Strategie

Der 0,015-$-Cache-Preis: MiniMax M3.1 Flash macht Kontextwiederverwendung zur veröffentlichten Rate

Von IdeaBosque EngineeringZuletzt aktualisiert: 2026年10月19日

Kernaussagen

MiniMax hat M3.1 Flash am 19. Oktober 2026 mit einem dreizeiligen Flat-Preisblatt veröffentlicht — 0,15 $ Eingabe, 0,60 $ Ausgabe und eine veröffentlichte Rate von 0,015 $/1M für gecachten Input, ohne Peak-/Off-Peak-Fenster (MiniMax; Reuters).
Die veröffentlichte Rate für gecachten Input liegt 90 % unter dem Listenpreis — gleich 10 % davon — und der Anbieter rahmt die Nutzungskosten agentischer Tasks als 70 % unter dem Vorgänger M3 ein, den die aktuelle OpenRouter-Eintragung bei 0,23 $/0,96 $ mit einer Cache-Read-Zeile von 0,05 $/1M führt (MiniMax; OpenRouter).
Das Flash-/Subagent-Tier umfasst nun fünf Modelle bei 0,10–0,15 $ ungecachtem Input — OpenAI GPT-6 Luna, Claude Haiku 5.5, GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 und M3.1 Flash — mit der Cache-Mechanik als Differenzierungsmerkmal des Tiers (Anthropic; Z.AI).
Eine veröffentlichte Cache-Zeile sagt noch nicht die Rechnung: Effektiver Input = Trefferanteil × Cache-Rate + Miss-Anteil × Listrate — bei der auf dem offiziellen DeepSeek-Endpunkt beobachteten Trefferquote von 91,5 % rechnet DeepSeek auf ≈0,017 $/1M, und dieselbe illustrative Trefferquote auf MiniMax' Blatt angewandt rechnet auf ≈0,0265 $/1M (DeepSeek-Preise; Local AI Zone, Aggregator-kompiliert).
MiniMax ist ein börsennotiertes Unternehmen (HKEX: 0100.HK), was die Cache-Input-Zeile zu einem Beschaffungsposten statt zu Werbetext macht — während die Modellgewichte weiter „später veröffentlicht" bleiben, Community-Threads den 23. Oktober nennen und die Lizenz unveröffentlicht ist (Reuters; MiniMax; r/LocalLLaMA).

Am 19. Oktober 2026 hat MiniMax drei Zahlen auf das Preisblatt von M3.1 Flash geschrieben: 0,15 $ pro Million Eingabetoken, 0,60 $ pro Million Ausgabetoken und 0,015 $ für einen gecachten Eingabetoken — ein Zehntel des Listenpreises, ab Tag eins veröffentlicht, ohne Peak- oder Off-Peak-Fenster (MiniMax). Reuters trug den Launch von Peking aus am selben Montag, mit dem Hinweis auf die Hongkonger Notierung unter Ticker 0100.HK (Reuters). Die ungecachten Zahlen sind im Flash-Tier konkurrenzfähig, aber nichts Ungewöhnliches — fünf Modelle sitzen bei 0,10–0,15 $ Input. Neu ist die Form der Ankündigung: Die Rate für gecachten Input steht im Launch-Headline, als zitierte Flat-Rate, und sie ist die Zahl, die der Release-Post zeigen will.

Dieser Artikel geht das Preisblatt so durch, wie ein Beschaffer es liest: was M3.1 Flash tatsächlich liefert, wie die veröffentlichte Cache-Rate mit der Cache-Arithmetik von DeepSeek-V4.1-Flash-1017 vergleicht, die wir gestern dokumentiert haben, was sich von keinem Preisblatt ablesen lässt und welche Beschaffungszüge folgen. Der Artikel hat festgelegt, dass Cache-Anteil und Task-Laufzeit — nicht die Preisliste — die Kosten eines durchgehend laufenden Agenten setzen. MiniMax' Launch ist der erste Datenpunkt der anbieterveröffentlichten Gegenseite: eine zitierbare Cache-Rate vom Blatt, mit angehängtem Trefferanteil-Vorbehalt.

