Usamos cookies. Las cookies y el almacenamiento del navegador mantienen tu sesión iniciada y recuerdan tus preferencias. Con tu permiso, también medimos cómo se usa el sitio. Puedes en cualquier momento. Consulta nuestra política de cookies.

¿Eres nuevo? Mira cómo funciona Un recorrido de 1 minuto por el entorno de pruebas, los modelos y tu clave API.

Muse Glimmer 30B vs MiniMax M2.7: precio de la API, contexto y funciones · api14

Meta: Muse Glimmer 30B contra MiniMax: MiniMax M2.7

Una comparativa lado a lado de Meta: Muse Glimmer 30B (1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €)) y MiniMax: MiniMax M2.7 (0,74 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,66 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.

Especificaciones

	Meta: Muse Glimmer 30B	MiniMax: MiniMax M2.7
Proveedor	Meta	MiniMax
Entrada	1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €)	0,74 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,66 €)
Salida	4,20 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,76 €)	2,94 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,63 €)
Lectura de caché	0,14 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €)	0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €)
Ventana de contexto	131.072	204.800
Salida máxima	16.384	176.947
Entrada	text, image	text
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	9 ago 2026	18 mar 2026

Diferencias clave

MiniMax: MiniMax M2.7 es 30% más barato en tokens de entrada.
MiniMax: MiniMax M2.7 es 30% más barato en tokens de salida.
MiniMax: MiniMax M2.7 lee 1.6× más contexto (204.800 tokens).
Solo Meta: Muse Glimmer 30B admite salida JSON estructurada.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00315 US$ con Meta: Muse Glimmer 30B y 0,00221 US$ con MiniMax: MiniMax M2.7.

En detalle

Meta: Muse Glimmer 30B es un modelo de texto de Meta, lanzado el 2026-08-09. MiniMax: MiniMax M2.7 es un modelo de texto de MiniMax, lanzado el 2026-03-18. Ambos se sirven como modelos de categoría texto en api14, y ambos aceptan texto como entrada y devuelven texto como salida. La principal diferencia estructural entre ellos es cuánto contexto pueden retener y qué tipos de entrada aceptan.

MiniMax M2.7 tiene la ventana de contexto más grande con 204800 tokens, mientras que Muse Glimmer 30B se sitúa en 131072 tokens. Muse Glimmer 30B es el único de los dos que acepta entrada de imágenes junto con texto, así que si tu prompt incluye una captura de pantalla, un diagrama o una página escaneada, ese es el modelo al que debes recurrir. MiniMax M2.7 es solo texto de entrada, texto de salida. En cuanto al precio, MiniMax M2.7 es la opción más barata tanto para entrada como para salida, por lo que es la elección más económica cuando estás procesando muchos tokens. Muse Glimmer 30B es el único de los dos que incluye structured_outputs entre sus parámetros compatibles, lo cual importa si necesitas que el modelo se ajuste a un esquema. Ambos modelos exponen tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning, response_format, seed, stop, temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias y max_tokens, así que la superficie cotidiana de muestreo y llamada a herramientas es la misma en ambos lados.

Para el trabajo práctico, la división es bastante clara. Si tu tarea es el análisis de documentos largos, la revisión de bases de código grandes o cualquier carga de trabajo en la que estés introduciendo cargas de texto muy grandes y vigilando el coste, MiniMax M2.7 es la mejor opción por defecto debido al contexto más grande y al menor precio de entrada y salida. Si tu tarea implica una imagen, o si necesitas que la respuesta esté restringida a un esquema de salida estructurada, Muse Glimmer 30B es el que lo admite. Para chat ordinario, resumen, extracción y llamada a herramientas sobre texto, cualquiera de los dos modelos servirá, y los factores decisivos se reducen al tamaño del contexto, el soporte de imágenes, el soporte de salida estructurada y el precio.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu solicitud habitual de chat completions y estableces el campo model al id que quieras. Para usar Muse Glimmer 30B, establece el model a meta/muse-glimmer-30b. Para usar MiniMax M2.7, establece el model a minimax/minimax-m2.7. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud, tus messages, temperature, tools, response_format y el resto, permanece como está. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo, así que puedes comparar ambos con tu propia carga de trabajo sin reescribir tu integración.

Todavía hay casos en los que el otro modelo gana. Si trabajas enteramente en texto y tus prompts caben cómodamente dentro de 131072 tokens, MiniMax M2.7 sigue siendo la opción más barata tanto para entrada como para salida, así que no hay razón para pagar más por soporte de imágenes o salidas estructuradas que no estás usando. A la inversa, si necesitas entrada de imágenes o salida restringida por esquema, Muse Glimmer 30B es el único del par que lo ofrece, independientemente del precio.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "meta/muse-glimmer-30b" a "minimax/minimax-m2.7": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Meta: Muse Glimmer 30B →Detalles y entorno de pruebas de MiniMax: MiniMax M2.7 →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "minimax/minimax-m2.7",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Glimmer 30B contra MiniMax: MiniMax M2.7

Especificaciones

Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

Más comparativas