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MiniMax: MiniMax M2
minimax/minimax-m2MiniMax: MiniMax M2 अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
MiniMax: MiniMax M2 एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 43% कम है।
- 2,04,800 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।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00268 है।
MiniMax: MiniMax M2 के बारे में
MiniMax M2, MiniMax की एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे 23 अक्टूबर 2025 को जारी किया गया था। यह एक संक्षिप्त, उच्च दक्षता वाला बड़ा भाषा मॉडल है जिसमें 230 बिलियन कुल में से 10 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं, और MiniMax इसे एंड टू एंड कोडिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए अनुकूलित बताता है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए इसका उद्देश्य छवि, ऑडियो या वीडियो जनरेशन के बजाय भाषा कार्य हैं।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 204,800 टोकन है, जो एक ही अनुरोध में पर्याप्त स्रोत फ़ाइलें, लंबे दस्तावेज़ या विस्तारित बातचीत इतिहास रखने के लिए काफी बड़ी है। अधिकतम आउटपुट 176,947 टोकन है, इसलिए जब किसी कार्य को इसकी आवश्यकता हो तो यह बहुत लंबे पूर्णताएँ उत्पन्न कर सकता है। MiniMax इसे सामान्य तर्क में लगभग फ्रंटियर बुद्धिमत्ता प्रदान करने के रूप में स्थापित करता है, साथ ही कोडिंग और एजेंट शैली के काम पर इसका ध्यान है।
ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। कोडिंग पर ध्यान इसे कोड जनरेशन, रिफैक्टरिंग, डीबगिंग और मल्टी फ़ाइल रिपॉजिटरी में काम करने के लिए उचित बनाता है जिन्हें कॉन्टेक्स्ट विंडो के भीतर एक साथ पढ़ने की आवश्यकता होती है। एजेंटिक जोर टूल कॉलिंग लूप के लिए उपयुक्त है, जहाँ मॉडल तय करता है कि कौन सा फ़ंक्शन लागू करना है और परिणाम को अपने अगले चरण में शामिल करता है। लंबी कॉन्टेक्स्ट और लंबी आउटपुट सीमाएँ बड़े दस्तावेज़ों को सारांशित करने या बदलने में भी मदद करती हैं, और तर्क भारी कार्यों में जहाँ मॉडल को उत्तर देने से पहले किसी समस्या पर काम करने से लाभ होता है।
आप मॉडल आईडी "minimax/minimax-m2" का उपयोग करके api14 के OpenAI संगत API के माध्यम से इसे कॉल कर सकते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p हैं। टूल उपयोग tools और tool_choice के माध्यम से उपलब्ध है, संरचित आउटपुट response_format और structured_outputs के माध्यम से, और तर्क व्यवहार को reasoning और include_reasoning से प्रभावित किया जा सकता है। सैंपलिंग को temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty और repetition_penalty से समायोजित किया जा सकता है, जबकि seed, stop, logprobs और top_logprobs आपको पुनरुत्पादनशीलता और टोकन स्तर के आउटपुट पर नियंत्रण देते हैं।
चूँकि मॉडल केवल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है, छवियों, ऑडियो या अन्य मोडलिटी से जुड़े कार्यों के लिए एक अलग मॉडल की आवश्यकता होती है। यदि आपके कार्यभार में कोडिंग, एजेंटिक टूल उपयोग या लंबी कॉन्टेक्स्ट तर्क शामिल नहीं है, तो एक छोटा या अधिक सामान्य टेक्स्ट मॉडल सरल और पर्याप्त हो सकता है।
MiniMax: MiniMax M2 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-m2" 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-m2",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 2,04,800
- अधिकतम आउटपुट
- 1,31,072
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
MiniMax: MiniMax M2: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- MiniMax: MiniMax M2 API की कीमत कितनी है?
- MiniMax: MiniMax M2 की कीमत इनपुट $0.89 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- MiniMax: MiniMax M2 की context window कितनी है?
- MiniMax: MiniMax M2 हर request में 2,04,800 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,31,072 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- MiniMax: MiniMax M2 क्या कर सकता है?
- MiniMax: MiniMax M2 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से MiniMax: MiniMax M2 कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "minimax/minimax-m2" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- MiniMax: MiniMax M2 के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus, DeepSeek: DeepSeek V3, Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
MiniMax: MiniMax M2 कम्युनिटी
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