قیمت و API مدل MiniMax M2.1 در ایران
minimax/minimax-m2.1
toolsreasoningjsonشارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند. cache ورودی: 8,704 تومان / 1M.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ MiniMax M2.1: خروجی JSON با اسکیمای مشخص
نمونه بر اساس قابلیتهای همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا میشود.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")
schema = {
"name": "ticket",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"category": {"type": "string", "enum": ["fani", "mali", "forush"]},
"priority": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5},
"summary": {"type": "string"},
},
"required": ["category", "priority", "summary"],
"additionalProperties": False,
},
"strict": True,
}
resp = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2.1",
messages=[{"role": "user", "content": "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»"}],
response_format={"type": "json_schema", "json_schema": schema},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "minimax/minimax-m2.1",
messages: [{ role: "user", content: "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»" }],
response_format: {
type: "json_schema",
json_schema: {
name: "ticket",
strict: true,
schema: {
type: "object",
properties: {
category: { type: "string", enum: ["fani", "mali", "forush"] },
priority: { type: "integer", minimum: 1, maximum: 5 },
summary: { type: "string" },
},
required: ["category", "priority", "summary"],
additionalProperties: false,
},
},
},
});
console.log(JSON.parse(resp.choices[0].message.content));curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax/minimax-m2.1",
"messages": [{"role": "user", "content": "تیکت را دستهبندی کن و اولویت ۱ تا ۵ بده."}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}'MiniMax M2.1 برای چه کاری خوب است؟
MiniMax M2.1 از MiniMax میآید؛ در کد فقط همین رشته را در فیلد model بگذار: «minimax/minimax-m2.1». MiniMax M2.1 تا ۲۰۴٬۸۰۰ توکن را در یک درخواست نگه میدارد (نزدیک ۱۵۴ هزار کلمهٔ فارسی)، و همین عدد سقف تاریخچهٔ گفتگو در محصول تو را تعیین میکند. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «ارزان» است — ارزانتر از ۱۵۱ مدل و گرانتر از ۲۵۵ مدل پولی دیگر کاتالوگ.
چه کارهایی از آن برمیآید: tool calling دارد، یعنی میتواند تابعهای خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر میدهد و مستقیم به کد وصل میشود؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحلهای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب میدهد. همهٔ اینها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار میکنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکنهای استدلال هم توکن خروجی محسوب میشوند و در صورتحساب میآیند.
۸۷٬۰۳۸ تومان برای هر ۱M توکن ورودی و ۳۴۸٬۱۵۰ تومان برای هر ۱M توکن خروجی؛ در دستهٔ «ارزان» کاتالوگ مینشیند و یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای ≈ ۵۶۶ تومان. cache ورودی دارد: توکنهای تکراری context با ۸٬۷۰۴ تومان / ۱M حساب میشوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.
نزدیکترین گزینه با همین قابلیتها از تأمینکنندهٔ دیگر KAT-Coder-Pro V2 است: MiniMax M2.1 تقریباً 1 برابر گرانتر از آن تمام میشود و پنجرهٔ context آن کوچکتر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار میکنند، پس عوضکردنشان فقط تغییر یک رشته است.
برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۱۷۷ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی MiniMax M2.1 جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۱٬۷۶۷ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۴۳۵٬۱۸۸ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۲۰۴٬۸۰۰ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱۷٬۸۲۵ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
نزدیکترین همخانوادهٔ این مدل «minimax/minimax-m2.7» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدمها گیر میکنند. قیمت هر دو روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً برابر است (۵۶۶ و ۵۶۶ تومان). در پارامترها آن یکی logit_bias، logprobs، min_p، structured_outputs را.
MiniMax در کاتالوگ ما ۱۱ مدل دارد؛ ارزانترینشان MiniMax M2 با ۴۸۱ تومان و گرانترین MiniMax M1 با ۱٬۰۳۷ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کمتکرار، این مدل repetition_penalty، top_k را میپذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. در عوض structured_outputs را که بیشتر مدلها دارند پشتیبانی نمیکند، پس اگر کدت به آنها تکیه دارد قبل از جابهجایی تست کن. از نظر اندازهٔ context نزدیکترین گزینه از تأمینکنندهٔ دیگر GLM 4.6 با ۲۰۴٬۸۰۰ توکن است.
کجا انتخاب درستی است: کار پرحجم مثل دستهبندی، برچسبگذاری و خلاصهسازی انبوه، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، ایجنتهایی که به API و دیتابیس وصل میشوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.
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...
سه کار واقعی، با قیمت همین مدل
اعداد از همان قیمتهای بالا حساب شدهاند و با تغییر قیمت مدل تغییر میکنند.
| کار | توکن | هزینه |
|---|---|---|
| یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط | 1,500 ورودی + 400 خروجی | 270 تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | 4,000 ورودی + 600 خروجی | 557 تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | 120,000 ورودی + 20,000 خروجی | 17,408 تومان |
سؤالهای پرتکرار
- چطور با MiniMax M2.1 در ایران کار کنم؟
- در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «minimax/minimax-m2.1» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.
- قیمت MiniMax M2.1 به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۸۷٬۰۳۸ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۳۴۸٬۱۵۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۵۶۶ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
- MiniMax M2.1 چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۲۰۴٬۸۰۰ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۵۴ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است.
- آیا MiniMax M2.1 استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟
- استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.