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MiniMax: MiniMax M2-her

minimax/minimax-m2-her

टेक्स्टइनपुट: text66K23 जन॰ 2026 को जोड़ा गया

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MiniMax: MiniMax M2-her एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 33% कम है।
65,536 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00315 है।

MiniMax: MiniMax M2-her के बारे में

MiniMax M2-her, MiniMax का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी minimax/minimax-m2-her के तहत सूचीबद्ध है। यह एक संवाद-प्रथम लार्ज लैंग्वेज मॉडल है, जिसका अर्थ है कि इसका डिज़ाइन सामान्य प्रयोजन वाले टेक्स्ट रूपांतरण के बजाय बातचीत पर केंद्रित है। MiniMax इसे इमर्सिव रोलप्ले, किरदार-आधारित चैट, और अभिव्यक्तिपूर्ण मल्टी-टर्न बातचीत के लिए प्रस्तुत करता है, जिसमें लंबी बातचीत के दौरान लहजे और व्यक्तित्व में निरंतरता बनाए रखने पर जोर दिया गया है। यदि आपके काम में कोई स्थायी व्यक्तित्व या ऐसा चैट अनुभव शामिल है जहां आवाज़ मायने रखती है, तो यह उसी तरह का मॉडल है जिसके लिए प्रदाता ने इसे बनाया है।

क्षमता के पक्ष में, मॉडल टेक्स्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह एक शुद्ध लैंग्वेज मॉडल है जिसमें कोई इमेज या ऑडियो हैंडलिंग नहीं है। यह 65,536 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है, जो एक पर्याप्त बातचीत इतिहास, एक विस्तृत किरदार ब्रीफ, या लंबी बातचीत को हर टर्न पर काटे बिना आगे बढ़ाने के लिए पर्याप्त है। अधिकतम आउटपुट प्रति प्रतिक्रिया 2,048 टोकन है। यह सीमा चैट उत्तरों, किरदार के अनुरूप संदेशों, और दृश्य निरंतरता के लिए उपयुक्त है, हालांकि यह एक ही कॉल में बहुत लंबे दस्तावेज़ बनाने के लिए नहीं है।

व्यावहारिक उपयोग सीधे इसी प्रोफ़ाइल से निकलते हैं। किरदार चैटबॉट और रोलप्ले साथी स्पष्ट रूप से उपयुक्त हैं, क्योंकि मॉडल किसी व्यक्तित्व को बनाए रखने और कई टर्न तक अपना लहजा स्थिर रखने के लिए ट्यून किया गया है। इंटरैक्टिव स्टोरीटेलिंग, विज़ुअल नॉवेल शैली की बातचीत, और टेक्स्ट एडवेंचर गेम्स भी ऐसे मॉडल पर अच्छी तरह फिट बैठते हैं जो मल्टी-टर्न बातचीत और अभिव्यक्तिपूर्ण वाक्यांशों को संभालता है। मनोरंजन से आगे, यही ताकत उन सपोर्ट एजेंटों या ट्यूटरिंग सहायकों पर भी लागू होती है जिन्हें एक निर्धारित आवाज़ और सत्र भर एक सुसंगत तरीके की आवश्यकता होती है। जहां भी संवाद की गुणवत्ता ही उत्पाद है, यह मॉडल एक उचित विकल्प है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी minimax/minimax-m2-her का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल बेस URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। यह जिन रिक्वेस्ट पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं max_tokens, temperature, और top_p। 2,048 टोकन की आउटपुट सीमा के भीतर उत्तर की लंबाई सीमित करने के लिए max_tokens का उपयोग करें, संयमित और अधिक विविध वाक्यांशों के बीच बदलाव के लिए temperature का, और temperature के विकल्प या पूरक के रूप में न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए top_p का। प्रॉम्प्ट सादे टेक्स्ट संदेश होते हैं, और मल्टी-टर्न इतिहास सामान्य तरीके से पास किया जाता है।

एक सीमा ध्यान देने योग्य है कि मॉडल केवल टेक्स्ट है, इसलिए इमेज, ऑडियो, या अन्य इनपुट प्रकारों वाले कार्यों के लिए एक अलग मॉडल चाहिए। 2,048 टोकन की आउटपुट सीमा भी इसे एक ही बार में पूरे लेख या रिपोर्ट जैसी लंबी सामग्री बनाने के लिए कम उपयुक्त बनाती है। यदि आपका कार्यभार बातचीत के बजाय दस्तावेज़ सारांशीकरण, संरचित निष्कर्षण, या कोड जनरेशन है, तो एक सामान्य प्रयोजन वाला टेक्स्ट मॉडल आपके लिए बेहतर हो सकता है। संवाद-केंद्रित काम के लिए, M2-her अधिक लक्षित विकल्प है।

MiniMax: MiniMax M2-her 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-her" 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-her",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

max_tokenstemperaturetop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 65,536
अधिकतम आउटपुट: 2,048
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

MiniMax: MiniMax M2-her: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

MiniMax: MiniMax M2-her API की कीमत कितनी है?: MiniMax: MiniMax M2-her की कीमत इनपुट $1.05 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
MiniMax: MiniMax M2-her की context window कितनी है?: MiniMax: MiniMax M2-her हर request में 65,536 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,048 आउटपुट tokens तक लिखता है।
MiniMax: MiniMax M2-her क्या कर सकता है?: MiniMax: MiniMax M2-her text स्वीकार करता है और text लौटाता है।
अपने कोड से MiniMax: MiniMax M2-her कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "minimax/minimax-m2-her" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
MiniMax: MiniMax M2-her के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017, Meta: Muse Glimmer 30B, Meituan: LongCat 2.0। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

MiniMax: MiniMax M2-her कम्युनिटी

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