0.015ドルのキャッシュ価格――MiniMax M3.1 Flash、コンテキスト再利用を公表レートに変える

重要ポイント

• MiniMaxは2026年10月19日にM3.1 Flashを発表しました。価格表は3行――入力$0.15、出力$0.60、そして公開された$0.015/1Mのキャッシュ済み入力レートで、ピーク／オフピークの時間窓はありません（MiniMax；Reuters）。
• 公表されたキャッシュ済み入力レートは未キャッシュ表示価格の10%――90%安――で、企業側はエージェント的なタスクの使用コストを前世代M3 比70%安と位置づけています。M3のOpenRouter上の現在の表示は$0.23/$0.96で、$0.05/1Mのキャッシュ読み取り行が付きます（MiniMax；OpenRouter）。
• flash／サブエージェントティアには、未キャッシュ入力が$0.10〜$0.15のモデルが5つ並びました――OpenAIのGPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5、GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4.1-Flash-1017、そしてM3.1 Flashです。このティアの差別化要因はキャッシュの仕組みです（Anthropic；Z.AI）。
• 公表されたキャッシュ行があっても請求額は読めません。実効入力 = ヒット率 × キャッシュレート + ミス率 × 表示レートです――DeepSeek公式エンドポイントで観測された91.5%のヒット率では、DeepSeekの試算は約$0.017/1M、同じ例示ヒット率をMiniMaxの価格表に当てはめると約$0.0265/1Mになります（DeepSeekの価格；Local AI Zone、アグリゲーター編纂）。
• MiniMaxは上場企業（HKEX：0100.HK）であり、これによりキャッシュ済み入力行は宣伝文句ではなく調達の項目になります――一方、モデルの重みは「後日公開」とされ、コミュニティのスレッドは10月23日を示し、ライセンスは未公表です（Reuters；MiniMax；r/LocalLLaMA）。

2026年10月19日、MiniMaxはM3.1 Flashの価格表に3つの数字を載せました。入力トークン100万あたり$0.15、出力トークン100万あたり$0.60、キャッシュ済み入力トークン$0.015――表示価格の10分の1を、ローンチ初日から公表し、ピーク／オフピークの時間窓はありません（MiniMax）。Reutersは同じ月曜に北京からローンチを報じ、同社が香港に上場していること（ティッカー0100.HK）に触れています（Reuters）。未キャッシュの数字はflashティアとして競争力がありますが、目新しさはありません――すでに5つのモデルが入力$0.10〜$0.15に並んでいます。新しいのは告知の形です。キャッシュ済み入力レートがローンチの見出しに、一つの定額レートとして載っており、リリース投稿があなたに見せたい数字がまさにそれだという点です。

本稿では、この価格表を購入担当者の読み方でたどります。M3.1 Flashが実際に出荷しているもの、昨日私たちが記録したDeepSeek-V4.1-Flash-1017のキャッシュ演算とその公表キャッシュレートの比較、どの価格表からも読み取れないもの、そして続く調達上の一手です。本編の記事は、常時稼働エージェントのコストを決めるのがキャッシュシェアとタスク実行時間であって価格リストではないことを示しました。MiniMaxのローンチは、ベンダー公開の裏面として最初のデータ点です。シートからそのまま引用できるキャッシュレートに、ヒット率の警告が付けてあります。

価格表を文書として読む

MiniMaxのローンチ投稿は、価格を1行で示しています。「Flat pricing per 1M tokens: $0.15 input · $0.60 output · $0.015 cached input」――同じ数字の3行テーブルが続きます（MiniMax）。このシートが操作上の意味を持つ性質は3つあります。

