Cara mengakses dan menggunakan API Minimax M2

MiniMax M2, model bahasa besar generasi baharu yang dioptimumkan untuk aliran kerja agen dan pengekodan hujung ke hujung. MiniMax mengeluarkan MiniMax-M2 secara terbuka dan menerbitkan pemberat pada Muka Memeluk; ia ialah model MoE (jarang) dengan jumlah belanjawan parameter yang sangat besar tetapi set aktif yang jauh lebih kecil bagi setiap token, dan ia menyokong konteks yang sangat besar (200k+ token).

Reka bentuk Minimax M2 sememangnya sangat baik, dan saya percaya pembangun tidak sabar-sabar untuk mengalami ciri-cirinya. Berikut adalah beberapa penyelesaian untuk menggunakan M2, serta teknik lanjutan yang boleh digunakan sebagai rujukan. Untuk menggunakan Minimax M2, saya mengesyorkan CometAPI. Artikel ini menerangkan maksud M2 dan ciri utamanya, membandingkan akses API yang dihoskan berbanding pengehosan sendiri, membentangkan harga dan contoh praktikal untuk memanggil model dan diakhiri dengan pengoptimuman lanjutan dan teknik perkakas untuk mendapatkan prestasi gred pengeluaran dan kecekapan kos.

Apakah MiniMax M2?

MiniMax M2 ialah perdana terbaharu daripada MiniMax: model teks gaya wajaran terbuka, campuran pakar (MoE) yang direka untuk aliran kerja "agentik" (penggunaan alat, kod, penaakulan berbilang langkah) dan kerja konteks yang panjang. Pelaporan awam dan dokumentasi komuniti menggambarkan M2 sebagai model yang sangat besar (jumlah ratusan bilion parameter di bawah reka bentuk KPM, dengan bilangan parameter aktif yang lebih kecil digunakan setiap pas) yang menyasarkan daya pemprosesan yang tinggi dan kecekapan kos sambil menyokong tetingkap konteks yang besar untuk tugasan berbilang fail dan pelbagai alatan yang kompleks. Penanda aras bebas dan penyelenggara resipi telah dengan cepat menambahkan MiniMax M2 pada vLLM/Ollama/tindanan inferens lain dan MiniMax menerbitkan API dan dokumen pembangun untuk model dan alatan ejennya.

Mengapa M2 penting: MiniMax M2 diletakkan sebagai pilihan praktikal untuk organisasi membina sistem agen — pembantu yang perlu memanggil alatan, mengedit fail, mengekalkan konteks jangka panjang dan bergerak pantas pada kos inferens. Analisis awal menunjukkan keupayaan kukuh setiap dolar pada penanda aras biasa untuk pengekodan, matematik dan penggunaan alat.

Ciri teras dan seni bina

Campuran Pakar, jumlah parameter yang besar tetapi jejak aktif yang kecil

M2 dilaporkan mengandungi jumlah kiraan parameter yang sangat besar (julat pelaporan sekitar ratusan bilion), sementara hanya mengaktifkan bilangan parameter yang jauh lebih kecil bagi setiap hantaran hadapan — sorotan bahan terbitan MiniMax ~230B jumlah parameter dengan jejak parameter aktif pada susunan ~10B untuk inferens. Pertukaran itulah yang memberikan M2 tuntutannya kepada keupayaan tinggi dengan pengiraan dan kependaman per token yang agak rendah (manfaat MoE tipikal: kapasiti model tinggi, kos pengaktifan yang lebih rendah).

Sokongan konteks yang panjang

MiniMax mengiklankan tetingkap konteks yang sangat besar untuk M2 (menyasarkan konteks panjang skala perusahaan). Sesetengah dokumen platform dalam bahan keluaran mencatatkan sokongan untuk tetingkap token yang sangat besar (berpuluh hingga ratusan ribu token), yang berguna untuk tugas pengekodan berbilang dokumen, jejak ejen yang panjang dan aliran ditambah perolehan. (Jika anda bercadang untuk menggunakan konteks yang sangat panjang, uji had praktikal penyedia: pembekal kadangkala mengenakan had pelancaran atau kejuruteraan walaupun apabila seni bina model menyokong tingkap yang melampau.)

