Cara mengakses dan menggunakan API Minimax M2

MiniMax M2, model bahasa besar generasi baru yang dioptimalkan untuk alur kerja agen dan pengodean menyeluruh. MiniMax merilis MiniMax-M2 secara publik dan menerbitkan bobotnya di Hugging Face; model ini merupakan model MoE (jarang) dengan anggaran parameter total yang sangat besar tetapi set aktif per token yang jauh lebih kecil, dan mendukung konteks yang sangat besar (lebih dari 200 ribu token).

Desain Minimax M2 memang luar biasa, dan saya yakin para pengembang sangat antusias untuk mencoba fitur-fiturnya. Berikut beberapa solusi untuk menggunakan M2, serta teknik-teknik canggih yang dapat digunakan sebagai referensi. Untuk menggunakan Minimax M2, saya merekomendasikan CometAPI. Artikel ini menjelaskan apa itu M2 dan fitur-fitur utamanya, membandingkan akses API yang dihosting dengan hosting mandiri, memaparkan harga dan contoh praktis untuk memanggil model tersebut, serta diakhiri dengan teknik optimasi dan perkakas canggih untuk mendapatkan performa setara produksi dan efisiensi biaya.

Apa itu MiniMax M2?

MiniMax M2 adalah produk unggulan terbaru dari MiniMax: model teks bergaya campuran pakar (MoE) dengan bobot terbuka yang dirancang untuk alur kerja "agentik" (penggunaan alat, kode, penalaran multi-langkah) dan pekerjaan konteks panjang. Pelaporan publik dan dokumentasi komunitas menggambarkan M2 sebagai model yang sangat besar (total ratusan miliar parameter dalam desain MoE, dengan jumlah parameter aktif yang jauh lebih sedikit yang digunakan per lintasan) yang menargetkan throughput tinggi dan efisiensi biaya sekaligus mendukung jendela konteks yang besar untuk tugas-tugas multi-file dan multi-alat yang kompleks. Para pembanding independen dan pengelola resep telah dengan cepat menambahkan MiniMax M2 ke tumpukan inferensi vLLM/Ollama/lainnya, dan MiniMax menerbitkan API dan dokumen pengembang untuk model dan alat agennya.

Mengapa M2 penting: MiniMax M2 diposisikan sebagai pilihan praktis bagi organisasi yang membangun sistem agensi — asisten yang perlu memanggil alat, mengedit berkas, mempertahankan konteks jangka panjang, dan bergerak cepat dalam hal biaya inferensi. Analisis awal menunjukkan kapabilitas per dolar yang kuat pada tolok ukur umum untuk pengkodean, matematika, dan penggunaan alat.

Fitur inti dan arsitektur

Campuran Pakar, parameter total besar tetapi jejak aktif kecil

M2 dilaporkan mengandung jumlah parameter total yang sangat besar (kisaran pelaporan sekitar ratusan miliar), sementara hanya mengaktifkan jumlah parameter yang jauh lebih kecil per lintasan maju — sorotan materi publikasi MiniMax ~230B jumlah parameter dengan jejak parameter aktif pada urutan ~10B untuk inferensi. Kompromi inilah yang menjadikan M2 memiliki klaim kapabilitas tinggi dengan komputasi dan latensi per token yang relatif rendah (manfaat khas MoE: kapasitas model tinggi, biaya aktivasi lebih rendah).

Dukungan konteks panjang

MiniMax mengiklankan jendela konteks yang sangat besar untuk M2 (menargetkan konteks panjang berskala perusahaan). Beberapa dokumen platform dalam materi rilis mencatat dukungan untuk jendela token yang sangat besar (puluhan hingga ratusan ribu token), yang berguna untuk tugas pengkodean multi-dokumen, pelacakan agen yang panjang, dan alur yang ditingkatkan dengan pengambilan. (Jika Anda berencana menggunakan konteks yang sangat panjang, uji batasan praktis penyedia: penyedia terkadang memberlakukan batasan peluncuran atau rekayasa meskipun arsitektur model mendukung jendela ekstrem.)

