El precio de caché de $0.015: MiniMax M3.1 Flash convierte la reutilización de contexto en una tarifa publicada

Conclusiones clave

• MiniMax lanzó M3.1 Flash el 19 de octubre de 2026 con una hoja de precios plana de tres filas — $0.15 de entrada, $0.60 de salida y una tarifa publicada de $0.015/1M para entrada cacheada, sin ventanas de horario pico ni valle (MiniMax; Reuters).
• La tarifa de entrada cacheada publicada es el 10% del precio de lista — un 90% por debajo — y el proveedor encuadra el costo de uso por tarea agéntica como un 70% más bajo que su predecesor M3, que la ficha actual de OpenRouter sitúa en $0.23/$0.96 con una fila de lectura de caché a $0.05/1M (MiniMax; OpenRouter).
• El nivel flash/subagente ya reúne cinco modelos con entrada sin caché entre $0.10 y $0.15 — GPT-6 Luna de OpenAI, Claude Haiku 5.5, GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 y M3.1 Flash — con la mecánica de caché como el diferenciador del nivel (Anthropic; Z.AI).
• Una fila de caché publicada todavía no dicta la factura: entrada efectiva = cuota de aciertos × tarifa cacheada + cuota de fallos × tarifa de lista — con la tasa de aciertos del 91.5% observada en el endpoint oficial de DeepSeek, la hoja de DeepSeek calcula ≈$0.017/1M, y la misma cuota ilustrativa aplicada a la hoja de MiniMax calcula ≈$0.0265/1M (precios de DeepSeek; Local AI Zone, recopilado por un agregador).
• MiniMax cotiza en bolsa (HKEX: 0100.HK), lo que convierte la fila de entrada cacheada en una partida de adquisición y no en material promocional — mientras los pesos del modelo siguen "publicándose más adelante", con hilos comunitarios que mencionan el 23 de octubre y la licencia aún sin revelar (Reuters; MiniMax; r/LocalLLaMA).

El 19 de octubre de 2026, MiniMax puso tres números en su hoja de precios de M3.1 Flash: $0.15 por millón de tokens de entrada, $0.60 por millón de tokens de salida y $0.015 por un token de entrada cacheado — la décima parte del precio de lista, publicado desde el primer día, sin ventanas pico ni valle (MiniMax). Reuters cubrió el lanzamiento desde Pekín el mismo lunes, al tiempo que señala la cotización en Hong Kong de la compañía bajo el ticker 0100.HK (Reuters). Las cifras sin caché son competitivas pero no inusuales en el nivel flash — cinco modelos ya están entre $0.10 y $0.15 de entrada. Lo nuevo es la forma del anuncio: la tarifa de entrada cacheada está en el titular de lanzamiento, como tarifa plana cotizada, y es la cifra que la publicación quiere que veas.

Este artículo recorre esa hoja de precios como la leería un comprador: qué entrega realmente M3.1 Flash, cómo se compara su tarifa de caché publicada con la aritmética de caché de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 que documentamos ayer, qué sigue sin poder leerse en ninguna hoja de precios y qué movimientos de adquisición se derivan. El artículo principal estableció que la cuota de caché y el tiempo de ejecución de la tarea — no la lista de precios — fijan el costo de un agente siempre encendido; el lanzamiento de MiniMax es el primer dato del contrapunto publicado por el proveedor: una tarifa de caché citable desde la hoja, con la advertencia de la cuota de aciertos adjunta.

La hoja de precios, leída como documento

La publicación de lanzamiento de MiniMax resume el precio en una línea: "Precios planos por 1M de tokens: $0.15 de entrada · $0.60 de salida · $0.015 de entrada cacheada", seguida de una tabla de tres filas con las mismas cifras (MiniMax). Tres propiedades de esa hoja tienen significado operativo:

