0.015美元的缓存价格：MiniMax M3.1 Flash把上下文复用变成公开定价

核心要点

• MiniMax于2026年10月19日发布M3.1 Flash，价目表只有三行——输入$0.15、输出$0.60，以及公开发布的$0.015/1M缓存输入费率，没有峰谷时段之分（MiniMax；Reuters）。
• 公开的缓存输入费率是未缓存标价的10%——低了90%——而且厂商把智能体任务的整体使用成本表述为比前代M3低70%，OpenRouter当前榜单显示M3为$0.23/$0.96，另有$0.05/1M缓存读取行（MiniMax；OpenRouter）。
• flash／子代理档位已有五款未缓存输入在$0.10–$0.15之间的模型——OpenAI的GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5、GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4.1-Flash-1017和M3.1 Flash——缓存机制成为这一档位的分水岭（Anthropic；Z.AI）。
• 公开的缓存行依然不等于账单：有效输入 = 命中率 × 缓存费率 + 未命中率 × 标价——以DeepSeek官方端点观测到的91.5%命中率计算，DeepSeek的价目表约为$0.017/1M，同一示例命中率套用到MiniMax的价目表则约为$0.0265/1M（DeepSeek定价；Local AI Zone，聚合站汇总）。
• MiniMax是上市公司（HKEX：0100.HK），这使得缓存输入行成为采购条目而非宣传文案——与此同时模型权重仍是"稍后发布"，社区帖标注10月23日，许可证尚未披露（Reuters；MiniMax；r/LocalLLaMA）。

2026年10月19日，MiniMax把三个数字写上了M3.1 Flash的价目表：每百万输入token $0.15、每百万输出token $0.60、缓存输入token $0.015——标价的十分之一，首日即公开，且不分峰谷时段（MiniMax）。Reuters当天从北京报道了发布，并指出该公司在香港上市、代码0100.HK（Reuters）。未缓存的数字在flash档位有竞争力但并不罕见——已有五款模型输入价落在$0.10–$0.15。新颖的是公告的形态：缓存输入费率出现在发布头条里，作为一个整体报价费率，而且正是发布方想让你看到的那一个数字。

本文按买方的读法逐行拆解这张价目表：M3.1 Flash实际交付了什么；它公开的缓存费率与我们昨天记录的DeepSeek-V4.1-Flash-1017缓存算术如何对比；还有什么无法从任何价目表上读出来；以及随之而来的采购动作。母篇确立了缓存占比与任务运行时长——而非价目表——决定常驻智能体的成本；MiniMax的发布是厂商侧公开口径的第一个数据点：一条可以直接从表上引用的缓存费率，附带命中率警告。

把价目表当文件来读

MiniMax的发布帖用一行写明定价："每1M token统一价格：输入$0.15 · 输出$0.60 · 缓存输入$0.015"，随后是三个数字一致的三行表格（MiniMax）。这张表的三条性质具有操作含义：

• 统一。 DeepSeek的Flash档把未命中输入定价为峰谷两档：谷时$0.15、峰时$0.30，缓存命中输入为$0.003和$0.006，每个周末和中国法定假日都按谷时计（DeepSeek定价）。MiniMax的表只有一列、没有时段——没有需要建模的调度杠杆，也没有流量滑入高峰时段时的意外价格带。
• 发布即报价。 缓存输入费率没有埋在某个定价页里，而是作为三行头条数字之一写在公告正文中。一家上市厂商（HKEX：0100.HK）为特定token类别公布具体费率，就把这一行变成了采购文件——报价单可以直接引用的对象。
• 定价为标价的10%。 一个缓存输入token为$0.015，对应$0.15的未命中标价——10:1。DeepSeek公开的命中价差更紧（$0.003–$0.006对$0.15–$0.30的未命中价，约为谷时未命中价的2%），而前代M3的OpenRouter榜单显示缓存读取行为$0.05、输入为$0.23——大约是标价的22%（DeepSeek定价；OpenRouter）。各家缓存比率不同，方向一致：flash档位正在把缓存行收敛为它的竞争面。