Fokus pada perkakas dan pengkodean asli agen

MiniMax M2 secara khusus dirancang untuk pemanggilan alat dan otomatisasi multi-langkah (integrasi alat shell/browser/Python), serta untuk alur kerja pengkodean (pengeditan multi-file, siklus run-fix, perbaikan berbasis pengujian). Harapkan perilaku orkestrasi alat zero-shot yang lebih baik dan "tindak lanjut" yang lebih baik pada tugas-tugas pengembang multi-langkah dibandingkan dengan model obrolan umum.

Bagaimana pengembang dapat menggunakan dan mengakses MiniMax M2?

Anda memiliki dua jalur operasional utama: gunakan API yang dihosting (cepat, gesekan rendah) atau tuan rumah sendiri model (kontrol lebih besar, potensi biaya marjinal lebih rendah pada skala yang sangat tinggi atau untuk alasan privasi). Berikut adalah langkah-langkah praktis yang dapat dijalankan untuk keduanya.

Opsi A — API yang dihosting (disarankan untuk sebagian besar tim)

API Komet mengekspos MiniMax M2 di balik permukaan HTTP yang kompatibel dengan OpenAI sehingga Anda dapat memanggil model dengan pola obrolan/penyelesaian yang sama yang sudah Anda gunakan — cukup mendaftar, dapatkan sk-... kunci API, arahkan klien Anda ke URL dasar CometAPI, dan minta minimax-m2 Model. CometAPI menawarkan platform, token uji coba gratis, dan diskon biaya dibandingkan harga hosting langsung vendor, yang menjadikannya jalur yang menarik untuk pembuatan prototipe cepat dan migrasi produksi.

Kapan harus memilih ini: integrasi cepat, tim kecil, penerapan produksi tanpa mengelola infrastruktur inferensi, atau ketika Anda menghargai pembaruan dan pemantauan model otomatis.

Langkah-langkah (API yang dihosting):

Buat akun di CometAPI dan masuk.
Dari dasbor (Konsol / Token), buat atau salin token API — kuncinya terlihat seperti sk-XXXXXSimpan ini di pengelola rahasia atau variabel lingkungan Anda; jangan komit. CometAPI memberikan token gratis terbatas untuk pengujian di banyak akun.
Permukaan HTTP CometAPI kompatibel dengan OpenAI. Ubah klien Anda URL dasar untuk https://api.cometapi.com/v1/chat/completions dan kemudian menggunakan muatan JSON gaya OpenAI (misalnya, model, messages, max_tokens, temperature). Ini berarti sebagian besar kode OpenAI SDK berfungsi dengan perubahan kecil pada api_base / base_url.
Pilih string model: Gunakan nama model yang diterbitkan oleh CometAPI untuk MiniMax M2 — umumnya minimax-m2 (Halaman model CometAPI menunjukkan model dan contoh penggunaan).
Lakukan panggilan — Contoh curl generik (JSON gaya OpenAI) terlihat seperti:

curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $CometAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax-m2",
    "messages": [
      {"role":"system","content":"You are a helpful coding assistant."},
      {"role":"user","content":"Refactor this function to be async..."}
    ],
    "max_tokens": 1024,
    "temperature": 0.2
  }'

Catatan: ganti nama titik akhir dan parameter dengan nilai yang tepat dari dokumen API CometAPI; MiniMax mendokumentasikan pola yang kompatibel dengan OpenAI dan primitif agen di portal pengembang mereka.

Pola umum adalah:

Perencana — menghasilkan rencana bertahap (misalnya, mengambil data, memanggil web, menjalankan pengujian).
Aktor — memanggil alat (API, shell, eksekusi kode) seperti yang ditentukan oleh rencana.
Verifikator — jalankan pengujian atau pemeriksaan dan lakukan pengulangan jika terjadi kegagalan.