• 一律（フラット）。 DeepSeekのFlashティアは、キャッシュミス入力をオフピーク$0.15・ピーク$0.30の2段階にし、キャッシュヒット入力は同じ2つの時間窓で$0.003と$0.006、週末と中国の祝日はすべてオフピーク扱いです（DeepSeekの価格）。MiniMaxのシートは列が1つで時間窓がありません。モデル化すべきスケジューリングのレバーがなく、トラフィックがピーク時間帯に滑り込んでも驚きの価格帯もありません。
• ローンチ時に即報価。 キャッシュ済み入力レートは価格ページの隅に埋もれていません。公告本文に、見出しの3数字の1つとして載っています。特定のトークンクラスに具体的なレートを公表する上場企業（HKEX：0100.HK）は、その行を調達の成果物に変えます――見積りが参照できる数字です。
• 表示価格の10%で価格付け。 キャッシュ済み入力トークンは$0.015で、ミス価格の$0.15に対する10:1です。DeepSeekの公開ヒット比率はさらにきつく（$0.003〜$0.006、ミスの$0.15〜$0.30に対してオフピークの2%）、前世代M3のOpenRouter表示は$0.23の入力に対して$0.05のキャッシュ読み取り行――およそ表示価格の22%です（DeepSeekの価格；OpenRouter）。キャッシュ比率は違っても方向は同じで、flashティアはキャッシュ行を競争面に収束させつつあります。

ローンチはこのシートに能力とスループットの主張を添えています。MiniMaxの投稿は、DeepSWE v1.1で73.7%、OSWorld V2で61.7、Agents' Last Examで29.6――「どちらも中国モデルで1位」――に加え、BankerToolBenchで76.2、CyberGymで82を報告し、オンライン推論を「約3倍に高速化」、出力速度は200+トークン/秒、中央値（P50）速度は170+ TPSと述べています（MiniMax）。前世代M3のOpenRouter表示$0.23/$0.96と比べると、新しいシートは入力を34.8%・出力を37.5%削り、専用のキャッシュ行を加えています（OpenRouter）。

これらの主張には、誠実さの目印が2つ必要です。第1にパラメータ数です。MiniMax自身の投稿はサイズの数字を示していません。MarkTechPostの当日の記事はこのモデルを428BパラメータのMoEとして扱い、重みを10月下旬、ライセンス未公表としています（marktechpost）――一次資料が裏付けていないため、二次的な主張として引用します。第2に重みです。「Model weights will be released later」と投稿は率直に言い、コミュニティのスレッドは10月23日としています（MiniMax；r/LocalLLaMA）。重みカードが存在するまで、検証可能な製品はAPIとその価格表です。価格は引用し、パラメータ数とオープン重みの主張は据え置きます。

ローンチにはもう1つ、ファイルしておく価値のあるデータ点があります。投稿によれば、匿名で運用されながら200兆トークン超を処理した無名モデル「Space Bunny」は、M3.1 Flashの早期バージョンでした（MiniMax）。サービス層をキャッシュの挙動を軸に価格付けしたモデルにとって、実トラフィック200兆トークンは意味のある慣らし運転の主張です。キャッシュヒットの経済学がすでに大規模で使われている、というのがベンダーの論点です。

キャッシュ行の上の2つの制度

興味深い比較はMiniMax対M3ではありません。MiniMaxのシート対DeepSeekのシートです。キャッシュ行が購入者の試算表に届く方法が2つあり、この2つがそれぞれを代表するからです。

制度1：公表された表示レート。 MiniMaxはキャッシュ済み入力の$0.015/1Mを公表しています。あなたのコストモデルはそれをそのまま読みます。このシートが教えてくれないのは、あなたのワークロードが獲得するヒットシェアです。ベンダーはローンチページでキャッシュヒット率も、最小キャッシュ可能プレフィックスも、無効化ポリシーも開示していません（MiniMax）。

制度2：公表されたヒット価格に観測レートを組み合わせる。 DeepSeekはキャッシュヒット入力をオフピーク$0.003・ピーク$0.006で公表し、公式エンドポイントで観測されたヒット率――91.5%、第三者がOpenRouterデータから編纂したもので、保証ではなく1エンドポイントの観測としてラベル付け済み――が実効入力価格を約$0.017/1Mに着地させています（DeepSeekの価格；Local AI Zone、アグリゲーター編纂）。

