらか

9月下旬、メーカー名のないモデルがOpenRouterの日次ランキングでDeepSeek V4.1 Flashを上回り、OpenCodeで5日連続、最も多く使われたモデルになりました。Space Bunny Alphaとして掲載され、しかも無料でした。このモデルの正体はMiniMax M3.1 Flashです。2026年10月19日時点で、AIHubMixではminimax-m3.1-flashとしてトークン単位で利用でき、入力は100万トークンあたり$0.165、出力は100万トークンあたり$0.66です。

要点を先にまとめると：

• M2.7の後継です。10月19日から、MiniMaxはM PlanおよびToken PlanのM2.5とM2.7へのリクエストをM3.1 Flashに振り替えます。旧モデルの両ファミリーは11月18日に提供終了となります。
• AIHubMixでのトークン単価はM3より約43%安価です。MiniMaxはまだトークン単位の料金を公開していません。
• 思考は常に有効で、デフォルトは最も深いレベルです。小さなバグ修正では、デフォルト設定はlow設定の約7倍の出力トークンを使い、所要時間も約6倍でした。どちらの設定でもすべてのテストに合格しました。

Space BunnyからモデルIDへ

日付とランキング順位は、OpenRouterとOpenCodeの投稿をまとめたCellCogのSpace Bunny年表に基づいています。ステルス公開の週、MiniMaxが何も発表する前に、コミュニティはトークナイザーからモデルを特定しました。cheatyがXに投稿したトークナイザーの比較では、Space Bunnyのテキストトークナイザーは「MiniMax M3のものと完全に一致する」と報告されています。他のテスターも、検証用文字列36件中36件、また別のテストでは50件中50件が一致したと報告しました。Space Bunnyの公開仕様も、MiniMaxが後に発表した内容と同じでした。コンテキスト長1M、テキスト・画像・動画入力に対応し、思考をオフにできません。ある初期ユーザーは「驚くほど速いが、明確で具体的な指示が必要。そうでないと怠けすぎる」と評しています。プロンプトを書く際は、この点を念頭に置いてください。

MiniMaxのドキュメントからは、すでに「Preview」の表記がなくなっています。現在のモデル一覧では、MiniMax-M3.1-Flashは「コンテキストウィンドウ1M、思考の深さを調整可能な最先端のマルチモーダル・コーディングモデル」と説明されています。AIHubMixからのすべての応答にも、上流のモデル名が表示されます。

M2.7からの変更点

MiniMaxのプランを利用している人にとって、M2.7はM3.1 Flashへの切り替えで一夜にして置き換わったモデルです。実際に重要な違いを以下にまとめます。

動画入力はMiniMaxのドキュメントに記載されています。AIHubMixでは現在、このモデルの入力としてテキストと画像が掲載されています。テストでは、Base64画像と通常の画像URLの両方が機能しました。

変わっていない点もいくつかあります。どちらのモデルも、すべてのリクエストで思考します。どちらもMiniMaxのAnthropic互換APIとOpenAI互換APIに対応しています。MiniMaxのAPIリファレンスによると、どちらもtool_choice: autoのみ受け付けます。M2.7のコードで思考設定やキャッシュを使っていなかったなら、そのままM3.1 Flashでも動作します。ただし動作は変わり、その違いの大部分は思考レベルで説明できます。

新しい制御項目はeffortです。MiniMaxのテキスト生成ガイドにはlow、medium、high、xhigh、maxが記載されており、フィールドを省略した場合はmaxが使われると説明されています。M2.7には設定項目がありませんでした。つまり、effortを指定しないリクエストでは、M3.1 Flashは可能な限り深く思考します。

M3にどこまで迫るのか、そしてM3が依然として優位な点

M3は一段上のモデルです。MiniMaxのオープンウェイト最上位モデルとして、同じコンテキスト長1Mで6月1日にリリースされました。AIHubMixでのM3の出力料金はFlashの1.75倍（$1.152対$0.66）です。無視できない差ですが、性能クラスがまったく異なるわけではありません。

「FlashはM3にどこまで近いのか」への正直な答えは、Flashについてはまだ誰も数値を公表していない、ということです。MiniMaxはM3.1 Flashのベンチマーク表を公開しておらず、Artificial Analysisにも掲載されていません。一方、M3には両方あります。MiniMaxはSWE-Bench Proで59.0%と報告しており（自己申告値）、Artificial AnalysisのIntelligence IndexでM3は29.2を獲得しています。見かけたM3.1 Flashのベンチマーク表は、M3のものか、出典不明のものです。