发布帖在价目表之外还列出了能力与吞吐声明。MiniMax的报告显示DeepSWE v1.1为73.7%、OSWorld V2为61.7、Agents' Last Exam为29.6——"两项均为中国模型第一"——另外BankerToolBench为76.2、CyberGym为82，并称发布使在线推理"提速近三倍"，输出速度超过200 token/秒、中位（P50）速度超过170 TPS（MiniMax）。对照前代M3在OpenRouter的$0.23/$0.96，新表把输入下调34.8%、输出下调37.5%，同时增加了专门的缓存行（OpenRouter）。

这些声明旁边需要两枚诚实标记。第一，参数量：MiniMax自己的帖子没有给出规模数字；MarkTechPost当天的报道把该模型称为428B参数的MoE，并说权重将在10月下旬发布、许可证未披露（marktechpost）——由于 primary 未证实，我们把它记为二级声明。第二，权重："模型权重将在稍后发布"，帖子直言不讳；社区帖标注10月23日（MiniMax；r/LocalLLaMA）。在权重卡出现之前，可验证的产品是API及其价目表——引用价格，暂缓参数与开放权重声明。

发布中还有一个值得归档的数据点：帖子指出"Space Bunny"——一个匿名运营时处理了超过200万亿token的无名模型——是M3.1 Flash的早期版本（MiniMax）。对一个服务层围绕缓存行为定价的模型而言，200万亿token的真实流量是一项有分量的磨机声明——这是厂商的论据：缓存命中经济学已经在大规模上被实践过。

缓存行上的两种制度

有趣的对比不是MiniMax对M3——是MiniMax的价目表对DeepSeek的价目表，因为二者代表了缓存行到达买方电子表格的两种方式。

制度一：公开的列表费率。 MiniMax公布缓存输入$0.015/1M。你的成本模型直接读取。这张表无法告诉你的是：你的工作负载会赢得多少命中占比——厂商在发布页上没有披露缓存命中率、最小可缓存前缀长度，也没有失效策略（MiniMax）。

制度二：公开的命中价加观测费率。 DeepSeek公布缓存命中输入谷时$0.003、峰时$0.006，官方端点上的观测命中率——91.5%，由第三方从OpenRouter数据汇总而来，标注为单端点观测、并非保证——把有效输入价格拉到约$0.017/1M（DeepSeek定价；Local AI Zone，聚合站汇总）。

两种制度归结为同一个算式：

每1M token有效输入价格 = 命中占比 × 缓存费率 + 未命中占比 × 未缓存费率。

以示例命中率91.5%计，两张表的计算如下——并附带一个长期警告：91.5%这个数字是DeepSeek端点的观测值，在这里只作为算术填充，而非对MiniMax服务行为的论断：

价目表	缓存费率	未缓存费率	91.5%命中率下的有效价	10亿输入token/月
MiniMax M3.1 Flash（统一）	$0.015	$0.15	$0.0265	$26.47 对未缓存 $150.00
DeepSeek-V4.1-Flash-1017，谷时	$0.003	$0.15	$0.0155	$15.50
MiniMax按100%命中率（下限）	$0.015	$0.15	$0.0150	$15.00
DeepSeek-V4.1-Flash-1017，峰时	$0.006	$0.30	$0.0310	$31.00

对这张表的诚实解读：MiniMax公开费率的报价是标价的10%，胜在简单；DeepSeek公开的命中价更紧——未命中价的2%——但受制于时段窗口和一份任何竞争者都无法承诺的观测命中率。在相同命中率下，DeepSeek谷时的有效价约比MiniMax低41%；而MiniMax上限流量（$0.015）的全缓存账单击败DeepSeek谷时有效价，因为$0.015是没有任何时段条件的公开下限。两者都没有给出最重要的数字——你的上下文结构会赢得的命中率——这正是重点：缓存行已可引用，而命中率依然决定智能体的价格。

公开费率的模式似乎正在扩散，而不是停留在单一厂商事件上。OpenRouter对InclusionAI Ling 3.1 Flash的对比榜——厂商材料于10月16日发布，由聚合站汇总——显示输入$0.075/1M、缓存输入$0.015/1M（OpenRouter，聚合站汇总——在厂商价目表核实前按二级来源处理）。一行是数据点；一周内三家厂商三行，就是档位惯例。

