minimax/minimax-m2.7
204,800 context · $0.30/M input tokens · $1.20/M output tokens
MiniMax M2.7 is a next-generation flagship text model designed for agent-centric workflows, with strong improvements in coding, complex office tasks, and long-context reasoning. Built on the OpenClaw (Agent Harness) framework, it enables continuous self-improvement in real-world environments, allowing the model to actively participate in execution and decision-making for higher-quality and more efficient task completion.
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-m2.7",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)모델 소개
Minimax minimax-m2.7
MiniMax-M2
MiniMax-M2.7 represents the journey of recursive self-improvement with enhanced reasoning and agentic capabilities.
Why It Looks Great
- MoE (Mixture of Experts) architecture for efficient processing
- 204800 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.3/$1.2 per million tokens
Key Features
- Context Window: 204800 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 | 204800 tokens |
| Max Output | tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.3 |
| Output | $1.2 |
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-m2.7
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-m2.7",
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-m2.7",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: minimax/minimax-m2.7
- Provider: Minimax
정보
지원 기능
API 접근 가이드
Minimax M2.7 API
minimax/minimax-m2.7
MiniMax M2.7 is a next-generation flagship text model designed for agent-centric workflows, with strong improvements in coding, complex office tasks, and long-context reasoning. Built on the OpenClaw (Agent Harness) framework, it enables continuous self-improvement in real-world environments, allowing the model to actively participate in execution and decision-making for higher-quality and more efficient task completion.
입력
$0.3 /M
출력
$1.2 /M
컨텍스트
205K
도구 사용
지원
WaveSpeedAI에서 Minimax M2.7 체험
통합 API를 통해 Minimax M2.7 액세스 — OpenAI 호환, 콜드 스타트 없음, 투명한 가격.
Minimax M2.7에 대해 자주 묻는 질문
Minimax M2.7 API 비용은 얼마인가요?+
WaveSpeedAI 가격: 입력 토큰 100만 개당 $0.30, 출력 토큰 100만 개당 $1.20. 프롬프트 캐싱과 배치 처리는 별도로 청구되며 긴 반복 작업에서 실질 비용을 줄여 줍니다.
Minimax M2.7의 컨텍스트 윈도우는 얼마나 되나요?+
Minimax M2.7은 요청당 최대 205K 컨텍스트 토큰과 최대 — 출력 토큰을 지원합니다.
Minimax M2.7은 OpenAI 호환인가요?+
네. WaveSpeedAI는 OpenAI 호환 엔드포인트 https://llm.wavespeed.ai/v1을 통해 Minimax M2.7을 제공합니다. 공식 OpenAI SDK의 base URL을 이 주소로 변경하고 WaveSpeedAI API 키를 사용하면 코드 변경 없이 사용할 수 있습니다.
Minimax M2.7을 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 M2.7을 평가할 수 있는 무료 크레딧을 받습니다.