MiniMax M2.1 | MiniMax Coding LLM API

Name: Minimax M2.1 API
Brand: minimax
Price: 0.3 USD
Availability: InStock

minimax/minimax-m2.1

Fecha de lanzamiento: 2025-12-23

196,608 context · $0.30/M input tokens · $1.20/M output tokens

MiniMax-M2.1 is a lightweight, state-of-the-art large language model optimized for coding, agentic workflows, and modern application development. With only 10 billion activated parameters, it delivers a major jump in real-world...

Precios

Pago por uso

Sin costos iniciales, paga solo por lo que uses

Entrada$0.30 / M Tokens

Salida$1.20 / M Tokens

Cache Read$0.03 / M Tokens

Probar el modelo

minimax/minimax-m2.1

En línea

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Uso de API

Usa los siguientes ejemplos de código para integrar con nuestra API:

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 2,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'minimax/minimax-m2.1',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 2,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'minimax/minimax-m2.1',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

Introducción del modelo

Minimax minimax-m2.1

MiniMax-M2

MiniMax-M2.1 is a lightweight, state-of-the-art large language model optimized for coding, agentic workflows, and modern application development.

Why It Looks Great

MoE (Mixture of Experts) architecture for efficient processing
196608 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.3/$1.0 per million tokens

Key Features

Context Window: 196608 tokens
Max Output: N/A 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	tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.3
Output	$1.0

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-m2.1

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-m2.1",
    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-m2.1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: minimax/minimax-m2.1
Provider: Minimax

Información

Proveedorminimax

Tipollm

Funcionalidades compatibles

Entrada

Texto

Salida

Texto

Contexto196,608

Salida máxima-

Visión-

Function Calling✓ Compatible

Guía de acceso a la API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API Endpointchat/completions

ID del modelominimax/minimax-m2.1

Preguntas frecuentes sobre Minimax M2.1

¿Cuánto cuesta Minimax M2.1 a través de la API?+

Precios en WaveSpeedAI: $0.30 por millón de tokens de entrada y $1.20 por millón de tokens de salida. El prompt caching y el procesamiento por lotes se facturan por separado y reducen el coste efectivo en cargas largas y repetitivas.

¿Cuál es la ventana de contexto de Minimax M2.1?+

Minimax M2.1 admite hasta 197K tokens de contexto y hasta — tokens de salida por solicitud.

¿Es Minimax M2.1 compatible con OpenAI?+

WaveSpeedAI ofrece Minimax M2.1 en https://llm.wavespeed.ai/v1 mediante la interfaz Chat Completions compatible con OpenAI. En la mayoría de clientes del SDK de OpenAI basta con cambiar la URL base y la clave API; los campos opcionales dependen del modelo.

¿Cómo empiezo con Minimax M2.1?+

Inicia sesión en WaveSpeedAI, crea una clave API en Access Keys y envía una solicitud a https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions con el id de modelo mostrado arriba. Consulta el catálogo actual para conocer disponibilidad, capacidades y precios.