MiniMax M3.1 Flash 환각률 93%, 코딩 에이전트에 싸게 붙이기 전 볼 것

MiniMax M3.1 Flash 는 입력 100만 토큰당 0.15달러로, 전작 M3 보다 단가를 절반으로 낮췄다. 대신 모르는 문제를 대부분 건너뛰던 M3 와 달리 거의 모든 문제에 답을 내놓아, Artificial Analysis 평가에서 환각률 93%를 기록했다. 테스트·빌드가 결과를 걸러 주는 코딩 작업이면 싼 보조 모델로 써 볼 만하다. 다만 실행으로 확인되지 않는 답을 맡길 땐 검증 단계를 따로 붙여야 한다.

01 Space Bunny 로 먼저 돌던 모델이 10월 19일 이름을 달았다

MiniMax 는 2026년 10월 19일 M3.1 Flash 를 공개하면서, 그동안 이름 없이 돌던 "Space Bunny" 가 이 모델의 초기판이었다고 밝혔다. OpenRouter 에 따르면 Space Bunny 는 열흘 연속 사용량 1위를 지키다 10월 5일 목록에서 내려갔고, 출시 당일 M3.1 Flash 라는 이름으로 돌아왔다. 익명 기간에 처리한 토큰을 MiniMax 는 200조 개 이상이라고 했다. OpenRouter 가 밝힌 자기 플랫폼 몫은 56.7조 개이고, 나머지가 어느 경로로 들어왔는지는 공개되지 않았다.

M3 와 견주면 이 모델의 자리가 보인다. M3 는 입력 0.30달러를 받았고, 512K 를 넘는 프롬프트엔 두 배를 매겼다. Flash 는 효율과 성능 사이 균형을 노린 모델이고, MiniMax 는 성능을 더 끌어올린 Pro 모델을 나중에 내겠다고만 했다. 가중치 공개 시점은 공식 블로그 본문에 없다. Artificial Analysis·VentureBeat·The Decoder 는 MiniMax 가 10월 23일을 예고했다고 전했다.

02 단가는 M3 의 절반, 캐시 읽기는 4분의 1이다

2026년 10월 20일 MiniMax 종량제 가격 문서 기준이다. Flash 는 가격 문서에 컨텍스트 길이 구간이 없어서, 100만 토큰 컨텍스트를 끝까지 채워도 단가가 그대로다. 입력은 텍스트와 이미지를 받는다.

추론(thinking, 답하기 전에 내부 풀이를 생성하는 단계)은 늘 켜져 있다. 강도(effort)는 low·medium·high·xhigh·max 가운데서 고르는데, 아무것도 정하지 않으면 max 로 돈다. 단가표만 보고 비용을 셀 때 빠뜨리기 쉬운 대목이다.

속도는 주장과 실측이 다르게 나왔다. MiniMax 는 온라인 추론이 전작보다 3배 가깝게 빨라졌고, 출력 속도 중앙값이 초당 170토큰을 넘는다고 했다. Artificial Analysis 가 MiniMax API 에서 잰 출력 속도는 초당 120.1토큰이었고, 첫 토큰은 1.05초 만에 나왔다(10월 20일 기준).

성능 수치는 대부분 MiniMax 자체 발표다. 코딩 지표 DeepSWE v1.1 에서 73.7%를 냈는데, VentureBeat 가 옮긴 MiniMax 비교표 안에서도 DeepSeek V4.1 Flash-1017 은 77%로 더 높았다. 업체마다 평가 설정이 달라서, 이 숫자들을 한 줄로 세우기는 어렵다.

03 70% 절감은 단가 인하에 캐시 비중과 토큰 감소가 더해진 숫자다

MiniMax 는 에이전트 과제에 드는 돈이 전작 대비 70% 내려갔다고 말한다. 그런데 토큰당 값은 입력·출력이 50%, 캐시 읽기가 75% 내렸을 뿐이다. 그러니 70%는 캐시 비중이 아주 높은 세션이거나, 같은 일을 더 적은 토큰으로 끝냈을 때 나오는 값이다.

직접 계산해 보면 감이 온다. 한 과제가 누적 입력 200만 토큰과 출력 10만 토큰을 쓴다고 가정하자. 입력 가운데 90%는 캐시에 적중한다. 모델마다 실제 토큰 양은 다르지만, 여기선 같은 양으로 놓고 값만 비교한다.

같은 토큰 양이면 M3 에서 M3.1 Flash 로 옮길 때 절감 폭은 59%다. Artificial Analysis 가 잰 과제당 비용도 약 0.51달러에서 0.22달러로 내려가, 57% 줄었다. 나머지 10%포인트 남짓은 토큰을 덜 써야 메워진다. MiniMax 는 70%를 어떤 과제 묶음으로 냈는지 밝히지 않았다.

