MiniMax M3 · 社区来源 · 个人体验
这篇帖子不是对 M3 智力的测评，而是对 Token Plan 在 agentic coding 场景下“有效吞吐”的实测。作者通过 OpenCode、OpenRouter BYOK 和缓存命中率观察到：其理解中的 PAYG 缓存折扣没有体现在 Token Plan 上，重复读取上下文会快速消耗额度。评论区给出一个 90% 重复上下文假设下的数量级估算：有效新工作量可能从 0.895B 降到 0.17B，或从 0.17B 降到 0.032B，取决于预算口径。
待验证：本次未能重新核实原文。下方历史数字不代表已核实的当前结果。
这篇帖子不是对 M3 智力的测评，而是对 Token Plan 在 agentic coding 场景下“有效吞吐”的实测。作者通过 OpenCode、OpenRouter BYOK 和缓存命中率观察到：其理解中的 PAYG 缓存折扣没有体现在 Token Plan 上，重复读取上下文会快速消耗额度。评论区给出一个 90% 重复上下文假设下的数量级估算：有效新工作量可能从 0.895B 降到 0.17B，或从 0.17B 降到 0.032B，取决于预算口径。
不能用“每月 1.7B tokens”直接估算 agentic coding 的可完成工作量。
需要区分 fresh input、output、cached/repeated context，并验证具体 harness 是否正确发送缓存标记。
该帖子指向两个可能混淆的问题：套餐本身的计费规则，以及 Anthropic-compatible endpoint / harness 的缓存 bug。
选择 M3 时应先做小额、可观测的任务测试，记录真实输入、缓存输入、输出和额度变化。
本站仅展示 Tabbit 编辑摘要和必要节选；完整内容、上下文与最新版本请查看原始来源。
帖子与评论存在冲突，且测试依赖具体 harness、endpoint 和时间点。本文只记录社区实测与争议，不把“Token Plan 没有缓存收益”写成已由官方文档确认的定论。
本文中的数字、任务集、推理档位和客户端条件只在所列来源及采集时点内成立。不同版本、不同 harness 或不同提供商的数据不能直接并排比较；未公开的参数保持未知。
需要复测时，请固定模型版本、提供商或客户端、推理档位、工具、任务集版本、样本数和采集日期，并记录失败、重试与人工修正。完整方法和复现步骤见下方来源笔记。
Reddit，r/MiniMaxAI · u/Ssj273；数字分析来自 u/mars2087 等评论 · 原文发布日期 Unknown · 本站编辑日期 2026-09-20
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