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MiniMax: MiniMax M1

minimax/minimax-m1

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning1M17 जून 2025 को जोड़ा गया

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MiniMax: MiniMax M1 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 22% ज़्यादा है।
10,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00578 है।

MiniMax: MiniMax M1 के बारे में

MiniMax M1, MiniMax की एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 17 जून 2025 को जारी किया गया था। यह एक बड़े पैमाने का, ओपन-वेट रीज़निंग मॉडल है जो विस्तारित कॉन्टेक्स्ट और उच्च-दक्षता इन्फरेंस के लिए बनाया गया है। भीतर से यह एक हाइब्रिड Mixture-of-Experts आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, साथ में एक कस्टम "lightning attention" मेकैनिज़्म, जो इसके लंबे-कॉन्टेक्स्ट व्यवहार के पीछे का डिज़ाइन विकल्प है। यदि आप ऐसे वर्कलोड के लिए मॉडल चुन रहे हैं जिसमें रीज़निंग के साथ बहुत बड़े इनपुट मिलते हैं, तो यह उसी परिवार का हिस्सा है।

यह मॉडल टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट है। यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है, जिसमें 1,000,000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 40,000 टोकन का आउटपुट होता है। इसका नॉलेज कटऑफ 30 जून 2024 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी जानकारी मॉडल की अपनी ट्रेनिंग से नहीं, बल्कि प्रॉम्प्ट से आनी चाहिए। रीज़निंग मॉडल के काम का हिस्सा है, और API इसे उजागर करता है: आप रीज़निंग आउटपुट का अनुरोध कर सकते हैं और reasoning तथा include_reasoning पैरामीटर के माध्यम से उसका निरीक्षण कर सकते हैं, बजाय मॉडल को एक साधारण completion endpoint की तरह मानने के।

इस संयोजन से स्पष्ट उपयोग के मामले निकलते हैं। दस लाख टोकन का कॉन्टेक्स्ट बहुत बड़े दस्तावेज़ों पर काम के लिए उपयुक्त है: पूरे कोडबेस, लंबे ट्रांसक्रिप्ट, अनुबंधों के सेट, शोध संग्रह या लॉग डंप, जिन्हें अन्यथा चंकिंग और रिट्रीवल की आवश्यकता होती। रीज़निंग व्यवहार उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ उत्तर को मध्यवर्ती चरणों से लाभ होता है, जैसे बहु-चरणीय विश्लेषण, संरचित समस्या समाधान या डीबगिंग। टूल समर्थन इसे एजेंट-शैली के लूप में उपयोग करने योग्य बनाता है जहाँ मॉडल फ़ंक्शन कॉल करता है और उनके परिणामों से आगे बढ़ता है। 40,000 टोकन की आउटपुट सीमा का अर्थ है कि लंबी जनरेशन व्यवहार्य है, लेकिन एक छोटे उत्तर के लिए यह अधिकांश अनुरोधों की आवश्यकता से कहीं अधिक गुंजाइश है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "minimax/minimax-m1" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, मौजूदा क्लाइंट और SDK केवल base URL और मॉडल आईडी बदलने पर काम करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, top_k), पुनरावृत्ति और उपस्थिति के लिए दंड, seed के माध्यम से नियतात्मक रन, रोकने की शर्तें, max_tokens के माध्यम से आउटपुट लंबाई, और tools तथा tool_choice के माध्यम से फ़ंक्शन कॉलिंग, साथ ही रीज़निंग फ़्लैग को कवर करता है।

प्रतिबद्ध होने से पहले ध्यान देने योग्य बात: इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए छवि, ऑडियो या अन्य मोडैलिटी के लिए एक अलग मॉडल चाहिए। 30 जून 2024 का नॉलेज कटऑफ का अर्थ है कि हाल की जानकारी प्रॉम्प्ट में दी जानी चाहिए। और 1,000,000 टोकन की विंडो एक क्षमता है, निर्देश नहीं; यदि आपका कार्य एक छोटा वर्गीकरण या साधारण चैट टर्न है, तो एक छोटा मॉडल आमतौर पर अधिक उपयुक्त विकल्प होगा।

MiniMax: MiniMax M1 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "minimax/minimax-m1" पर सेट करें।

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-m1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 40,000
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-06-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

MiniMax: MiniMax M1: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

MiniMax: MiniMax M1 API की कीमत कितनी है?: MiniMax: MiniMax M1 की कीमत इनपुट $1.93 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
MiniMax: MiniMax M1 की context window कितनी है?: MiniMax: MiniMax M1 हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 40,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
MiniMax: MiniMax M1 क्या कर सकता है?: MiniMax: MiniMax M1 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से MiniMax: MiniMax M1 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "minimax/minimax-m1" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
MiniMax: MiniMax M1 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Z.ai: GLM 4.6, OpenAI: o4 Mini (batch), OpenAI: o3 Mini (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

MiniMax: MiniMax M1 कम्युनिटी

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