両制度とも同じ算術に収束します。

1Mトークンあたりの実効入力価格 = ヒットシェア × キャッシュレート + ミスシェア × 未キャッシュレート。

例示として91.5%のヒットシェアで計算すると、両シートは次のようになります――91.5%という数字はDeepSeekエンドポイントの観測値であり、MiniMaxのサービング挙動についての主張ではなく、ここでは算術の埋め草として使っている、という常設の警告付きです。

シート	キャッシュレート	未キャッシュレート	91.5%ヒット時の実効	10億入力トークン/月
MiniMax M3.1 Flash（一律）	$0.015	$0.15	$0.0265	未キャッシュ$150.00に対し$26.47
DeepSeek-V4.1-Flash-1017、オフピーク	$0.003	$0.15	$0.0155	$15.50
MiniMaxでヒット率100%（下限）	$0.015	$0.15	$0.0150	$15.00
DeepSeek-V4.1-Flash-1017、ピーク	$0.006	$0.30	$0.0310	$31.00

この表の誠実な読み方です。MiniMaxの公表レートは表示価格の10%で、単純さで勝ちます。DeepSeekの公表ヒット価格は未ミス価格の2%ときついものの、時間窓と、どの競合も約束できない観測ヒット率に条件付けられています。同じヒットシェアならDeepSeekのオフピーク実効はMiniMaxを約41%下回ります。一方、MiniMaxの下限（$0.015）で全キャッシュのトラフィックはDeepSeekのオフピーク実効に勝ります。$0.015が時間条件のない公表の下限だからです。どちらのシートも、最も重要な数字――あなたのコンテキスト構造が獲得するヒットシェア――を明示していません。それこそが要点です。キャッシュ行はもう引用できていますが、エージェントの価格を決めるのは依然としてヒット率です。

公表レートのパターンは、単一ベンダーの出来事に留まらず広がっているように見えます。InclusionAIのLing 3.1 Flashに関するOpenRouterの比較表示――ベンダー資料は10月16日公開、アグリゲーター編纂――は、入力$0.075/1Mとキャッシュ済み入力行$0.015/1Mを示しています（OpenRouter、アグリゲーター編纂――ベンダーのシートを検証するまで二次資料として扱うこと）。1行はデータ点です。1週間に3ベンダー3行なら、それはティアの慣行です。

5モデルのflashティア、1つの表

ローンチの家族的文脈です。GPT-6 LunaとClaude Haiku 5.5はすでに$0.10/$0.50に、GLM-5.3-Flashは$0.15/$0.50に、DeepSeek-V4.1-Flash-1017はオフピーク$0.15/$0.60に、冒頭で引用したキャッシュヒット行を添えて並んでいます（Anthropic；Z.AI；DeepSeekの価格；GPT-6 Lunaの価格はHaiku 5.5の記事に記録済み）。M3.1 Flashを加えると、ティアは次のようになります。

プロバイダー · モデル	入力（1Mあたり）	出力（1Mあたり）	本稿のソースに載るキャッシュ済み入力レート	重み
OpenAI · GPT-6 Luna	$0.10	$0.50	本稿では未引用	独自
Anthropic · Claude Haiku 5.5	$0.10	$0.50	本稿では未引用	独自
Z.AI · GLM-5.3-Flash	$0.15	$0.50	本稿では未引用	オープン（公開済み）
DeepSeek · V4.1-Flash-1017	オフピーク$0.15 / ピーク$0.30	$0.60 / $1.20	$0.003 / $0.006（キャッシュヒット）	MIT、初日
MiniMax · M3.1 Flash	$0.15	$0.60	$0.015キャッシュ済み（一律）	発表済み、未公開

