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MiniMax: MiniMax M2.7

minimax/minimax-m2.7
텍스트입력: text도구추론205K2026. 3. 18. 추가됨
플레이그라운드에서 열기MiniMax: MiniMax M2.7 API 키 받기

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MiniMax: MiniMax M2.7 한눈에 보기

  • 입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 33% 낮습니다.
  • 204,800 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
  • 에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
  • 추론 강도 조절을 지원합니다.
  • 일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.00315입니다.

MiniMax: MiniMax M2.7 소개

MiniMax M2.7은 MiniMax의 텍스트 생성 모델로, api14에 모델 id minimax/minimax-m2.7로 등록되어 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 제공자는 이 모델을 자율적이고 실제적인 생산성과 지속적인 개선을 위해 설계된 차세대 대규모 언어 모델이라고 설명하며, 멀티 에이전트 작업을 통해 에이전트 기능이 내장되어 있습니다. 애플리케이션용 범용 텍스트 모델을 선택하는 경우, 이것이 해당 라인에서 제공자의 현재 항목입니다.

이 모델은 텍스트를 입력으로 받고 텍스트를 출력으로 반환하므로, 이미지나 오디오 작업보다는 표준 프롬프트 및 완성 워크플로에 적합합니다. 컨텍스트 윈도우는 204800 토큰으로, 단일 요청에 긴 문서, 확장된 대화 또는 상당한 크기의 코드 파일을 담을 수 있을 만큼 충분히 큽니다. 최대 출력은 131072 토큰이므로, 필요할 때 응답이 매우 길어질 수 있습니다. 추론 출력이 지원되며, 이는 요청하면 모델이 최종 답변과 함께 사고 단계를 노출할 수 있음을 의미합니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 시사합니다. 긴 컨텍스트와 긴 출력은 문서 분석, 장문 보고서 요약, 그리고 모델이 많은 원본 자료를 보유하고 상당한 결과물을 생성해야 하는 초안 작성 작업에 적합합니다. 도구 호출과 추론 지원은 모델이 호출할 함수를 결정하고 단계별로 작업을 진행하는 에이전트 스타일 워크플로에 합리적으로 적합하게 만듭니다. 제공자 설명의 멀티 에이전트 관점은 이것이 단순한 단일 턴 채팅만이 아니라 바로 이런 종류의 자율적 생산성 작업을 겨냥했음을 시사합니다.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id minimax/minimax-m2.7을 사용하여 호출하므로, 기존 OpenAI 클라이언트 라이브러리가 base URL과 키 변경만으로 작동합니다. 지원되는 요청 매개변수는 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 및 top_p입니다. 이는 샘플링 제어, seed를 통한 결정성, response_format을 통한 구조화된 출력, 그리고 tools와 tool_choice를 통한 도구 사용을 포함합니다. 모델의 추론을 표면화하려면 include_reasoning 또는 reasoning을 사용하십시오.

제한 사항에 관해서는, 여기의 사실은 컨텍스트 및 출력 크기 외에 제한을 나열하지 않으므로, 계획할 주요 제약은 204800 토큰 컨텍스트와 131072 토큰 출력 상한입니다. 작업이 텍스트 기반이 아니거나 추론 또는 도구 호출이 필요하지 않다면, 더 단순한 모델이 더 적합할 수 있습니다. 긴 컨텍스트, 에이전트 및 도구 기반 텍스트 작업의 경우, 이 모델은 그러한 요구를 직접 충족합니다.

MiniMax: MiniMax M2.7 API 호출 방법

  1. 대시보드에서 API 키를 만드세요.
  2. 사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
  3. baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "minimax/minimax-m2.7"로 설정하세요.
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);

지원 파라미터

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

사양

컨텍스트 길이
204,800
최대 출력
131,072
입력
text
출력
text

api14 요청 수 · 최근 7일

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

MiniMax: MiniMax M2.7: 자주 묻는 질문

MiniMax: MiniMax M2.7 API 비용은 얼마인가요?
MiniMax: MiniMax M2.7의 가격은 입력 US$1.05 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
MiniMax: MiniMax M2.7의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?
MiniMax: MiniMax M2.7는(은) 요청당 최대 204,800 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 131,072개의 출력 토큰을 생성합니다.
MiniMax: MiniMax M2.7는(은) 무엇을 할 수 있나요?
MiniMax: MiniMax M2.7는(은) text 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 추론 강도 조절.
코드에서 MiniMax: MiniMax M2.7를(을) 어떻게 호출하나요?
어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "minimax/minimax-m2.7"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
MiniMax: MiniMax M2.7의 대안은 무엇인가요?
비슷한 가격대의 텍스트 모델: Meta: Muse Glimmer 30B, Meituan: LongCat 2.0, MiniMax: MiniMax M3. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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