토큰을 얼마나 쓰는지도 값을 좌우한다. 아래는 Artificial Analysis 지능 지수 결과를 VentureBeat·The Decoder 가 옮긴 값이다.

같은 급 모델보다 출력 토큰이 적어서 과제당 비용이 낮게 나왔다. 그렇다고 말수가 적은 모델은 아니다. Artificial Analysis 모델 페이지는 약 1.8억 개를 전체 중앙값 9,900만 개와 견줘, 이 모델을 말이 많은 쪽으로 분류한다. 기본 effort 가 max 이니, 같은 과제를 high·medium 으로도 돌려 점수와 토큰을 함께 봐야 실제 비용이 나온다.

04 환각률 93%는 열에 아홉이 틀린다는 뜻이 아니다

AA-Omniscience 는 Artificial Analysis 가 지식 회상과 환각을 재는 평가다. 맞히면 점수를 얻고, 틀리면 깎이며, 모른다고 답하면 깎이지 않는다. 환각률은 맞히지 못한 응답 가운데 틀린 답이 차지하는 비율이다.

환각률 = 오답 ÷ (오답 + 부분 정답 + 응답 안 함)

분모에 정답이 없다는 점이 열쇠다. 공개된 정답률과 환각률로 응답 구성을 거꾸로 풀면, 두 세대가 정반대로 움직였다는 것이 드러난다.

오답과 나머지 칸은 정답률·환각률로 계산한 값이다. M3 는 문제의 30.9%에만 답한, 모르면 입을 닫는 모델이었다. M3.1 Flash 는 정답을 네 배 가까이 늘렸지만, 맞히지 못한 문제에서도 거의 빠짐없이 답을 지어냈다. 정답에서 오답을 깎는 종합 지수가 16에 그친 까닭이다. 정답률만 보면 같은 평가의 DeepSeek V4.1 Flash-1017(43%)보다 높다.

이 평가는 코드가 아니라 지식 문제를 잰다. 그래도 에이전트가 처음 보는 라이브러리 옵션이나 API 이름을 다룰 때, 멈추기보다 그럴듯한 값을 써 넣는 성향으로 읽을 수 있다. 컴파일러·타입 검사·테스트가 도는 작업이면 이런 오답은 다음 턴에 드러난다. 반면 설정값 설명이나 장애 원인 분석처럼 실행으로 확인되지 않는 답은 그대로 사람에게 넘어온다. VentureBeat 도 지식 위주의 일이나 자율 작업에는 검증·검색 보강·가드레일·사람 검토를 붙이라고 권했다.

05 Claude Code·OpenCode 에는 주소와 모델 ID 만 바꿔 붙인다

MiniMax 는 Anthropic 호환 주소(https://api.minimax.io/anthropic)와 OpenAI 호환 주소(https://api.minimax.io/v1)를 함께 열어 두고, 문서에서 Anthropic 호환 쪽을 권장으로 표시한다. 모델 ID 는 MiniMax-M3.1-Flash 다. Claude Code 라면 MiniMax 문서대로 ~/.claude/settings.json 의 env 에 아래 값을 넣는다.

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.minimax.io/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<MINIMAX_API_KEY>",
    "ANTHROPIC_MODEL": "MiniMax-M3.1-Flash[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "MiniMax-M3.1-Flash[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "MiniMax-M3.1-Flash[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "MiniMax-M3.1-Flash[1m]",
    "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "524288"
  }
}

[1m] 은 100만 컨텍스트를 쓰겠다고 선언하는 접미사이고, 자동 압축 창은 문서가 권하는 512K 로 둔다. 셸 환경이나 ~/.zshrc 에 ANTHROPIC_BASE_URL·ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 이 남아 있으면 이 파일 값을 덮어쓰니 먼저 지운다. 띄운 뒤엔 /status 로 주소를, /model 로 모델을 확인하면 된다.

키는 두 갈래다. M Plan 구독 키는 구독 사용량에서, 일반 API 키는 충전한 잔액에서 빠지며 둘을 서로 바꿔 쓸 수 없다. Claude Code 문서의 예시는 구독 키 기준이다.

OpenCode 에서 OpenRouter 를 거친다면 /connect 로 OpenRouter 키를 넣고 /models 에서 고른다. 목록에 없으면 설정 파일에 모델을 더한다.

