minimax/minimax-m2
196,608 context · $0.30/M input tokens · $1.20/M output tokens
MiniMax-M2 is a compact, high-efficiency large language model optimized for end-to-end coding and agentic workflows. With 10 billion activated parameters (230 billion total), it delivers near-frontier intelligence across general reasoning,...
Preise
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API-Nutzung
Verwenden Sie die folgenden Codebeispiele zur Integration mit unserer API:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Modelleinführung
Minimax minimax-m2
MiniMax-M2 is a compact, high-efficiency large language model optimized for end-to-end coding and agentic workflows
MiniMax-M2 is a compact, high-efficiency large language model optimized for end-to-end coding and agentic workflows.
Why It Looks Great
- MoE (Mixture of Experts) architecture for efficient processing
- 196608 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.3/$1.1 per million tokens
Key Features
- Context Window: 196608 tokens
- Max Output: 65536 tokens
- Vision: Supported
- Function Calling: Supported
Specifications
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Minimax |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | MoE (Mixture of Experts) |
| Context Window | 196608 tokens |
| Max Output | 65536 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.3 |
| Output | $1.1 |
How to Use
- Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
- Submit — the model processes your request and returns the response.
API Integration
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: minimax/minimax-m2
API Usage
Python SDK
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)cURL
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "minimax/minimax-m2",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: minimax/minimax-m2
- Provider: Minimax
Info
Unterstützte Funktionen
API-Zugriffsanleitung
Minimax M2 API
minimax/minimax-m2
MiniMax-M2 is a compact, high-efficiency large language model optimized for end-to-end coding and agentic workflows. With 10 billion activated parameters (230 billion total), it delivers near-frontier intelligence across general reasoning,...
Eingabe
$0.3 /M
Ausgabe
$1.2 /M
Kontext
197K
Max. Ausgabe
197K
Tool-Nutzung
Unterstützt
Minimax M2 auf WaveSpeedAI testen
Zugriff auf Minimax M2 über unsere einheitliche API — OpenAI-kompatibel, keine Kaltstarts, transparente Preise.
Häufige Fragen zu Minimax M2
Wie viel kostet die Minimax M2-API?+
Preise auf WaveSpeedAI: $0.30 pro Million Input-Tokens und $1.20 pro Million Output-Tokens. Prompt-Caching und Batch-Verarbeitung werden separat berechnet und reduzieren die effektiven Kosten bei langen, sich wiederholenden Workloads.
Wie groß ist das Kontextfenster von Minimax M2?+
Minimax M2 unterstützt bis zu 197K Kontext-Tokens und bis zu 197K Output-Tokens pro Anfrage.
Ist Minimax M2 OpenAI-kompatibel?+
Ja. WaveSpeedAI stellt Minimax M2 über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt unter https://llm.wavespeed.ai/v1 bereit. Richten Sie das offizielle OpenAI SDK mit Ihrem WaveSpeedAI-API-Schlüssel auf diese Base-URL — keine weiteren Codeänderungen erforderlich.
Wie starte ich mit Minimax M2?+
Bei WaveSpeedAI anmelden, in Access Keys einen API-Schlüssel erstellen und eine Anfrage an https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions mit der oben angezeigten Model-ID senden. Neue Konten erhalten kostenlose Credits, um Minimax M2 zu testen.