• Plana. DeepSeek pone precio a la entrada sin acierto de su nivel Flash a $0.15 en horario valle y $0.30 en horario pico, con la entrada con acierto a $0.003 y $0.006 en las mismas dos ventanas, y cada fin de semana y festivo chino cuenta como valle (precios de DeepSeek). La hoja de MiniMax tiene una sola columna y carece de ventanas horarias — no hay palanca de programación que modelar, ni banda sorpresa cuando el tráfico entra en hora pico.
• Cotizada en el lanzamiento. La tarifa de entrada cacheada no está enterrada en una página de precios; está en el cuerpo del anuncio como una de las tres cifras del titular. Un proveedor con cotización bursátil (HKEX: 0100.HK) que publica una tarifa específica para una clase específica de tokens convierte esa fila en un documento de adquisición — algo que una cotización puede referenciar.
• Preciada al 10% de la lista. Un token de entrada cacheado cuesta $0.015 frente a los $0.15 sin caché — una relación de 10:1. La relación publicada de acierto de DeepSeek es aún más ajustada ($0.003–$0.006 frente a $0.15–$0.30 sin caché, el 2% del precio valle), mientras que la ficha de OpenRouter del anterior M3 muestra una fila de lectura de caché a $0.05 frente a $0.23 de entrada — aproximadamente el 22% de la lista (precios de DeepSeek; OpenRouter). Las ratios de caché difieren; la dirección es la misma, y el nivel flash está convergiendo en la fila de caché como su superficie competitiva.

El lanzamiento acompaña la hoja con afirmaciones de capacidad y rendimiento. La publicación de MiniMax reporta DeepSWE v1.1 en 73.7%, OSWorld V2 en 61.7 y Agents' Last Exam en 29.6 — "primero entre los modelos chinos en ambos" — además de BankerToolBench en 76.2 y CyberGym en 82, y describe el lanzamiento como conseguir que la inferencia en línea sea "casi tres veces más rápida", con velocidad de salida superior a 200 tokens por segundo y velocidad mediana (P50) de más de 170 TPS (MiniMax). Frente a la ficha de OpenRouter del predecesor M3 de $0.23/$0.96, la nueva hoja recorta la entrada un 34.8% y la salida un 37.5%, añadiendo además la fila de caché dedicada (OpenRouter).

Dos marcadores de honestidad acompañan a esas afirmaciones. Primero, los parámetros: la propia publicación de MiniMax no indica cifra de tamaño; el reporte del mismo día de MarkTechPost presenta el modelo como un MoE de 428B parámetros y sitúa los pesos para finales de octubre con licencia sin revelar (marktechpost) — lo citamos como afirmación secundaria porque la primaria no lo confirma. Segundo, los pesos: "Los pesos del modelo se publicarán más adelante", dice la publicación sin rodeos; los hilos comunitarios mencionan el 23 de octubre (MiniMax; r/LocalLLaMA). Hasta que exista la tarjeta de pesos, el producto verificable es la API y su hoja de precios — cita los precios, retén las afirmaciones de parámetros y de pesos abiertos.

Otro dato del lanzamiento que merece archivo: la publicación señala que "Space Bunny", un modelo sin nombre que procesó más de 200 billones (200 trillion) de tokens operando de forma anónima, era una versión temprana de M3.1 Flash (MiniMax). Doscientos billones de tokens de tráfico real son una afirmación de rodaje significativa para un modelo cuya capa de servicio se precio alrededor del comportamiento de caché — es el argumento del proveedor de que la economía de aciertos de caché ya se ha ejercitado a escala.

Dos regímenes en la fila de caché

La comparación interesante no es MiniMax frente a M3 — es la hoja de MiniMax frente a la de DeepSeek, porque las dos representan las dos formas en que una fila de caché llega a la hoja de cálculo de un comprador.

Régimen uno: la tarifa de lista publicada. MiniMax publica $0.015/1M para entrada cacheada. Tu modelo de costos la lee directamente. Lo que la hoja no puede decirte es la cuota de aciertos que ganará tu carga de trabajo — el proveedor no revela tasa de aciertos de caché, tampoco longitud mínima de prefijo cacheable ni política de invalidación en la página de lanzamiento (MiniMax).

