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Muse Glimmer 30B vs MiniMax M2.7：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Meta: Muse Glimmer 30B 対 MiniMax: MiniMax M2.7

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Meta: Muse Glimmer 30B（$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)）とMiniMax: MiniMax M2.7（$0.74 / 100万トークン (≈ ￥116)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	Meta: Muse Glimmer 30B	MiniMax: MiniMax M2.7
プロバイダー	Meta	MiniMax
入力	$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)	$0.74 / 100万トークン (≈ ￥116)
出力	$4.20 / 100万トークン (≈ ￥665)	$2.94 / 100万トークン (≈ ￥466)
キャッシュ読み取り	$0.14 / 100万トークン (≈ ￥22)	$0.15 / 100万トークン (≈ ￥23)
コンテキストウィンドウ	131,072	204,800
最大出力	16,384	176,947
入力	text, image	text
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/08/09	2026/03/18

主な違い

MiniMax: MiniMax M2.7は入力トークンが30%安くなっています。
MiniMax: MiniMax M2.7は出力トークンが30%安くなっています。
MiniMax: MiniMax M2.7は1.6倍長いコンテキスト（204,800トークン）を読み取れます。
構造化JSON出力に対応しているのはMeta: Muse Glimmer 30Bだけです。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Meta: Muse Glimmer 30Bで$0.00315、MiniMax: MiniMax M2.7で$0.00221です。

詳しく見る

メタ: Muse Glimmer 30B は Meta のテキストモデルで、2026-08-09 にリリースされました。MiniMax: MiniMax M2.7 は MiniMax のテキストモデルで、2026-03-18 にリリースされました。どちらも api14 上でテキストカテゴリのモデルとして提供されており、どちらもテキストを入力として受け取り、テキストを出力として返します。両者の主な構造上の違いは、保持できるコンテキストの量と、受け付ける入力の種類です。

MiniMax M2.7 の方がコンテキストウィンドウが大きく 204800 トークンで、Muse Glimmer 30B は 131072 トークンです。Muse Glimmer 30B は、この 2 つのうちテキストと並んで画像入力を受け付ける唯一のモデルなので、プロンプトにスクリーンショット、図、スキャンしたページなどが含まれる場合は、こちらを選ぶべきです。MiniMax M2.7 はテキスト入力、テキスト出力のみです。価格では、MiniMax M2.7 は入力と出力の両方で安い選択肢なので、大量のトークンを流す場合にはより経済的な選択です。Muse Glimmer 30B は、この 2 つのうちサポート対象パラメータに structured_outputs を挙げている唯一のモデルであり、モデルをスキーマに準拠させる必要がある場合に重要です。どちらのモデルも tools、tool_choice、reasoning、include_reasoning、response_format、seed、stop、temperature、top_p、top_k、min_p、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty、logit_bias、max_tokens を公開しているので、日常的なサンプリングとツール呼び出しの範囲はどちら側でも同じです。

実務では、住み分けはかなり明確です。タスクが長い文書の分析、大規模なコードベースのレビュー、あるいは非常に大きなテキストペイロードを投入してコストを注視するようなワークロードであれば、より大きなコンテキストとより低い入力・出力価格のため、MiniMax M2.7 がより良い既定の選択です。タスクに画像が含まれる場合、または応答を構造化出力スキーマに制約する必要がある場合は、それをサポートするのは Muse Glimmer 30B です。通常のチャット、要約、抽出、テキストに対するツール呼び出しでは、どちらのモデルでも仕事はこなせますし、決め手はコンテキストサイズ、画像サポート、構造化出力サポート、価格になります。

どちらのモデルも api14 経由での呼び出しは同じように動作します。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、いつもの chat completions リクエストを送り、model フィールドを使いたい id に設定します。Muse Glimmer 30B を使うには、model を meta/muse-glimmer-30b に設定します。MiniMax M2.7 を使うには、model を minimax/minimax-m2.7 に設定します。リクエストボディのそれ以外のすべて、つまり messages、temperature、tools、response_format などはそのままです。2 つの切り替えは model id の 1 行の変更なので、統合を書き直すことなく、両方を自分のワークロードに対してベンチマークできます。

それでももう一方のモデルが勝つケースはあります。完全にテキストで作業していて、プロンプトが 131072 トークンに余裕をもって収まるなら、MiniMax M2.7 は入力と出力の両方で安い選択肢のままなので、使っていない画像サポートや構造化出力により多く支払う理由はありません。逆に、画像入力やスキーマ制約付きの出力が必要なら、価格に関係なく、この 2 つのうちそれを提供するのは Muse Glimmer 30B だけです。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"meta/muse-glimmer-30b"から"minimax/minimax-m2.7"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

Meta: Muse Glimmer 30Bの詳細とプレイグラウンド →MiniMax: MiniMax M2.7の詳細とプレイグラウンド →

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);

Meta: Muse Glimmer 30B 対 MiniMax: MiniMax M2.7

仕様

主な違い

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