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MiniMax: MiniMax M2.7

minimax/minimax-m2.7

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning205K18 मार्च 2026 को जोड़ा गया

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MiniMax: MiniMax M2.7 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 M2.7 के बारे में

MiniMax M2.7, MiniMax की एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी minimax/minimax-m2.7 के तहत सूचीबद्ध है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और प्रदाता द्वारा इसे अगली पीढ़ी का बड़ा भाषा मॉडल बताया गया है, जो स्वायत्त, वास्तविक दुनिया की उत्पादकता और निरंतर सुधार के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसमें मल्टी-एजेंट कार्य के माध्यम से एजेंटिक क्षमताएं अंतर्निहित हैं। यदि आप किसी एप्लिकेशन के लिए सामान्य प्रयोजन का टेक्स्ट मॉडल चुन रहे हैं, तो यह उस श्रृंखला में प्रदाता की वर्तमान प्रविष्टि है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह छवि या ऑडियो कार्यों के बजाय मानक प्रॉम्प्ट और कम्प्लीशन वर्कफ़्लो में फिट बैठता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 204800 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत या बड़ी कोड फ़ाइलें रख सके। अधिकतम आउटपुट 131072 टोकन है, इसलिए जब आपको आवश्यकता हो तो प्रतिक्रियाएं बहुत लंबी चल सकती हैं। रीज़निंग आउटपुट समर्थित है, जिसका अर्थ है कि यदि आप मांगें तो मॉडल अंतिम उत्तर के साथ अपने सोचने के चरणों को भी प्रकट कर सकता है।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट और लंबा आउटपुट दस्तावेज़ विश्लेषण, लंबी रिपोर्टों के सारांश, और ड्राफ्टिंग कार्य के लिए उपयुक्त है, जहां मॉडल को बहुत सारी स्रोत सामग्री रखनी होती है और एक पर्याप्त परिणाम तैयार करना होता है। टूल कॉलिंग और रीज़निंग समर्थन इसे एजेंट शैली के वर्कफ़्लो के लिए उचित बनाते हैं, जहां मॉडल तय करता है कि कौन से फ़ंक्शन कॉल करने हैं और चरणों में किसी कार्य को पूरा करता है। प्रदाता के विवरण में मल्टी-एजेंट पहलू यह संकेत देता है कि यह केवल एकल टर्न चैट के बजाय ठीक इसी प्रकार के स्वायत्त उत्पादकता कार्य के लिए लक्षित है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी minimax/minimax-m2.7 का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ बेस URL और कुंजी बदलने के साथ काम करती हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। यह सैंपलिंग नियंत्रण, seed के माध्यम से निर्धारणवाद, response_format के माध्यम से संरचित आउटपुट, और tools तथा tool_choice के माध्यम से टूल उपयोग को कवर करता है। जब आप मॉडल की रीज़निंग सामने लाना चाहें तो include_reasoning या reasoning का उपयोग करें।

सीमाओं पर, यहां दिए गए तथ्य कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट आकारों के अलावा कोई प्रतिबंध सूचीबद्ध नहीं करते, इसलिए योजना बनाने के लिए मुख्य बाधा 204800 टोकन कॉन्टेक्स्ट और 131072 टोकन आउटपुट की ऊपरी सीमा है। यदि आपका कार्य टेक्स्ट आधारित नहीं है, या आपको रीज़निंग या टूल कॉलिंग की आवश्यकता नहीं है, तो एक सरल मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। लंबे कॉन्टेक्स्ट, एजेंटिक और टूल आधारित टेक्स्ट कार्य के लिए, यह मॉडल उन आवश्यकताओं को सीधे पूरा करता है।

MiniMax: MiniMax M2.7 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-m2.7" 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-m2.7",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,04,800
अधिकतम आउटपुट: 1,31,072
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

MiniMax: MiniMax M2.7: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

MiniMax: MiniMax M2.7 API की कीमत कितनी है?: MiniMax: MiniMax M2.7 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 M2.7 की context window कितनी है?: MiniMax: MiniMax M2.7 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 M2.7 क्या कर सकता है?: MiniMax: MiniMax M2.7 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से MiniMax: MiniMax M2.7 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "minimax/minimax-m2.7" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
MiniMax: MiniMax M2.7 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 M2.7 कम्युनिटी

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