Das Preisblatt als Dokument gelesen

MiniMax' Launch-Post stellt den Preis in einer Zeile dar: „Flat pricing per 1M tokens: $0.15 input · $0.60 output · $0.015 cached input", gefolgt von einer dreizeiligen Tabelle mit denselben Zahlen (MiniMax). Drei Eigenschaften dieses Blatts tragen handfeste Bedeutung:

Flach. DeepSeek preist den Miss-Input seines Flash-Tiers mit 0,15 $ off-peak und 0,30 $ peak, den Hit-Input mit 0,003 $ und 0,006 $ in denselben zwei Fenstern, und jedes Wochenende samt chinesischer Feiertage zählt als off-peak (DeepSeek-Preise). MiniMax' Blatt hat eine Spalte und keine Zeitfenster — es gibt keinen Scheduling-Hebel zu modellieren und keine Überraschungszone, wenn der Verkehr in eine Peak-Stunde driftet.
Beim Launch zitiert. Die Rate für gecachten Input ist nicht auf einer Preisseite vergraben; sie steht im Ankündigungstext als eine von drei Headline-Zahlen. Ein börsennotierter Anbieter (HKEX: 0100.HK), der eine konkrete Rate für eine konkrete Tokenklasse veröffentlicht, macht aus dieser Zeile ein Beschaffungsartefakt — etwas, auf das ein Angebot verweisen kann.
Auf 10 % der Liste gepreist. Ein gecachter Eingabetoken kostet 0,015 $ gegen 0,15 $ Miss-Preis — ein Verhältnis von 10:1. DeepSeek' veröffentlichtes Hit-Verhältnis ist noch enger (0,003–0,006 $ gegen 0,15–0,30 $ Miss, 2 % des Off-Peak-Miss-Preises), während die OpenRouter-Eintragung des Vorgängers M3 eine Cache-Read-Zeile bei 0,05 $ gegen 0,23 $ Input zeigt — rund 22 % der Liste (DeepSeek-Preise; OpenRouter). Die Cache-Verhältnisse unterscheiden sich; die Richtung ist dieselbe, und das Flash-Tier konvergiert auf die Cache-Zeile als Wettbewerbsfläche.

Der Launch paart das Blatt mit Fähigkeits- und Durchsatzbehauptungen. MiniMax' Post berichtet DeepSWE v1.1 bei 73,7 %, OSWorld V2 bei 61,7 und Agents' Last Exam bei 29,6 — „beides Erster unter chinesischen Modellen" — plus BankerToolBench bei 76,2 und CyberGym bei 82, und beschreibt den Release als „fast dreimal schnelleres" Online-Inferencing mit Ausgabegeschwindigkeit über 200 Token pro Sekunde und einer Median-Geschwindigkeit (P50) von über 170 TPS (MiniMax). Gegen die OpenRouter-Eintragung des Vorgängers M3 mit 0,23 $/0,96 $ senkt das neue Blatt den Input um 34,8 % und die Ausgabe um 37,5 % und fügt die eigene Cache-Zeile hinzu (OpenRouter).

Zwei Ehrlichkeitsmarker gehören neben diese Behauptungen. Erstens die Parameter: MiniMax' eigener Post nennt keine Größenangabe; MarkTechPost' Bericht vom selben Tag deklariert das Modell als 428B-Parameter-MoE und setzt die Gewichte auf Ende Oktober mit unveröffentlichter Lizenz (marktechpost) — wir zitieren es als Sekundärangabe, weil die Primärquelle es nicht bestätigt. Zweitens die Gewichte: „Model weights will be released later", sagt der Post ungeschminkt; Community-Threads nennen den 23. Oktober (MiniMax; r/LocalLLaMA). Bis die Gewichtskarte existiert, ist das verifizierbare Produkt die API samt Preisblatt — die Preise zitieren, Parameter- und Open-Weights-Behauptungen zurückhalten.

Ein weiterer Datenpunkt aus dem Launch verdient die Akte: Der Post vermerkt, dass „Space Bunny", ein namenloses Modell, das anonym betrieben über 200 Billionen Token verarbeitet hat, eine frühe Version von M3.1 Flash war (MiniMax). Zweihundert Billionen Token echten Verkehrs sind für ein Modell, dessen Serving-Schicht um Cache-Verhalten gepreist ist, eine gewichtige Einlaufbehauptung — es ist das Argument des Anbieters, dass die Cache-Hit-Ökonomie bereits im Maßstab ausgeübt wird.

Zwei Regime auf der Cache-Zeile

Der interessante Vergleich ist nicht MiniMax gegen M3 — es ist MiniMax' Blatt gegen DeepSeek, denn die beiden vertreten die zwei Arten, wie eine Cache-Zeile auf das Kalkulationsblatt des Käufers gelangt.

Regime eins: die veröffentlichte Listrate. MiniMax veröffentlicht 0,015 $/1M für gecachten Input. Ihr Kostenmodell liest sie direkt. Was das Blatt nicht sagen kann, ist der Trefferanteil, den Ihre Workload erwirtschaften wird — der Anbieter legt auf der Launch-Seite weder eine Cache-Trefferquote noch eine minimale cachebare Präfixlänge noch eine Invalidierungspolitik offen (MiniMax).