それでも、次の4点ではM3が明確に優位です。

• エビデンス。M3には独立した評価スコアがありますが、Flashにあるのはユーザーの報告と当社のテストだけです。
• オープンウェイト。M3のウェイトはMiniMax Community LicenseのもとでHugging Faceに公開されています。Flashのウェイトはまだありません。MiniMaxは公開する予定だと述べていますが、時期は未定です。
• 思考をオフにできる。M3は思考を完全に省略できます。Flashはできないため、レイテンシが重要な単発呼び出しを高速化しにくくなります。
• Priorityティア。MiniMaxはM3向けに、料金が1.5倍の高速Priorityティアを提供しています。Flashはservice_tierフィールドを拒否します。

Flashはトークン単価が安く、effortダイヤルで思考の深さを調整できるため、軽微な修正から長時間の推論まで1つのモデルで対応できます。

料金と実際のコスト

料金は100万トークンあたり。2026年10月19日に確認しました。MiniMaxの料金は従量課金ページの数値です。M3の公式料金には、MiniMaxが「恒久的な50%割引」と表記する割引が含まれています。

M3の公式料金は入力トークンが512Kを超えると2倍になります。AIHubMixではM3.1 Flashに一律料金が設定されています。

AIHubMixでのFlashのトークン単価は、M2.7より約44%安く（$0.165 ÷ $0.2958 ≈ 0.56）、M3より約43%安い（$0.165 ÷ $0.288 ≈ 0.57）計算です。出力料金も同じ比率です。

ただし、トークン単価だけで請求額が決まるわけではありません。思考が常に有効なため、タスクで使うトークン数はeffortレベルによって変わります。具体的な数値を示すため、AIHubMixは10月19日に現実的なタスクを1件実行しました。以下の数値はすべてAIHubMixが計測したもので、まだ他の組織による再現はありません。

タスク：2つのバグがある課金関数を修正します。期間の終了をまたぐ一時停止で1日分が二重計上され、重複する一時停止期間が二重に差し引かれます。モデルが修正済みの関数を返し、ローカルのハーネスで非公開のテストケース215件を実行します。各設定で、AIHubMixのChat Completionsエンドポイント経由で3回ずつ実行しました。

デフォルト設定の行を例に計算を見てみましょう。リクエストではプロンプトトークンを464個使用し、そのうち約192個はキャッシュから提供され、出力トークンは6,673個でした。計算は(272 × $0.165 + 192 × $0.0165 + 6,673 × $0.66) ÷ 1,000,000 ≈ $0.0045です。このような修正を1,000回行うと、デフォルト設定では約$4.45、lowでは約$0.64で、テスト結果は同じです。

設定ごとに3回というのは小さなサンプルで、実行ごとのばらつきも大きく、デフォルト設定の出力トークン数は4,589から9,680まで変動しました。それでも傾向は明らかです。effortを設定せずにM2.7から移行すると、難しいタスクでは思考トークンによってトークン単価の低さが相殺される可能性があります。このシリーズのeffortに関する記事（末尾にリンク）では、5段階すべてを詳しく解説しています。

最適な選択肢ではないケース

• デフォルト設定での対話的な作業。小さな単一関数の修正に、デフォルトレベルでは39～82秒かかりました。人が待っているなら、lowかmediumを設定するか、より高速なモデルを使いましょう。当社のテストでは、Claude Haiku 5.5は同じ修正を約7秒で完了しました。
• 公開済みのスコアが必要な用途。調達審査やSLAで独立したベンチマークが求められるなら、M3やDeepSeek V4.1 Flashにはありますが、Flashにはまだありません。
• 思考なしで実行する必要がある呼び出し。Flashは思考を省略できません。短い分類用プロンプトでは適応的思考のトークン消費はほぼゼロ（0～6トークン）でしたが、ゼロを保証することはできません。
• セルフホスティング。公開済みのウェイトがないため、デプロイできるものはありません。