五模型flash档，一张表格

发布的家族背景：GPT-6 Luna与Claude Haiku 5.5已是$0.10/$0.50，GLM-5.3-Flash为$0.15/$0.50，DeepSeek-V4.1-Flash-1017谷时为$0.15/$0.60并附上文引用的缓存命中行（Anthropic；Z.AI；DeepSeek定价；GPT-6 Luna的定价记录于Haiku 5.5一文）。加上M3.1 Flash，这一档位呈现为：

厂商 · 模型	输入（每1M）	输出（每1M）	本文来源中的缓存输入费率	权重
OpenAI · GPT-6 Luna	$0.10	$0.50	本文未引用	专有
Anthropic · Claude Haiku 5.5	$0.10	$0.50	本文未引用	专有
Z.AI · GLM-5.3-Flash	$0.15	$0.50	本文未引用	开放（已发布）
DeepSeek · V4.1-Flash-1017	谷时$0.15 / 峰时$0.30	$0.60 / $1.20	$0.003 / $0.006（命中）	MIT，首日
MiniMax · M3.1 Flash	$0.15	$0.60	$0.015缓存（统一）	已宣布，未发布

缓存费率只在本文来源明确给出时引用；标注"本文未引用"的厂商在其各自的价目卡上公布缓存定价——引用前请逐表核实。

标价输入区间已压缩到一个八度——$0.10到$0.15——而且表中的每一位既有玩家在M3.1 Flash发布前数天就在该区间内具备竞争力。标价并不构成转换的理由。如果要转换，理由如今居住在标价周围的行里：缓存比率、时段结构、服务栈在你的上下文形状上交付的命中率，以及权重故事的诚实程度。

这对采购意味着什么

对运行常驻智能体负载的团队，这次发布引出四个动作：

1. 把缓存行列入每一份模型报价。 向每家厂商索取同样的三个数字：未缓存输入、缓存输入、输出——外加价目表很少写明的机制（最小可缓存前缀长度、失效行为、API上暴露的任何命中率计量）。MiniMax的统一表格是当前最干净的模板；DeepSeek的时段表是成本建模上的警示案例，而非质量警示。
2. 按命中率给工作负载定价，而不是按公开行。 公式有四项：命中率 × 缓存费率 + 未命中率 × 未缓存费率，加上输出费率 × 每任务token数。在自己的流量上度量命中率——母篇的上下文整形纪律，才是把一张对缓存友好的价目卡变成一张由缓存赢来的账单的手段。
3. 在比价之前，先把上下文结构化以供复用。 稳定的系统提示与工具schema置前、检索到的文档放在易变的用户内容之前、不留步步前缀重写——与在DeepSeek端点产出91.5%观测区间的杠杆相同。平价$0.015的缓存费率只有让你的流量命中缓存，才比标价便宜那十分之一美元。
4. 把权重问题显式排期。 M3.1 Flash先以API形态出货，权重"稍后发布"——社区帖说10月23日，许可证未披露（MiniMax；r/LocalLLaMA）。如果你的构建需要固定、可自托管的检查点——即模型置换一文规定的模式——就把权重卡作为路由生产流量之前的闸门，并在期间为每次响应记录所服务的模型。

下面的一分钟图把发布经济学放进了同一页：

这些条形是发布经济学的单页视图：缓存输入费率比标价低一个数量级，而公开它的那张表，为任何比较档位的人写明了命中率算术。

一个代表性构建

一家中型工业分销商运行一个7×24小时的接单与报价智能体，在每个RFQ周期里重读三份供应商目录和一份定价规则包——这正是缓存档位所构建的访问模式。该构建使用一个面向ERP与目录层的MCP模块、一条通向供应商报价智能体的A2A委托路径，以及一个路由层：谈判保持前沿模型，批量接单路由到flash档。前缀固定后，有效输入价格读自智能体日志上报的命中率，而非标价：在较高命中率下，一条M3.1 Flash级别的公开缓存行使每月10亿输入token的成本落在约$26，而非$150——而且路由层每周用真实遥测数据重核对一次这道算术。

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