MiniMax M2 | MiniMax Efficient Coding API

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

Użycie API

Użyj poniższych przykładów kodu, aby zintegrować się z naszym 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)

Wprowadzenie do modelu

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

Najczęstsze pytania o Minimax M2

Ile kosztuje API Minimax M2?+

Cennik na WaveSpeedAI: $0.30 za milion tokenów wejściowych i $1.20 za milion tokenów wyjściowych. Prompt caching i przetwarzanie wsadowe są rozliczane oddzielnie i obniżają efektywny koszt długich, powtarzalnych obciążeń.

Jakie jest okno kontekstu Minimax M2?+

Minimax M2 obsługuje do 197K tokenów kontekstu i do 197K tokenów wyjściowych na zapytanie.

Czy Minimax M2 jest kompatybilny z OpenAI?+

Tak. WaveSpeedAI udostępnia Minimax M2 przez endpoint kompatybilny z OpenAI pod https://llm.wavespeed.ai/v1. Skieruj oficjalny OpenAI SDK na ten base URL ze swoim kluczem API WaveSpeedAI — bez innych zmian w kodzie.

Jak zacząć z Minimax M2?+

Zaloguj się do WaveSpeedAI, utwórz klucz API w Access Keys, a następnie wyślij żądanie na https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions z id modelu pokazanym powyżej. Nowe konta otrzymują darmowe kredyty na ocenę Minimax M2.

Cennik

Wypróbuj model