Reddit：MiniMax-M3 Token Plan 的缓存与有效吞吐实测

摘要

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。

可用结论

• 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。

原文阅读

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限制

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。