今すぐ切り替えるべき人、待つべき人、使い続けるべき人

• M2.5またはM2.7を利用しているM PlanとToken Planのユーザー：MiniMaxが現在これらのモデル名へのリクエストを振り替えているため、すでに切り替わっています。評価テストを再実行し、リクエストにeffort設定を追加してください。
• M2.5またはM2.7を従量課金で利用しているユーザー：猶予は11月18日までです。AIHubMixでM3.1 Flashに移行するには、モデルIDを変更し、reasoning_effortを追加します。このシリーズの移行記事では、発生するエラーについて解説しています。
• コーディングエージェントですでにM3を使っているチーム：トラフィックの一部で、Flashをlowまたはmediumに設定して試してみてください。トークン単価は43%安く、当社のタスクではどの設定でも合格しました。
• オープンウェイト、思考の無効化、独立したベンチマーク、またはPriorityティアが必要なら、M3を使い続けてください。

最も手早く確認する方法は、同じキーを使ってAIHubMixのMiniMax M3.1 FlashとM3に独自のプロンプトを送ることです。比較ページには両方の料金カードが掲載されています。キーとベースURLについてはAIHubMixクイックスタートをご覧ください。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://aihubmix.com/v1", api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"])

resp = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3.1-flash",
    reasoning_effort="low",  # omit it and the model runs at max
    messages=[{"role": "user", "content": "Find the bug: def avg(xs): return sum(xs) / len(xs) - 1"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)

よくある質問

MiniMax M3.1 FlashはSpace Bunny Alphaと同じモデルですか？
はい。Space Bunny Alphaは、2026年9月23日からOpenRouterとOpenCodeで公開されていたM3.1 Flashの匿名名です。MiniMaxが9月27日にモデル名を発表する前に、コミュニティのトークナイザーテストでMiniMaxのモデルだと特定されました。

AIHubMixでのモデルIDは何ですか？
minimax-m3.1-flashです。MiniMaxの公式ドキュメントではMiniMax-M3.1-Flashが使われており、以前の資料ではMiniMax-M3.1-Flash-Previewと表記されていました。

MiniMax M3.1 Flashの料金はいくらですか？
AIHubMixでは、入力は100万トークンあたり$0.165、出力は100万トークンあたり$0.66、キャッシュされた入力トークンは100万トークンあたり$0.0165です。2026年10月19日時点で、MiniMaxは独自のトークン単位の料金を公表していませんでした。

思考をオフにできますか？
いいえ。モデルは常に思考します。最も低い設定はeffort lowで、短いプロンプトでは思考トークンをほとんど使わないことがよくあります。

M2.7へのリクエストはどうなりますか？
MiniMaxのM PlanとToken Planでは、2026年10月19日以降、M2.5またはM2.7を指定したリクエストはM3.1 Flashに送られます。MiniMaxの従量課金プランでは、既存ユーザーは2026年11月18日までM2.5とM2.7を呼び出せますが、それ以降はこれらのリクエストが機能しなくなります。

M3.1 FlashはM3より優れていますか？
そう言える公開ベンチマークはありません。Flashはトークン単価が安く、effortレベルを選べます。M3にはオープンウェイト、独立したスコア、Priorityティアがあり、thinkingなしで実行できます。

画像と動画に対応していますか？
MiniMaxのドキュメントでは、テキスト、画像、動画の入力に対応しています。AIHubMixでは現在、このモデルの入力としてテキストと画像を掲載しています。テストでは、base64形式の画像と画像URLの両方が動作しました。

続きを読む：MiniMax M3.1 Flashシリーズ

• 11月18日の提供終了前にM2.5またはM2.7からコードを移行する場合、この記事では、実際に遭遇したすべてのエラーと気づきにくい変更点を紹介します：11月18日までにMiniMax M2.5/M2.7から移行する：M3.1 Flashの「requires adaptive thinking」400エラーを解決する
• 上記のコストの大半を左右したのは、デフォルトのeffortレベルでした。この記事では、同じバグ修正を5つすべてのレベルで測定しています：MiniMax M3.1 Flashのeffortレベル：同じバグ修正でデフォルトがLowの7倍のコストになった理由
• 同じタスクで、同じ月にリリースされた他の2つの低価格コーディングモデルとFlashを比較するには：MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs Claude Haiku 5.5：1つのバグ修正、3つの請求額

出典

• MiniMax：モデル
• MiniMax：モデルの呼び出し（テキスト生成ガイド）
• AIHubMix：MiniMax M3.1 Flash
• CellCog：Space Bunny Alpha、ステルスモデルとMiniMaxの手がかり
• Developers Digest：MiniMax M2.5とM2.7の提供終了