Nous utilisons des cookies. Les cookies et le stockage du navigateur vous gardent connecté et mémorisent vos préférences. Avec votre accord, nous mesurons aussi l’utilisation du site. Vous pouvez à tout moment. Consultez notre politique relative aux cookies.

Nouveau ici ? Découvrez comment ça marche Une visite d’une minute du bac à sable, des modèles et de votre clé API.

Muse Glimmer 30B vs MiniMax M2.7 : prix de l’API, contexte et fonctionnalités · api14

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

Un comparatif côte à côte de Meta: Muse Glimmer 30B (1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €)) et MiniMax: MiniMax M2.7 (0,74 $US / 1M jetons (≈ 0,66 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.

Caractéristiques

	Meta: Muse Glimmer 30B	MiniMax: MiniMax M2.7
Fournisseur	Meta	MiniMax
Entrée	1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €)	0,74 $US / 1M jetons (≈ 0,66 €)
Sortie	4,20 $US / 1M jetons (≈ 3,76 €)	2,94 $US / 1M jetons (≈ 2,63 €)
Lecture du cache	0,14 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €)	0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €)
Fenêtre de contexte	131 072	204 800
Sortie max.	16 384	176 947
Entrée	text, image	text
Sortie	text	text
Appel d’outils
Sortie structurée
Contrôle du raisonnement
Ajouté le	9 août 2026	18 mars 2026

Principales différences

MiniMax: MiniMax M2.7 est 30% moins cher sur les tokens d’entrée.
MiniMax: MiniMax M2.7 est 30% moins cher sur les tokens de sortie.
MiniMax: MiniMax M2.7 lit 1.6× plus de contexte (204 800 tokens).
Seul Meta: Muse Glimmer 30B prend en charge la sortie JSON structurée.
Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00315 $US avec Meta: Muse Glimmer 30B et 0,00221 $US avec MiniMax: MiniMax M2.7.

En détail

Meta : Muse Glimmer 30B est un modèle de texte de Meta, publié le 2026-08-09. MiniMax : MiniMax M2.7 est un modèle de texte de MiniMax, publié le 2026-03-18. Les deux sont servis comme modèles de catégorie texte sur api14, et les deux acceptent du texte en entrée et renvoient du texte en sortie. La principale différence structurelle entre eux réside dans la quantité de contexte qu'ils peuvent contenir et dans les types d'entrée qu'ils acceptent.

MiniMax M2.7 dispose de la fenêtre de contexte la plus large, à 204800 tokens, tandis que Muse Glimmer 30B se situe à 131072 tokens. Muse Glimmer 30B est le seul des deux à accepter une entrée image en plus du texte, donc si votre prompt inclut une capture d'écran, un diagramme ou une page scannée, c'est le modèle vers lequel vous tourner. MiniMax M2.7 fonctionne uniquement en texte entrant, texte sortant. Côté prix, MiniMax M2.7 est l'option la moins chère pour l'entrée comme pour la sortie, c'est donc le choix le plus économique lorsque vous faites transiter beaucoup de tokens. Muse Glimmer 30B est le seul des deux à lister structured_outputs parmi ses paramètres pris en charge, ce qui compte si vous avez besoin que le modèle se conforme à un schéma. Les deux modèles exposent 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 et max_tokens, donc la surface quotidienne d'échantillonnage et d'appel d'outils est identique des deux côtés.

Pour le travail pratique, la séparation est assez nette. Si votre tâche est l'analyse de longs documents, la revue de grandes bases de code, ou toute charge de travail où vous injectez de très gros volumes de texte en surveillant le coût, MiniMax M2.7 est le meilleur choix par défaut en raison du contexte plus grand et du prix d'entrée et de sortie plus bas. Si votre tâche implique une image, ou si vous avez besoin que la réponse soit contrainte à un schéma de sortie structuré, Muse Glimmer 30B est celui qui le prend en charge. Pour le chat ordinaire, le résumé, l'extraction et l'appel d'outils sur du texte, l'un ou l'autre modèle fera le travail, et les facteurs décisifs se résument à la taille du contexte, la prise en charge des images, la prise en charge des sorties structurées et le prix.

Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, vous envoyez votre requête habituelle de complétions de chat, et vous définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour utiliser Muse Glimmer 30B, définissez le model sur meta/muse-glimmer-30b. Pour utiliser MiniMax M2.7, définissez le model sur minimax/minimax-m2.7. Tout le reste dans le corps de la requête, vos messages, temperature, tools, response_format et le reste, reste tel quel. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur l'id du modèle, vous pouvez donc benchmarker les deux sur votre propre charge de travail sans réécrire votre intégration.

Changer de modèle en une chaîne

Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "meta/muse-glimmer-30b" par "minimax/minimax-m2.7" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.

Meta: Muse Glimmer 30B : détails et bac à sable →MiniMax: MiniMax M2.7 : détails et bac à sable →

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 contre MiniMax: MiniMax M2.7

Caractéristiques

Principales différences

En détail

Changer de modèle en une chaîne

Plus de comparatifs