Regime zwei: der veröffentlichte Hit-Preis plus eine beobachtete Quote. DeepSeek veröffentlicht den Hit-Input mit 0,003 $ off-peak und 0,006 $ peak, und die auf dem offiziellen Endpunkt beobachtete Trefferquote — 91,5 %, von einem Dritten aus OpenRouter-Daten kompiliert und als Beobachtung eines einzigen Endpunkts, nicht als Garantie, etikettiert — landet den effektiven Inputpreis nahe 0,017 $/1M (DeepSeek-Preise; Local AI Zone, Aggregator-kompiliert).

Beide Regime laufen auf dieselbe Arithmetik hinaus:

Effektiver Inputpreis pro 1M Token = Trefferanteil × Cache-Rate + Miss-Anteil × ungecachte Rate.

Bei einer illustrativen Trefferquote von 91,5 % rechnen die Blätter so — mit dem ständigen Vorbehalt, dass die 91,5-%-Zahl eine DeepSeek-Endpunkt-Beobachtung ist, die hier als arithmetischer Füllstoff dient, nicht als Aussage über MiniMax' Serving-Verhalten:

Blatt	Cache-Rate	Ungecachte Rate	Effektiv bei 91,5 % Treffer	1 Mrd. Eingabetoken/Monat
MiniMax M3.1 Flash (flach)	0,015 $	0,15 $	0,0265 $	26,47 $ gegen 150,00 $ ungecacht
DeepSeek-V4.1-Flash-1017, off-peak	0,003 $	0,15 $	0,0155 $	15,50 $
MiniMax bei 100 % Treffer (Untergrenze)	0,015 $	0,15 $	0,0150 $	15,00 $
DeepSeek-V4.1-Flash-1017, peak	0,006 $	0,30 $	0,0310 $	31,00 $

Die ehrliche Lesart der Tabelle: MiniMax' veröffentlichte Rate ist mit 10 % der Liste zitiert und gewinnt auf Einfachheit, während DeepSeek' veröffentlichter Hit-Preis mit 2 % des Miss-Preises enger, aber an Zeitfenster und an eine beobachtete Trefferquote gebunden ist, die kein Wettbewerber versprechen kann. Bei gleicher Trefferquote liegt DeepSeek' off-peak-Effektivwert etwa 41 % unter MiniMax'; voll gecachter Verkehr auf MiniMax' Untergrenze (0,015 $) schlägt DeepSeek' off-peak-Effektivwert, weil 0,015 $ eine veröffentlichte Untergrenze ohne Zeitbedingung ist. Kein Blatt nennt die Zahl, die am meisten zählt — die Trefferquote, die Ihre Kontextstruktur erwirtschaftet — und das ist der Punkt: Die Cache-Zeile ist jetzt zitierbar, und die Trefferquote preist den Agenten weiterhin.

Das Muster der veröffentlichten Rate scheint sich auszubreiten, statt ein Ein-Anbieter-Ereignis zu bleiben. OpenRouter' Vergleichseintragung für InclusionAIs Ling 3.1 Flash — Anbietermaterial vom 16. Oktober veröffentlicht, Aggregator-kompiliert — zeigt Input bei 0,075 $/1M und eine Cache-Input-Zeile bei 0,015 $/1M (OpenRouter, Aggregator-kompiliert — bis zur Prüfung des Anbieterblatts als Sekundärquelle behandeln). Eine Zeile ist ein Datenpunkt; drei innerhalb einer Woche, bei drei Anbietern, sind eine Tier-Konvention.

Das Fünf-Modell-Flash-Tier, eine Tabelle

Der Familienkontext des Launches: GPT-6 Luna und Claude Haiku 5.5 saßen bereits bei 0,10/0,50 $, GLM-5.3-Flash bei 0,15/0,50 $, und DeepSeek-V4.1-Flash-1017 bei off-peak 0,15/0,60 $ mit den oben zitierten Cache-Hit-Zeilen (Anthropic; Z.AI; DeepSeek-Preise; GPT-6 Lunas Preis ist im Haiku-5.5-Artikel dokumentiert). Mit M3.1 Flash liest sich das Tier so:

Anbieter · Modell	Input (pro 1M)	Output (pro 1M)	Cache-Input-Rate in den Quellen dieses Artikels	Gewichte
OpenAI · GPT-6 Luna	0,10 $	0,50 $	hier nicht zitiert	Proprietär
Anthropic · Claude Haiku 5.5	0,10 $	0,50 $	hier nicht zitiert	Proprietär
Z.AI · GLM-5.3-Flash	0,15 $	0,50 $	hier nicht zitiert	Offen (veröffentlicht)
DeepSeek · V4.1-Flash-1017	off-peak 0,15 $ / peak 0,30 $	0,60 $ / 1,20 $	0,003 $ / 0,006 $ (Hit)	MIT, ab Tag eins
MiniMax · M3.1 Flash	0,15 $	0,60 $	0,015 $ gecacht (flach)	Ankündigt, unveröffentlicht

Cache-Raten werden nur dort zitiert, wo die Quellen dieses Artikels sie nennen; die mit „hier nicht zitiert" markierten Anbieter veröffentlichen Cache-Preise auf ihren eigenen Rate-Karten — vor dem Zitieren jedes Blatt prüfen.