Pelatihan dan konfigurasi MiniMax M2 menekankan interleaving ini, sehingga model cenderung menghasilkan panggilan alat yang terbentuk dengan baik dan keluaran yang terstruktur saat diberikan perancah.

Tips integrasi untuk API yang dihosting

penggunaan Streaming jika didukung untuk mengurangi latensi yang dirasakan oleh pengguna dan memungkinkan penanganan keluaran parsial.
Implementasi VE pembatasan laju & logika coba lagi untuk kegagalan sementara.
Akuntansi token: membangun pencatatan untuk melacak token input vs output per permintaan sehingga Anda dapat memantau pengeluaran dan mengatur peringatan.

Opsi B — Hosting mandiri (disarankan jika Anda memerlukan isolasi, infrastruktur khusus, atau throughput berkelanjutan yang sangat tinggi)

Kapan harus memilih ini: kebutuhan kepatuhan/privasi (kediaman data), throughput yang sangat tinggi di mana infrastruktur yang diamortisasi dapat lebih murah, atau modifikasi khusus pada tumpukan.

Persyaratan & ekosistem

Hardware: Jejak parameter aktif model MoE mungkin kecil (10B aktif), tetapi berkas model fisik, tabel pakar, dan logika perutean memiliki implikasi memori/IO. Memori GPU yang besar (kelas A100/H100 atau kluster multi-GPU), NVMe yang cepat untuk shard model, dan interkoneksi bandwidth tinggi (NVLink/InfiniBand) merupakan hal yang umum untuk produksi. Strategi offloading dan kuantisasi dapat mengurangi kebutuhan.
Tumpukan inferensi: vLLM, Ollama, dan tumpukan komunitas lainnya memiliki resep dan dokumen M2. Gunakan vLLM untuk throughput dan layanan multi-penyewa; Ollama menyediakan loop pengembangan lokal yang lebih mudah.
Kontainerisasi & orkestrasi: mengemas model server ke dalam kontainer (Docker) dan menjalankan dengan Kubernetes/Autoscaler untuk produksi.

Alur dasar yang dihosting sendiri (tingkat tinggi)

Dapatkan bobot (ikuti ketentuan lisensi & penggunaan) dari distribusi MiniMax atau mirror resmi. Karena bobot MiniMax M2 bersifat terbuka, komunitas menyediakan kemasan dan resep.
Pilih mesin inferensi — vLLM untuk throughput tinggi, atau runtime seperti Ollama untuk lokal/pengujian. Instal dan konfigurasikan mesinnya.
Melayani model — jalankan vLLM atau server yang dipilih dengan jalur model dan sesuaikan pengaturan GPU/paralelisme.
Depan server dengan gateway API Anda sendiri yang mencerminkan header/semantik yang diharapkan aplikasi Anda (misalnya, gaya OpenAI atau RPC khusus). Tambahkan autentikasi, pencatatan log, dan batas kecepatan.

vLLM dan runtime serupa mengoptimalkan throughput dan efisiensi memori. MiniMax menerbitkan resep vLLM dan contoh konfigurasi untuk menjalankan M2 dengan partisi memori GPU dan pengiriman yang efisien. Contoh (konseptual):

# Example: launch vLLM server (stylized)

vllm_server --model-name MiniMaxAI/MiniMax-M2 \
            --num-gpus 4 \
            --dtype fp16 \
            --max-seq-len 8192
# Client snippet to call vLLM server

from vllm import Client
client = Client("http://localhost:8080")
resp = client.generate("Implement a Unix-style recursive directory listing in Python.")
print(resp.get_completions().text)

API yang dihosting vs Hosting Mandiri dari perspektif biaya

API yang dihosting — pro & kontra

Pro: Penagihan sederhana (per token), throughput terkelola, SLA, dan peningkatan teknis yang lebih rendah. Harga token yang dipublikasikan sangat rendah untuk banyak kasus penggunaan (titik awal yang baik untuk eksperimen).
Cons: Harga per token masih disesuaikan dengan penggunaan; token keluaran ditagih dengan tarif lebih tinggi; kontrol lebih sedikit atas penyetelan latensi/throughput, dan penguncian vendor untuk perutean khusus atau penanganan data pribadi.