Régimen dos: el precio de acierto publicado más una tasa observada. DeepSeek publica la entrada con acierto a $0.003 en valle y $0.006 en pico, y la tasa de aciertos observada en el endpoint oficial — 91.5%, recopilada de datos de OpenRouter por un tercero y etiquetada como observación de un solo endpoint, no una garantía — sitúa el precio de entrada efectivo cerca de $0.017/1M (precios de DeepSeek; Local AI Zone, recopilado por un agregador).

Ambos regímenes se resuelven con la misma aritmética:

Precio de entrada efectivo por 1M de tokens = cuota de aciertos × tarifa cacheada + cuota de fallos × tarifa sin caché.

Con una cuota de aciertos ilustrativa del 91.5%, las dos hojas calculan así — con la advertencia permanente de que la cifra del 91.5% es una observación del endpoint de DeepSeek usada aquí como relleno aritmético, no como una afirmación sobre el comportamiento de servicio de MiniMax:

Hoja	Tarifa cacheada	Tarifa sin caché	Efectivo al 91.5% de aciertos	1B de tokens de entrada/mes
MiniMax M3.1 Flash (plana)	$0.015	$0.15	$0.0265	$26.47 frente a $150.00 sin caché
DeepSeek-V4.1-Flash-1017, valle	$0.003	$0.15	$0.0155	$15.50
MiniMax al 100% de aciertos (suelo)	$0.015	$0.15	$0.0150	$15.00
DeepSeek-V4.1-Flash-1017, pico	$0.006	$0.30	$0.0310	$31.00

La lectura honesta de la tabla: la tarifa publicada de MiniMax se cita al 10% de la lista y gana en simplicidad, mientras que el precio de acierto publicado de DeepSeek es más ajustado — 2% del precio sin caché — pero condicionado a ventanas horarias y a una tasa de aciertos observada que ningún competidor puede prometer. A igual cuota de aciertos, el efectivo de DeepSeek en valle queda unos 41% por debajo del de MiniMax; el tráfico totalmente cacheado sobre el suelo de MiniMax ($0.015) vence al efectivo de DeepSeek en valle porque $0.015 es un suelo publicado sin condición de horario. Ninguna hoja declara la cifra que más importa — la cuota de aciertos que ganará tu estructura de contexto — y ese es el punto: la fila de caché ya es citable, y la tasa de aciertos sigue siendo la que pone precio al agente.

El patrón de la tarifa publicada parece extenderse en lugar de quedarse en un evento de un solo proveedor. La ficha comparativa de OpenRouter para Ling 3.1 Flash de InclusionAI — materiales del proveedor publicados el 16 de octubre, recopilados por el agregador — muestra entrada a $0.075/1M y una fila de entrada cacheada a $0.015/1M (OpenRouter, recopilado por un agregador — trátala como secundaria hasta verificar la hoja del proveedor). Una fila es un dato; tres dentro de una semana, en tres proveedores, es una convención del nivel.

El nivel flash de cinco modelos, en una tabla

El contexto familiar del lanzamiento: GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5 ya estaban en $0.10/$0.50, GLM-5.3-Flash en $0.15/$0.50, y DeepSeek-V4.1-Flash-1017 en $0.15/$0.60 en valle con las filas de acierto de caché citadas arriba (Anthropic; Z.AI; precios de DeepSeek; los precios de GPT-6 Luna están documentados en el artículo de Haiku 5.5). Con M3.1 Flash, el nivel queda así:

Proveedor · modelo	Entrada (por 1M)	Salida (por 1M)	Tarifa de entrada cacheada en las fuentes de este artículo	Pesos
OpenAI · GPT-6 Luna	$0.10	$0.50	no citada aquí	Propietarios
Anthropic · Claude Haiku 5.5	$0.10	$0.50	no citada aquí	Propietarios
Z.AI · GLM-5.3-Flash	$0.15	$0.50	no citada aquí	Abiertos (publicados)
DeepSeek · V4.1-Flash-1017	$0.15 valle / $0.30 pico	$0.60 / $1.20	$0.003 / $0.006 (con acierto)	MIT, desde el día uno
MiniMax · M3.1 Flash	$0.15	$0.60	$0.015 cacheada (plana)	Anunciados, sin publicar

Las tarifas de caché se citan solo donde las fuentes de este artículo las declaran; los proveedores marcados con "no citada aquí" publican precios de caché en sus propias tarjetas de tarifas — verifica contra cada hoja antes de citar.

