Usamos cookies. Cookies e o armazenamento do navegador mantêm você conectado e lembram suas preferências. Com sua permissão, também medimos como o site é usado. Você pode a qualquer momento. Veja nossa política de cookies.

Novo por aqui? Veja como funciona Um tour de 1 minuto pelo ambiente de testes, pelos modelos e pela sua chave de API.

Muse Glimmer 30B vs MiniMax M2.7: preço da API, contexto e recursos · api14

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

Uma comparação lado a lado entre Meta: Muse Glimmer 30B (US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,78)) e MiniMax: MiniMax M2.7 (US$ 0,74 / 1M fragmentos (≈ R$ 4,04)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.

Especificações

	Meta: Muse Glimmer 30B	MiniMax: MiniMax M2.7
Provedor	Meta	MiniMax
Entrada	US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,78)	US$ 0,74 / 1M fragmentos (≈ R$ 4,04)
Saída	US$ 4,20 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,11)	US$ 2,94 / 1M fragmentos (≈ R$ 16,18)
Leitura de cache	US$ 0,14 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,77)	US$ 0,15 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,81)
Janela de contexto	131.072	204.800
Saída máxima	16.384	176.947
Entrada	text, image	text
Saída	text	text
chamada de ferramentas
Saída estruturada
Controle de raciocínio
Adicionado em	9 de ago. de 2026	18 de mar. de 2026

Principais diferenças

MiniMax: MiniMax M2.7 é 30% mais barato nos tokens de entrada.
MiniMax: MiniMax M2.7 é 30% mais barato nos tokens de saída.
MiniMax: MiniMax M2.7 lê 1.6× mais contexto (204.800 tokens).
Só o Meta: Muse Glimmer 30B suporta saída JSON estruturada.
Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00315 com Meta: Muse Glimmer 30B e US$ 0,00221 com MiniMax: MiniMax M2.7.

Em detalhe

Meta: Muse Glimmer 30B é um modelo de texto da Meta, lançado em 2026-08-09. MiniMax: MiniMax M2.7 é um modelo de texto da MiniMax, lançado em 2026-03-18. Ambos são servidos como modelos da categoria de texto na api14, e ambos aceitam texto como entrada e retornam texto como saída. A principal diferença estrutural entre eles é quanta contexto conseguem manter e que tipos de entrada aceitam.

O MiniMax M2.7 tem a janela de contexto maior, com 204800 tokens, enquanto o Muse Glimmer 30B fica em 131072 tokens. O Muse Glimmer 30B é o único dos dois que aceita entrada de imagem junto com texto, portanto, se o seu prompt inclui uma captura de tela, diagrama ou página digitalizada, esse é o modelo a usar. O MiniMax M2.7 é apenas texto de entrada, texto de saída. Em termos de preço, o MiniMax M2.7 é a opção mais barata tanto para entrada quanto para saída, por isso é a escolha mais económica quando está a processar muitos tokens. O Muse Glimmer 30B é o único dos dois que lista structured_outputs entre os seus parâmetros suportados, o que importa se precisar que o modelo cumpra um esquema. Ambos os modelos expõem 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 e max_tokens, portanto a superfície quotidiana de amostragem e de chamada de ferramentas é a mesma em qualquer dos lados.

Para trabalho prático, a divisão é bastante clara. Se a sua tarefa é análise de documentos longos, revisão de grandes bases de código, ou qualquer carga de trabalho em que está a introduzir cargas de texto muito grandes e a vigiar o custo, o MiniMax M2.7 é a melhor opção predefinida devido ao contexto maior e ao preço mais baixo de entrada e saída. Se a sua tarefa envolve uma imagem, ou se precisa que a resposta seja restringida a um esquema de saída estruturada, o Muse Glimmer 30B é o que o suporta. Para conversa normal, sumarização, extração e chamada de ferramentas sobre texto, qualquer dos modelos fará o trabalho, e os fatores decisivos resumem-se a tamanho do contexto, suporte de imagem, suporte de saída estruturada e preço.

Chamar qualquer dos modelos através da api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente para o URL base da api14, envia o seu pedido habitual de chat completions, e define o campo model para o id que pretende. Para usar o Muse Glimmer 30B, define o model para meta/muse-glimmer-30b. Para usar o MiniMax M2.7, define o model para minimax/minimax-m2.7. Tudo o resto no corpo do pedido, as suas messages, temperature, tools, response_format e o resto, permanece como está. Alternar entre os dois é uma alteração de uma linha ao id do modelo, por isso pode avaliar ambos em comparação com a sua própria carga de trabalho sem reescrever a sua integração.

Ainda há casos em que o outro modelo ganha. Se está a trabalhar inteiramente em texto e os seus prompts cabem confortavelmente dentro de 131072 tokens, o MiniMax M2.7 continua a ser a escolha mais barata tanto para entrada quanto para saída, por isso não há razão para pagar mais por suporte de imagem ou saídas estruturadas que não está a usar. Por outro lado, se precisa de entrada de imagem ou saída restringida por esquema, o Muse Glimmer 30B é o único do par que o oferece, independentemente do preço.

Troque com uma string

Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "meta/muse-glimmer-30b" para "minimax/minimax-m2.7", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.

Meta: Muse Glimmer 30B: detalhes e ambiente de testes →MiniMax: MiniMax M2.7: detalhes e ambiente de testes →

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 contra MiniMax: MiniMax M2.7

Especificações

Principais diferenças

Em detalhe

Troque com uma string

Mais comparações