Hosting mandiri — pro & kontra

Pro: Bayar biaya infrastruktur & operasional satu kali (GPU + infrastruktur) dan dapatkan kendali atas kuantisasi, batching, dan penyetelan throughput; potensi pengurangan biaya $/token untuk beban kerja stabil bervolume sangat tinggi. Model MoE seperti M2 dapat lebih murah untuk dilayani per token jika dijalankan dengan paralelisme dan kuantisasi yang tepat.
Cons: Modal awal dan operasional yang tinggi: desain klaster (H100/A100/A800/H200), jaringan, paralelisme pakar, penyeimbangan beban. Resep paralelisme pakar/vLLM sangat mudah untuk disetel. Selain itu, jika Anda membutuhkan pemeliharaan/waktu aktif yang ketat, hosting terkelola masih bisa lebih murah secara keseluruhan.

Heuristik keputusan sederhana

Jika Anda mengharapkan lalu lintas rendah hingga sedang atau menginginkan kecepatan dalam memasarkan: mulai dengan API yang dihosting.
Jika Anda mengharapkan berkelanjutan, throughput sangat tinggi (jutaan+ token/hari) dan dapat mengatur operasi, menjalankan model biaya yang membandingkan penagihan per token yang dihosting dengan perkiraan biaya amortisasi infrastruktur/operasi; Hosting mandiri MoE sering kali menjadi menarik dalam skala besar.

Harga & pilihan komersial

MiniMax mencantumkan harga per token di halaman harga platformnya (contoh harga yang diterbitkan di tengah rilis): token input ≈ $0.3 per 1 juta token** dan **token keluaran \approx$ 1.2 per 1 juta token di platform mereka.

Biaya yang dihosting vs biaya tersembunyi: Jika Anda menggunakan API yang dihosting, Anda akan membayar tarif API yang dipublikasikan dan dapat menghindari pengeluaran modal untuk operasional dan GPU. Jika Anda melakukan hosting mandiri, perkirakan biaya GPU, penyimpanan, jaringan, dan rekayasa: Model MoE memerlukan dukungan runtime khusus dan dapat menerapkan profil memori/IO yang berbeda dari model padat (lihat bagian hosting mandiri di atas).

Harga CometAPI untuk MiniMax M2

CometAPI mencantumkan harga khusus model di halaman modelnya. Untuk MiniMax M2, halaman CometAPI melaporkan contoh harga dan diskon promosi relatif terhadap vendor:

Token masukan: ~$0.24 per 1 juta token
Token keluaran: ~$0.96 per 1 juta token
CometAPI mengiklankan diskon (misalnya, "~20% dari harga resmi" pada beberapa produk) dan seringkali memberikan token gratis untuk akun uji coba. Selalu periksa harga di halaman model dan layar penagihan akun Anda sebelum melakukan pembelian dalam jumlah besar.

Catatan praktis: CometAPI menagih Anda untuk permintaan yang dirutekan melalui gateway-nya. Artinya, Anda mendapatkan laporan penagihan dan penggunaan terpusat untuk model yang Anda panggil melalui CometAPI (praktis untuk tim multi-model).

Protokol prompt & pesan (templat praktis)

Berikut adalah templat yang dapat disalin/ditempel untuk protokol bergaya ReAct yang andal. Templat ini merupakan pesan obrolan bergaya OpenAI (berfungsi dengan CometAPI atau gateway lain yang kompatibel dengan OpenAI).