El rango de entrada de etiqueta se ha comprimido a una sola octava — de $0.10 a $0.15 — y cada incumbente de la tabla era competitivo dentro de esa banda días antes de que M3.1 Flash saliera. No hay motivo de precio de etiqueta para cambiarse. Las razones para cambiarse, si las hay, ahora viven en las filas alrededor de la etiqueta: la relación de caché, la estructura de ventanas horarias, la cuota de aciertos que el stack de servicio entrega sobre tu forma de contexto y la honestidad de la historia de los pesos.

Qué cambia esto para las adquisiciones

Para un equipo que ejecuta cargas agénticas siempre encendidas, cuatro movimientos se derivan de este lanzamiento:

1. Convierte la fila de caché en una partida de cada cotización de modelo. Pide a cada proveedor los mismos tres números: entrada sin caché, entrada cacheada, salida — además de la mecánica que la hoja rara vez declara (longitud mínima del prefijo cacheable, comportamiento de invalidación, cualquier instrumentación de tasa de aciertos expuesta en la API). La hoja plana de MiniMax es la plantilla más limpia disponible; la hoja con ventanas horarias de DeepSeek es el ejemplo de precaución para modelar costos, no para calidad.
2. Pone precio a la carga de trabajo desde la cuota de aciertos, no desde la fila publicada. La fórmula tiene cuatro términos: cuota de aciertos × tarifa cacheada + cuota de fallos × tarifa sin caché, más la tarifa de salida × tokens por tarea. Mide la cuota de aciertos en tu tráfico — la disciplina de moldeado de contexto del artículo principal es lo que convierte una tarjeta de tarifas favorable a la caché en una factura ganada por la caché.
3. Estructura el contexto para la reutilización antes de comparar tarifas. Prompts de sistema estables y esquemas de herramientas al frente, documentos recuperados antes del contenido volátil de usuario, sin reescrituras de prefijo por paso — las mismas palancas que produjeron la banda observada del 91.5% en el endpoint de DeepSeek. Una tarifa cacheada plana de $0.015 solo es diez centavos más barata que la etiqueta si tu tráfico golpea la caché.
4. Secuencia explícitamente la pregunta de los pesos. M3.1 Flash sale primero como API con pesos "que se publicarán más adelante" — los hilos comunitarios dicen el 23 de octubre y la licencia está sin revelar (MiniMax; r/LocalLLaMA). Si tu build requiere checkpoints fijados y autohospedables — el patrón que prescribe el artículo de sustitución de modelos — trata la tarjeta de pesos como una compuerta antes de enrutar tráfico de producción, y registra el modelo servido en cada respuesta en el ínterin.

El diagrama de un minuto siguiente pone la economía del lanzamiento en una página:

Las barras son el lanzamiento en una página: la tarifa de entrada cacheada está un orden de magnitud por debajo de la etiqueta, y la hoja que la publicó hace explícita la aritmética de aciertos para quien compara niveles.

Un build representativo

Un distribuidor industrial de mercado medio ejecuta un agente de captación y cotización 24/7 que relee tres catálogos de proveedores y un paquete de reglas de precio en cada ciclo de RFQ — el patrón de acceso para el que están construidos los niveles de caché. El build usa un módulo MCP para la capa de ERP y catálogos, una ruta de delegación A2A hacia agentes de cotización de proveedores, y una capa de enrutamiento que mantiene un modelo de frontera para la negociación y envía la captación masiva al nivel flash. Con prefijos fijados, el precio de entrada efectivo se lee de la cuota de aciertos que reportan los registros del agente, no de la etiqueta: con una cuota de aciertos alta, una fila de caché publicada de la clase de M3.1 Flash pone mil millones de tokens de entrada mensuales cerca de $26 en lugar de $150, y la capa de enrutamiento rearma esa aritmética con telemetría real cada semana.

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