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MiniMax: MiniMax M2
minimax/minimax-m2MiniMax: MiniMax M2を今すぐ試す
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詳細パラメーター
MiniMax: MiniMax M2の概要
- 入力料金はテキストモデル434件の中央値より43%安くなっています。
- コンテキストウィンドウは204,800トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。
- エージェントや連携向けのツール（関数）呼び出しに対応しています。
- スキーマを使った構造化JSON出力に対応しています。
- 推論の強度の調整に対応しています。
- 一般的なリクエスト（入力1,000 / 出力500トークン）の費用は約$0.00268です。
MiniMax: MiniMax M2について
MiniMax M2 は MiniMax によるテキスト生成モデルで、2025 年 10 月 23 日にリリースされました。これはコンパクトで高効率な大規模言語モデルであり、総パラメータ数 2300 億のうち 100 億が活性化パラメータです。MiniMax はこれをエンドツーエンドのコーディングとエージェント的ワークフローに最適化されたものと説明しています。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の生成ではなく言語タスクを対象としています。
このモデルは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。コンテキストウィンドウは 204,800 トークンで、相当なサイズのソースファイル、長い文書、または拡張された会話履歴を 1 回のリクエストに収めるのに十分な大きさです。最大出力は 176,947 トークンなので、タスクが要求する場合には非常に長い補完を生成できます。MiniMax はこれを、コーディングとエージェント型の作業への注力と並んで、一般的な推論にわたってフロンティアに近い知能を提供するものとして位置づけています。
これらの能力はいくつかの実用的な用途を示唆します。コーディングへの注力により、コード生成、リファクタリング、デバッグ、およびコンテキストウィンドウ内で一緒に読む必要がある複数ファイルのリポジトリを横断する作業に適しています。エージェント的側面の強調は、モデルがどの関数を呼び出すかを決定し、その結果を次のステップに組み込むツール呼び出しループに適しています。長いコンテキストと長い出力上限は、大きな文書の要約や変換、およびモデルが答える前に問題を検討することで恩恵を受ける推論重視のタスクにも役立ちます。
api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id "minimax/minimax-m2" を使って呼び出すことができます。サポートされているリクエストパラメータは 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、top_p です。ツール使用は tools と tool_choice を通じて利用でき、構造化出力は response_format と structured_outputs を通じて利用でき、推論の挙動は reasoning と include_reasoning で影響を与えられます。サンプリングは temperature、top_p、top_k、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty で調整でき、seed、stop、logprobs、top_logprobs は再現性とトークンレベルの出力を制御できます。
このモデルはテキスト入力のみを受け付けるため、画像、音声、その他のモダリティを含むタスクには別のモデルが必要です。ワークロードにコーディング、エージェント的ツール使用、長いコンテキストの推論が含まれない場合、より小さく汎用的なテキストモデルの方が簡単で十分かもしれません。
MiniMax: MiniMax M2 APIの呼び出し方
- ダッシュボードでAPIキーを作成します。
- お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
- baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"minimax/minimax-m2"に設定します。
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);
対応パラメーター
frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p仕様
- コンテキスト長
- 204,800
- 最大出力
- 131,072
- 入力
- text
- 出力
- text
api14でのリクエスト数 · 過去7日間
MiniMax: MiniMax M2：よくある質問
- MiniMax: MiniMax M2 APIの料金は？
- MiniMax: MiniMax M2の料金は入力 $0.89 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
- MiniMax: MiniMax M2のコンテキストウィンドウは？
- MiniMax: MiniMax M2は1リクエストあたり最大204,800トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大131,072トークンを出力します。
- MiniMax: MiniMax M2で何ができますか？
- MiniMax: MiniMax M2はtextを入力として受け付け、textを返します。 ツール呼び出し, 構造化JSON出力, 推論の強度の調整に対応しています。
- コードからMiniMax: MiniMax M2を呼び出すには？
- 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"minimax/minimax-m2"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
- MiniMax: MiniMax M2の代替モデルは？
- 同程度の料金のテキストモデル：DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus, DeepSeek: DeepSeek V3, Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。
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