Die Aufpreis-Spanne des Inputs ist auf eine Oktave komprimiert — 0,10 bis 0,15 $ — und jeder etablierte Akteur der Tabelle war Tage vor M3.1 Flash' Auslieferung innerhalb dieses Bandes konkurrenzfähig. Es gibt keinen Aufdruck-Grund zu wechseln. Die Wechselgründe, wenn es sie gibt, leben nun in den Zeilen um den Aufdruck: das Cache-Verhältnis, die Zeitfensterstruktur, die Trefferquote, die der Serving-Stack auf Ihre Kontextform liefert, und die Ehrlichkeit der Gewichte-Geschichte.

Was das für die Beschaffung ändert

Für ein Team, das durchgehend laufende Agent-Workloads betreibt, folgen aus diesem Launch vier Züge:

Machen Sie die Cache-Zeile zu einem Posten in jedem Modellangebot. Verlangen Sie von jedem Anbieter dieselben drei Zahlen: ungecachter Input, gecachter Input, Output — plus die Mechanik, die das Blatt selten angibt (minimale cachebare Präfixlänge, Invalidierungsverhalten, jede auf der API exponierte Trefferquoten-Instrumentierung). MiniMax' flaches Blatt ist die sauberste aktuelle Vorlage; DeepSeek' zeitfensterbehaftetes Blatt ist das warnende Beispiel für Kostenmodellierung, nicht für Qualität.
Preisen Sie die Workload über die Trefferquote, nicht über die veröffentlichte Zeile. Die Formel hat vier Terme: Trefferanteil × Cache-Rate + Miss-Anteil × ungecachte Rate, dazu Output-Rate × Token pro Task. Messen Sie den Trefferanteil auf Ihrem Traffic — die Kontextformungsdisziplin aus dem Artikel ist es, was eine cache-freundliche Rate-Karte in eine vom Cache verdiente Rechnung verwandelt.
Strukturieren Sie den Kontext auf Wiederverwendung, bevor Sie die Rate abwägen. Stabile Systemprompts und Tool-Schemas nach vorn, abgerufene Dokumente vor dem volatilen Nutzerinhalt, keine Präfix-Rewrites pro Schritt — dieselben Hebel, die auf dem DeepSeek-Endpunkt das beobachtete 91,5-%-Band erzeugten. Eine flache Cache-Rate von 0,015 $ ist nur dann zehn Cent billiger als der Aufdruck, wenn Ihr Traffic den Cache trifft.
Ordnen Sie die Gewichte-Frage explizit ein. M3.1 Flash kommt API-first mit Gewichten „veröffentlicht später" — Community-Threads sagen den 23. Oktober, die Lizenz ist unveröffentlicht (MiniMax; r/LocalLLaMA). Wenn Ihr Build angepinnte, eigen-hostbare Checkpoints erfordert — das Muster, das der Artikel zum Modelltausch vorschreibt — behandeln Sie die Gewichtskarte als Tor vor der Route für Produktionsverkehr und loggen Sie bis dahin das ausgelieferte Modell in jeder Antwort.

Das Ein-Minuten-Diagramm unten legt die Launch-Ökonomie auf eine Seite:

Die Balken sind der Launch auf einer Seite: Die Rate für gecachten Input liegt eine Größenordnung unter dem Aufdruck, und das Blatt, das sie veröffentlicht hat, macht jedem Tier-Vergleich die Trefferquoten-Arithmetik explizit.

Ein repräsentativer Build

Ein mittelständischer Industriedistributor betreibt einen 24/7-Intake-und-Quote-Agenten, der in jedem RFQ-Zyklus drei Lieferantenkataloge und ein Preisregelpaket neu liest — das Zugriffsmuster, für das Cache-Tiers gebaut sind. Der Build nutzt ein MCP-Modul für die ERP- und Katalogebene, einen A2A-Delegierungspfad zu Lieferanten-Quote-Agenten und eine Routing-Schicht, die ein Frontier-Modell für Verhandlungen hält und den Massen-Intake ans Flash-Tiel routet. Mit angepinnten Präfixen liest sich der effektive Inputpreis aus der Trefferquote, die die Agent-Logs berichten — nicht vom Aufdruck: Bei hoher Trefferquote setzt eine veröffentlichte Cache-Zeile der M3.1-Flash-Klasse eine Milliarde monatliche Eingabetoken nahe 26 $ statt 150 $, und die Routing-Schicht rechnet diese Arithmetik jede Woche mit echter Telemetrie nach.

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