minimax/minimax-m1
1,000,000 context · $0.40/M input tokens · $2.20/M output tokens
MiniMax-M1 is a large-scale, open-weight reasoning model designed for extended context and high-efficiency inference. It leverages a hybrid Mixture-of-Experts (MoE) architecture paired with a custom "lightning attention" mechanism, allowing it...
가격
사용량 기반 과금
선결제 없이 사용한 만큼만 지불
모델 사용해 보기
API 사용법
다음 코드 예시를 사용해 API와 연동하세요:
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-m1",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)모델 소개
Minimax minimax-m1
MiniMax-M1 is a high-performance large language model optimized for efficiency and accuracy in diverse tasks
MiniMax-M1 is a high-performance large language model optimized for efficiency and accuracy in diverse tasks.
Why It Looks Great
- MoE (Mixture of Experts) architecture for efficient processing
- 1000000 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.4/$2.4 per million tokens
Key Features
- Context Window: 1000000 tokens
- Max Output: 40000 tokens
- Vision: Supported
- Function Calling: Supported
Specifications
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Minimax |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | MoE (Mixture of Experts) |
| Context Window | 1000000 tokens |
| Max Output | 40000 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.4 |
| Output | $2.4 |
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-m1
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-m1",
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-m1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: minimax/minimax-m1
- Provider: Minimax
정보
지원 기능
API 접근 가이드
Minimax M1 API
minimax/minimax-m1
MiniMax-M1 is a large-scale, open-weight reasoning model designed for extended context and high-efficiency inference. It leverages a hybrid Mixture-of-Experts (MoE) architecture paired with a custom "lightning attention" mechanism, allowing it...
입력
$0.4 /M
출력
$2.2 /M
컨텍스트
1000K
최대 출력
40K
도구 사용
지원
WaveSpeedAI에서 Minimax M1 체험
통합 API를 통해 Minimax M1 액세스 — OpenAI 호환, 콜드 스타트 없음, 투명한 가격.
Minimax M1에 대해 자주 묻는 질문
Minimax M1 API 비용은 얼마인가요?+
WaveSpeedAI 가격: 입력 토큰 100만 개당 $0.40, 출력 토큰 100만 개당 $2.20. 프롬프트 캐싱과 배치 처리는 별도로 청구되며 긴 반복 작업에서 실질 비용을 줄여 줍니다.
Minimax M1의 컨텍스트 윈도우는 얼마나 되나요?+
Minimax M1은 요청당 최대 1000K 컨텍스트 토큰과 최대 40K 출력 토큰을 지원합니다.
Minimax M1은 OpenAI 호환인가요?+
네. WaveSpeedAI는 OpenAI 호환 엔드포인트 https://llm.wavespeed.ai/v1을 통해 Minimax M1을 제공합니다. 공식 OpenAI SDK의 base URL을 이 주소로 변경하고 WaveSpeedAI API 키를 사용하면 코드 변경 없이 사용할 수 있습니다.
Minimax M1을 어떻게 시작하나요?+
WaveSpeedAI에 로그인하고 Access Keys에서 API 키를 만든 다음, 위에 표시된 모델 ID로 https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions에 요청을 보내세요. 신규 계정은 Minimax M1을 평가할 수 있는 무료 크레딧을 받습니다.