Instruksi sistem (menjaga model dalam mode agen)

System: You are an agentic assistant. For each turn, follow this strict structured format in the assistant output:

1) THOUGHT: a short plan or reasoning step (internal).
2) ACTION: one of:
- CALL_TOOL(name, args_json)  // request me to run a tool
- FINAL_ANSWER: <short text>  // when finished
3) RATIONALE: one-sentence justification for the action (optional).

Only include one ACTION per assistant reply. Do not output tool results. Wait for the tool result (OBSERVATION) from the environment and then continue. Use concise tokens to reduce cost.

Contoh asisten (apa yang dikembalikan model)

Assistant -> (to server):

THOUGHT: Need latest release notes to verify API changes.
ACTION: CALL_TOOL("web_search", {"query":"MiniMax M2 release notes Oct 2025"})
RATIONALE: Confirm model behavior for agentic tool schema.

Lingkungan/server mengirimkan keluaran alat kembali sebagai pesan pengguna/sistem

System: TOOL_RESULT for CALL_TOOL("web_search", ...):
OBSERVATION: {"top_result_title":"MiniMax M2 v1.2 release notes", "snippet":"...agent APIs updated..."}

Kemudian model berlanjut dengan pikiran/tindakan lainnya.

Jawaban akhir yang dihadapi pengguna (setelah verifikasi)

Assistant -> (to user):

FINAL_ANSWER: "MiniMax M2 now supports function-style tool calls. To call it, use ... ."

Teknik lanjutan (meningkatkan ketahanan & kemampuan)

1) Pohon Pikiran dan pencarian percabangan

Alih-alih alur pemikiran linear tunggal, kembangkan beberapa tindakan/rencana kandidat secara paralel, evaluasi (melalui model atau fungsi penilaian), dan jelajahi cabang-cabang yang paling menjanjikan. Gunakan ketika tugas sulit (perencanaan kompleks, teka-teki, pengodean multi-langkah dengan banyak opsi).

Pertahankan sekumpulan solusi parsial.
Nilai cabang berdasarkan heuristik: pemeriksaan fakta, tingkat keberhasilan alat, atau utilitas yang diprediksi.
Pangkas cabang yang nilainya rendah untuk mengendalikan biaya.

2) Konsistensi diri & ansambel

Hasilkan beberapa jejak solusi independen (suhu dan benih yang berbeda). Agregat jawaban akhir dengan voting mayoritas atau penilaian kualitas. Mengurangi halusinasi dalam sekali jalan.

3) Kalibrasi pemikiran vs tindakan

penggunaan suhu rendah untuk tindakan (panggilan alat yang deterministik dan andal).
penggunaan suhu yang lebih tinggi untuk bertukar pikiran/perencanaan jika kreativitas dibutuhkan.
Pisahkan ini melalui panggilan model yang berbeda atau suhu eksplisit dalam panggilan yang sama.

4) Buku catatan dan memori

Simpan catatan internal untuk memori kerja (fakta yang ditemukan selama pemanggilan alat, potongan kode antara).
Menyimpan fakta-fakta penting ke dalam memori sesi atau DB vektor sehingga kueri di masa mendatang menggunakannya kembali (menghindari pencarian ulang).

5) Lapisan verifikasi

Sebelum melaksanakan tindakan berdampak tinggi (misalnya, menyebarkan, menghapus, transaksi keuangan), perlukan:

Model untuk menghasilkan ringkasan singkat yang dapat dibaca manusia,
Periksa silang melalui model sekunder atau skrip verifikasi,
Persetujuan manusia secara manual untuk tindakan yang merusak.

6) Optimasi biaya & latensi

Gunakan pesan musyawarah yang singkat dan terstruktur (satu tindakan per respons).
Gunakan streaming untuk keluaran yang panjang untuk mengurangi latensi yang dirasakan.
Cache respons panggilan alat yang deterministik atau berulang.

