हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।
MiniMax: MiniMax M2.1
minimax/minimax-m2.1MiniMax: MiniMax M2.1 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 M2.1 एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 33% 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।
- reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00315 है।
MiniMax: MiniMax M2.1 के बारे में
MiniMax M2.1, MiniMax की एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी minimax/minimax-m2.1 के तहत सूचीबद्ध है। MiniMax इसे कोडिंग, एजेंटिक वर्कफ़्लो और आधुनिक एप्लिकेशन डेवलपमेंट के लिए अनुकूलित, हल्के, अत्याधुनिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल के रूप में वर्णित करता है। यह 10 बिलियन सक्रिय पैरामीटर का उपयोग करता है, जिसे प्रदाता इस आकार के मॉडल के लिए वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन में एक बड़ी छलांग बताता है। इसे प्रदाता ने 2025-12-23 को जारी किया था।
यह मॉडल टेक्स्ट इनपुट के साथ काम करता है और टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न करता है, इसलिए यह टेक्स्ट जनरेशन और रूपांतरण कार्यों के लिए उपयुक्त है, न कि ऑडियो या इमेज कार्य के लिए। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 204,800 टोकन है, जो बड़ी सोर्स फ़ाइलों, लंबे दस्तावेज़ों या विस्तारित बातचीत इतिहास को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त है। अधिकतम आउटपुट 131,072 टोकन है, इसलिए जब कार्य की मांग हो तो प्रतिक्रियाएँ लंबी हो सकती हैं। इसके समर्थित पैरामीटर में reasoning और include_reasoning शामिल हैं, जिसका अर्थ है कि मॉडल अपने सामान्य आउटपुट के साथ एक रीज़निंग मोड भी प्रदान कर सकता है।
चूँकि MiniMax M2.1 को कोडिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लो के इर्द-गिर्द स्थापित करता है, स्वाभाविक उपयोग के मामले कोड जनरेशन, कोड व्याख्या, रीफ़ैक्टरिंग और डीबगिंग हैं, उन बड़े कोडबेसों में जो कॉन्टेक्स्ट विंडो के भीतर फिट होते हैं। टूल कॉलिंग पैरामीटर (tools और tool_choice) इसे एजेंट-शैली के एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त बनाते हैं, जहाँ मॉडल तय करता है कि बाहरी फ़ंक्शन या सेवाओं को कब कॉल करना है। reasoning पैरामीटर उन कार्यों का समर्थन करता है जिन्हें चरण-दर-चरण आंतरिक कार्य से लाभ होता है, जैसे बहु-चरणीय योजना या जटिल विश्लेषण। बड़ी आउटपुट सीमा लंबे-रूप जनरेशन के लिए भी मदद करती है, जैसे एक ही प्रतिक्रिया में पूरी फ़ाइलें या विस्तृत रिपोर्ट तैयार करना। Response_format आपको आउटपुट के स्वरूप पर नियंत्रण देता है, जो तब उपयोगी होता है जब कोई डाउनस्ट्रीम सिस्टम संरचित टेक्स्ट की अपेक्षा करता है।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी minimax/minimax-m2.1 का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल बेस URL और मॉडल नाम बदलने के साथ काम करते हैं। इसके समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools और top_p। व्यवहार में आप सैंपलिंग को ट्यून करने के लिए temperature और top_p सेट करेंगे, max_tokens के साथ प्रतिक्रिया को सीमित करेंगे, जब आप चाहते हैं कि मॉडल किसी समस्या पर काम करे तो reasoning सक्षम करेंगे, और जब आप फ़ंक्शन कॉलिंग चाहते हैं तो tool_choice के साथ tools पास करेंगे। पृष्ठ की लाइव मूल्य तालिका लागत को कवर करती है, इसलिए किसी वर्कलोड के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले वहाँ देखें।
एक सीमा ध्यान में रखनी है, मोडैलिटी: मॉडल केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और लौटाता है, इसलिए यदि आपके एप्लिकेशन को इमेज या ऑडियो इनपुट चाहिए, तो कोई भिन्न मॉडल बेहतर फिट है। कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है लेकिन 204,800 टोकन पर सीमित है, इसलिए बहुत बड़े रिपॉज़िटरी या दस्तावेज़ सेट को अभी भी मॉडल के सामने चंकिंग या रिट्रीवल की आवश्यकता हो सकती है। यदि आपके कार्य में कोडिंग, एजेंट या रीज़निंग-भारी काम शामिल नहीं है, तो एक सरल या अधिक सामान्य टेक्स्ट मॉडल पर्याप्त हो सकता है।
MiniMax: MiniMax M2.1 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-m2.1" 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-m2.1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formattemperaturetool_choicetoolstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 2,04,800
- अधिकतम आउटपुट
- 1,31,072
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
MiniMax: MiniMax M2.1: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- MiniMax: MiniMax M2.1 API की कीमत कितनी है?
- MiniMax: MiniMax M2.1 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 M2.1 की context window कितनी है?
- MiniMax: MiniMax M2.1 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 M2.1 क्या कर सकता है?
- MiniMax: MiniMax M2.1 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से MiniMax: MiniMax M2.1 कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "minimax/minimax-m2.1" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- MiniMax: MiniMax M2.1 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 M2.1 कम्युनिटी
नया टॉपिकइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। MiniMax: MiniMax M2.1 के बारे में पहला टॉपिक खोलें।