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "openrouter": {
      "models": {
        "minimax/minimax-m3.1-flash": {}
      }
    }
  }
}

OpenRouter 는 출시일부터 72시간 동안 이 모델을 무료로 열었고, 무료 기간 페이지 주소는 minimax/minimax-m3.1-flash:free 다. 기간이 끝나면 MiniMax 직접 요금과 같은 값을 받는다고 밝혔다.

추론 강도 필드는 프로토콜마다 이름이 다르다.

추론을 끄려고 disabled 나 none 을 보내면 400 오류가 난다. 지연과 토큰을 줄이고 싶으면 끄는 대신 단계를 내린다. OpenAI 호환으로 받을 때 추론 내용은 content 가 아니라 reasoning_content 에 따로 담겨 온다.

06 한국 업무 시간에 돌리는 에이전트라면 DeepSeek 피크 요금과 견줄 만하다

가장 먼저 닿는 쪽은 Claude Code·OpenCode 로 낮 동안 에이전트를 돌리면서 API 요금이 부담인 개인과 작은 팀이다. VentureBeat 가격표 기준 Claude Sonnet 5.5 는 입력 2달러, 출력 10달러다. 단가만 놓고 보면 M3.1 Flash 는 입력이 13분의 1, 출력이 17분의 1 수준이다.

실제 저울질 상대는 DeepSeek V4.1 Flash-1017 이다. 두 모델의 기본 단가는 같아 보여도, DeepSeek 은 평일 피크 시간에 두 배를 받는다(중국 공휴일 제외). 피크 첫 구간은 한국 시간 오전 10시부터 오후 1시까지다. 둘째 구간은 오후 3시부터 7시까지라, 업무 시간 대부분이 여기에 든다.

앞의 계산표로 보면 이 시간대엔 M3.1 Flash 가 DeepSeek 보다 40% 가까이 싸고, 밤과 주말엔 DeepSeek 이 더 싸다. 캐시 읽기만은 DeepSeek 이 피크에도 싸서, 캐시 적중률이 높은 세션일수록 낮 시간 격차가 줄어든다. DeepSeek 쪽 요금 구조는 DeepSeek V4.1-Flash-1017, 단가 그대로 코딩 에이전트 비용을 줄인 방식 에 정리해 두었다.

회사 코드라면 따질 것이 하나 더 있다. MiniMax 는 중국 회사이고, API 로 보낸 코드와 프롬프트는 MiniMax 쪽 서버에서 처리된다. 외부 전송이 막힌 코드라면 10월 23일로 예고된 가중치를 기다려야 하지만, 라이선스는 아직 발표되지 않았다. Artificial Analysis 는 앞선 M2.7 의 가중치가 상업 이용을 제한하는 라이선스로 나왔다고 짚었다. 가중치가 풀려도 라이선스 문구부터 읽어야 하는 이유다.

반대로 이미 정액 구독 한도 안에서 넉넉히 쓰고 있거나, 답의 사실 정확도가 곧 결과물인 일(문서 작성, 사내 질의응답 봇)이 주라면 지금 옮길 이유는 작다.

07 무료 기간 안에 자기 저장소로 effort 별 비용부터 잰다

1. OpenRouter 무료 기간(10월 22일 무렵까지)에 평소 맡기던 과제 몇 개를 그대로 돌려, 테스트 통과 수와 토큰 수를 지금 모델과 비교한다.
2. 기본값 max 와 high·medium 을 나눠 돌려, 점수가 얼마 떨어지고 토큰이 얼마 줄어드는지 본다.
3. 보조 모델에는 테스트·타입 검사·린트가 매 턴 도는 일(리팩터링, 테스트 보강)부터 맡긴다.
4. 라이브러리 옵션이나 설정값을 묻는 작업엔 공식 문서 검색을 함께 붙여, 모델이 지어낸 값을 문서와 대조하게 한다.
5. 10월 23일 가중치가 나오면 라이선스에서 상업 이용·사내 배포 조건을 확인한다.

08 자주 묻는 질문

추론을 끄고 더 싸게 쓸 수 있나

아니오. disabled 나 none 을 보내면 400 오류가 난다. effort 를 기본값 max 아래로 내려 토큰을 줄이는 것이 공식 문서가 권하는 방법이다.

OpenRouter 무료 기간이 끝나면 값은 얼마인가

MiniMax 직접 요금과 같다. 100만 토큰당 입력 0.15달러, 출력 0.60달러, 캐시 읽기 0.015달러다.

가중치가 나오면 바로 사내 서버에서 돌려도 되나

아직 알 수 없다. 10월 23일 공개가 예고됐을 뿐 라이선스는 발표되지 않았고, 앞선 M2.7 은 상업 이용을 제한하는 라이선스였다.