キャッシュレートは、本稿のソースが明示している場合のみ引用しています。「本稿では未引用」としたベンダーは、それぞれのレートカードでキャッシュ価格を公表しています――引用前にシートごとに確認してください。

額面の入力レンジは1オクターブまで圧縮されました――$0.10から$0.15です。そして表内の既存勢力は、M3.1 Flashが出荷する数日前からその帯域内で競争力を持っていました。額面価格には切り替えの理由がありません。切り替える理由があるとすれば、今は額面の周りの行に住んでいます。キャッシュ比率、時間窓の構造、サービングスタックがあなたのコンテキスト形状で出すヒットシェア、そして重みの物語の誠実さです。

調達にとってこれが変えること

常時稼働のエージェントワークロードを走らせるチームには、このローンチから4つの動きが導かれます。

1. キャッシュ行をすべてのモデル見積りに項目として入れる。 各ベンダーに同じ3つの数字を求めます。未キャッシュ入力、キャッシュ済み入力、出力です。加えて、シートがほとんど明示しない仕掛けも――最小キャッシュ可能プレフィックス長、無効化の挙動、API上に公開されているヒット率の計測があればそれです。MiniMaxの一律シートは現時点で最もきれいなテンプレートです。DeepSeekの時間窓付きシートは、品質ではなくコストモデリングの注意例です。
2. 公表行ではなくヒットシェアからワークロードに価格を付ける。 式は4項です。ヒットシェア × キャッシュレート + ミスシェア × 未キャッシュレート、さらに出力レート × タスクあたりトークン数です。ヒットシェアは自分のトラフィックで測ってください。本編の記事のコンテキスト整形の規律こそ、キャッシュに有利なレートカードを、キャッシュで稼いだ請求書に変えるものです。
3. レートを比べる前に、再利用のためにコンテキストを構造化する。 安定したシステムプロンプトとツールスキーマを先頭に、取得済みドキュメントを変動の大きいユーザー入力の前に置き、ステップごとのプレフィックス書き換えを行わない――DeepSeekエンドポイントで91.5%の観測帯を作ったのと同じレバーです。一律$0.015のキャッシュレートは、あなたのトラフィックがキャッシュに当たって初めて額面より10セント安になります。
4. 重みの問題を明示的に順序付ける。 M3.1 FlashはAPI先行で出荷し、重みは「後日公開」です。コミュニティのスレッドは10月23日、ライセンスは未公表です（MiniMax；r/LocalLLaMA）。ビルドに固定済み・自己ホスト可能なチェックポイントが必要なら――モデル差し替えの記事が定めるパターンです――重みカードを本番トラフィックのルーティング前のゲートとして扱い、その間もすべてのレスポンスで提供モデルを記録してください。

次の1分ダイヤグラムは、ローンチの経済学を1ページに収めたものです。

この棒グラフ群がローンチの経済学の1ページです。キャッシュ済み入力レートは額面より1桁低く、それを公開したシートは、ティアを比較する誰に対してもヒット率の算術を明示しています。

代表的なビルド

中堅の産業用ディストリビューターは、7×24時間稼働の受注・見積りエージェントを運用しています。RFQサイクルのたびに3つのサプライヤーカタログと価格ルールパックを読み直す――キャッシュティアが対象にしてきたアクセスパターンそのものです。このビルドは、ERPとカタログ層のMCPモジュール、サプライヤー見積りエージェントへのA2A委譲経路、そして交渉はフロンティアモデルに残し大量受信はflashティアへ振るルーティング層で構成します。プレフィックスを固定すれば、実効入力価格は額面からではなく、エージェントのログが報告するヒットシェアから読みます。ヒット率が高い場合、M3.1 Flashクラスの公表キャッシュ行は、月10億入力トークンのコストを$150ではなく約$26に置きます。そしてルーティング層は、この算術を実テレメトリで毎週再検算します。

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