We gebruiken cookies. Cookies en browseropslag houden je ingelogd en onthouden je voorkeuren. Met je toestemming meten we ook hoe de site wordt gebruikt. Je kunt je wanneer je wilt. Zie ons cookiebeleid.

Nieuw hier? Zie hoe het werkt Een rondleiding van 1 minuut langs de testomgeving, modellen en je API-key.

Muse Glimmer 30B vs MiniMax M2.7: API-prijs, context en functies · api14

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

Een vergelijking naast elkaar van Meta: Muse Glimmer 30B (US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94)) en MiniMax: MiniMax M2.7 (US$ 0,74 / 1M tekstdelen (≈ € 0,66)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.

Specificaties

	Meta: Muse Glimmer 30B	MiniMax: MiniMax M2.7
Aanbieder	Meta	MiniMax
Invoer	US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94)	US$ 0,74 / 1M tekstdelen (≈ € 0,66)
Uitvoer	US$ 4,20 / 1M tekstdelen (≈ € 3,76)	US$ 2,94 / 1M tekstdelen (≈ € 2,63)
Cache lezen	US$ 0,14 / 1M tekstdelen (≈ € 0,13)	US$ 0,15 / 1M tekstdelen (≈ € 0,13)
Contextvenster	131.072	204.800
Maximale output	16.384	176.947
Invoer	text, image	text
Uitvoer	text	text
tool-aanroepen
Gestructureerde output
Instelbaar redeneren
Toegevoegd	9 aug 2026	18 mrt 2026

Belangrijkste verschillen

MiniMax: MiniMax M2.7 is 30% goedkoper op inputtokens.
MiniMax: MiniMax M2.7 is 30% goedkoper op outputtokens.
MiniMax: MiniMax M2.7 leest 1.6× meer context (204.800 tokens).
Alleen Meta: Muse Glimmer 30B ondersteunt gestructureerde JSON-output.
Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00315 met Meta: Muse Glimmer 30B en US$ 0,00221 met MiniMax: MiniMax M2.7.

In detail

Meta: Muse Glimmer 30B is een tekstmodel van Meta, uitgebracht op 2026-08-09. MiniMax: MiniMax M2.7 is een tekstmodel van MiniMax, uitgebracht op 2026-03-18. Beide worden aangeboden als modellen in de categorie tekst op api14, en beide accepteren tekst als invoer en retourneren tekst als uitvoer. Het belangrijkste structurele verschil tussen hen is hoeveel context ze kunnen bevatten en welke soorten invoer ze accepteren.

MiniMax M2.7 heeft het grotere contextvenster met 204800 tokens, terwijl Muse Glimmer 30B op 131072 tokens zit. Muse Glimmer 30B is de enige van de twee die beeldinvoer naast tekst accepteert, dus als je prompt een schermafbeelding, diagram of gescande pagina bevat, is dat het model om naar te grijpen. MiniMax M2.7 is alleen tekst in, tekst uit. Qua prijs is MiniMax M2.7 de goedkopere optie voor zowel invoer als uitvoer, dus het is de zuinigere keuze wanneer je veel tokens doorvoert. Muse Glimmer 30B is de enige van de twee die structured_outputs vermeldt bij de ondersteunde parameters, wat van belang is als je wilt dat het model zich aan een schema houdt. Beide modellen bieden 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 en max_tokens, dus het dagelijkse oppervlak voor sampling en tool-calling is aan beide kanten hetzelfde.

Voor praktisch werk is de splitsing vrij duidelijk. Als je taak langdurige documentanalyse, beoordeling van een grote codebase, of een workload is waarbij je zeer grote tekstpayloads invoert en op kosten let, is MiniMax M2.7 de betere standaard vanwege de grotere context en de lagere invoer- en uitvoerprijs. Als je taak een afbeelding bevat, of als je het antwoord wilt beperken tot een gestructureerd uitvoerschema, is Muse Glimmer 30B degene die dat ondersteunt. Voor gewone chat, samenvatting, extractie en tool-calling over tekst doet elk van beide modellen het werk, en de beslissende factoren komen neer op contextgrootte, beeldondersteuning, ondersteuning voor gestructureerde uitvoer en prijs.

Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt hetzelfde omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de basis-URL van api14, stuurt je gebruikelijke chat completions-verzoek en stelt het veld model in op de id die je wilt. Om Muse Glimmer 30B te gebruiken, stel je het model in op meta/muse-glimmer-30b. Om MiniMax M2.7 te gebruiken, stel je het model in op minimax/minimax-m2.7. Al het andere in de request body, je messages, temperature, tools, response_format en de rest, blijft zoals het is. Schakelen tussen de twee is een wijziging van één regel in de model-id, dus je kunt beide benchmarken tegen je eigen workload zonder je integratie te herschrijven.

Er zijn nog steeds gevallen waarin het andere model wint. Als je volledig in tekst werkt en je prompts comfortabel binnen 131072 tokens passen, blijft MiniMax M2.7 de goedkopere keuze voor zowel invoer als uitvoer, dus er is geen reden om meer te betalen voor beeldondersteuning of gestructureerde uitvoer die je niet gebruikt. Omgekeerd, als je beeldinvoer of schema-beperkte uitvoer nodig hebt, is Muse Glimmer 30B de enige van het paar die dat biedt, ongeacht de prijs.

Wissel met één string

Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "meta/muse-glimmer-30b" naar "minimax/minimax-m2.7", prompts, streaming en tools blijven werken.

Meta: Muse Glimmer 30B: details & testomgeving →MiniMax: MiniMax M2.7: details & testomgeving →

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 tegen MiniMax: MiniMax M2.7

Specificaties

Belangrijkste verschillen

In detail

Wissel met één string

Meer vergelijkingen