Contoh implementasi (pseudocode Python menggunakan CometAPI)

Pseudokode ini mendemonstrasikan orkestrasi sisi server. Pseudokode ini mengasumsikan CometAPI mendukung penyelesaian obrolan yang kompatibel dengan OpenAI.

import requests, os, json

API_KEY = os.getenv("COMETAPI_KEY")
ENDPOINT = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}

def call_model(messages, model="minimax-m2", max_tokens=512, temperature=0.2):
    payload = {"model": model, "messages": messages, "max_tokens": max_tokens, "temperature": temperature}
    r = requests.post(ENDPOINT, headers=HEADERS, json=payload)
    return r.json()

# Initial conversation: system + user request

messages = [
    {"role":"system", "content": "You are an agentic assistant... "},
    {"role":"user", "content": "Help me update the CI job to use M2's new agent API."}
]

# Loop: ask model for thought/action, execute action, provide observation, repeat

for step in range(8):  # max 8 steps to avoid runaway loops

    resp = call_model(messages)
    assistant_text = resp
    # parse assistant_text for ACTION (e.g., CALL_TOOL)

    action = parse_action(assistant_text)
    if action == "FINAL_ANSWER":
        final = extract_final_answer(assistant_text)
        # present final to user

        print("FINAL:", final)
        break
    elif action == "CALL_TOOL":
        tool_name = action
        tool_args = action
        # Execute the tool safely (validate inputs first!)

        obs = safe_execute_tool(tool_name, tool_args)
        messages.append({"role":"system", "content": f"TOOL_RESULT: {json.dumps(obs)}"})
        # loop continues: model gets observation and responds

Poin-poin penting:

parse_action harus kuat dan ketat; jangan bergantung pada penguraian bentuk bebas.
safe_execute_tool harus memvalidasi argumen alat (memasukkan tindakan yang diizinkan ke daftar putih, sanitasi parameter).
Terapkan jumlah langkah maksimum dan batas waktu.

Pikiran penutup

MiniMax M2 menghadirkan opsi baru yang penting dalam ekosistem LLM terbuka: model berbasis MoE yang dioptimalkan untuk pengodean dan alur kerja agen, diterbitkan dengan bobot dan perangkat yang memungkinkan tim memilih antara kemudahan hosting atau kontrol hosting mandiri. Bagi banyak tim, pendekatan terbaik adalah perjalanan dua fase: (1) validasi cepat pada titik akhir hosting atau demo gratis, lalu (2) evaluasi hosting mandiri hanya jika Anda memerlukan kontrol, kustomisasi, atau profil biaya jangka panjang yang membenarkan investasi operasional. Kombinasi jendela konteks yang panjang, kapabilitas asli agen, dan bobot terbuka menjadikan M2 sangat menarik bagi perangkat pengembang, agen multi-langkah, dan asisten produksi — asalkan tim menerapkan optimasi dan rekayasa keamanan yang bijaksana.

Cara Mengakses API MiniMax M2

CometAPI adalah platform API terpadu yang menggabungkan lebih dari 500 model AI dari penyedia terkemuka—seperti seri GPT OpenAI, Gemini Google, Claude Anthropic, Midjourney, Suno, dan lainnya—menjadi satu antarmuka yang ramah bagi pengembang. Dengan menawarkan autentikasi yang konsisten, pemformatan permintaan, dan penanganan respons, CometAPI secara drastis menyederhanakan integrasi kapabilitas AI ke dalam aplikasi Anda. Baik Anda sedang membangun chatbot, generator gambar, komposer musik, atau alur kerja analitik berbasis data, CometAPI memungkinkan Anda melakukan iterasi lebih cepat, mengendalikan biaya, dan tetap tidak bergantung pada vendor—semuanya sambil memanfaatkan terobosan terbaru di seluruh ekosistem AI.

Pengembang dapat mengakses API Minimax M2 melalui CometAPI, versi model terbaru selalu diperbarui dengan situs web resmi. Untuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.

Siap untuk berangkat?→ Daftar ke CometAPI hari ini !

Jika Anda ingin mengetahui lebih banyak tips, panduan, dan berita tentang AI, ikuti kami di VK, X dan Discord!