Fokus perkakasan dan pengekodan asli ejen

MiniMax M2 ditala secara eksplisit untuk panggilan alat dan automasi berbilang langkah (integrasi alat shell/pelayar/Python), dan untuk aliran kerja pengekodan (suntingan berbilang fail, kitaran pembaikan jalan, pembaikan berasaskan ujian). Jangkakan tingkah laku orkestrasi alat tangkapan sifar yang lebih baik dan "tindak lanjut" yang dipertingkatkan pada tugas pembangun berbilang langkah berbanding dengan model sembang generik.

Bagaimanakah pembangun boleh menggunakan dan mengakses MiniMax M2?

Anda mempunyai dua laluan operasi utama: gunakan API yang dihoskan (cepat, geseran rendah) atau hos sendiri model (lebih kawalan, berpotensi menurunkan kos marginal pada skala yang sangat tinggi atau atas sebab privasi). Di bawah ialah langkah praktikal dan boleh dijalankan untuk kedua-duanya.

Pilihan A — API Dihoskan (disyorkan untuk kebanyakan pasukan)

CometAPI mendedahkan MiniMax M2 di belakang permukaan HTTP serasi OpenAI supaya anda boleh memanggil model dengan corak sembang/penyelesaian yang sama yang anda sudah gunakan — hanya mendaftar, dapatkan sk-... kunci API, halakan pelanggan anda ke URL asas CometAPI dan minta minimax-m2 model. CometAPI menawarkan taman permainan, token percubaan percuma dan diskaun kos berbanding harga dihoskan langsung vendor, yang menjadikannya laluan menarik untuk prototaip pantas dan penghijrahan pengeluaran.

Bila hendak memilih ini: penyepaduan pantas, pasukan kecil, penggunaan pengeluaran tanpa menguruskan infra inferens, atau apabila anda menghargai kemas kini dan pemantauan model automatik.

Langkah (API dihoskan):

Buat akaun di CometAPI dan log masuk.
Daripada papan pemuka (Konsol / Token), buat atau salin token API — kelihatan seperti kekunci sk-XXXXX. Simpan ini dalam pengurus rahsia anda atau pembolehubah persekitaran; jangan lakukannya. CometAPI memberikan token percuma terhad untuk ujian dalam banyak akaun..
Permukaan HTTP CometAPI adalah serasi dengan OpenAI. Tukar pelanggan anda URL asas kepada https://api.cometapi.com/v1/chat/completions dan kemudian gunakan muatan JSON gaya OpenAI (cth, model, messages, max_tokens, temperature). Ini bermakna kebanyakan kod SDK OpenAI berfungsi dengan perubahan kecil kepada api_base / base_url.
Pilih rentetan model: Gunakan nama model yang diterbitkan oleh CometAPI untuk MiniMax M2 — lazimnya minimax-m2 (halaman model CometAPI menunjukkan model dan penggunaan sampel).
Buat panggilan — Contoh curl generik (JSON gaya OpenAI) kelihatan 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
  }'

Nota: gantikan titik akhir dan nama parameter dengan nilai tepat daripada dokumen API CometAPI; MiniMax mendokumenkan corak serasi OpenAI dan primitif ejen dalam portal pembangun mereka.

Corak biasa ialah:

Perancang — menghasilkan pelan berperingkat (cth, ambil data, panggilan web, jalankan ujian).
Pelakon — alat panggilan (API, shell, pelaksanaan kod) seperti yang ditentukan oleh pelan.
Pengesahan — jalankan ujian atau semakan dan gelung kembali jika gagal.

Latihan dan konfigurasi MiniMax M2 menekankan interleavings ini, jadi model cenderung untuk menghasilkan panggilan alat yang dibentuk dengan baik dan output berstruktur apabila diberikan perancah.

Petua integrasi untuk API yang dihoskan

Penggunaan streaming yang disokong untuk mengurangkan kependaman yang dirasakan untuk pengguna dan membenarkan pengendalian output separa.
Melaksanakan mengehadkan kadar & mencuba semula logik untuk kegagalan sementara.
Perakaunan token: bina pengelogan untuk menjejaki token input vs output setiap permintaan supaya anda boleh memantau perbelanjaan dan menetapkan makluman.

Pilihan B — Pengehosan sendiri (disyorkan apabila anda memerlukan pengasingan, infra tersuai, atau daya tahan yang sangat tinggi)

Bila hendak memilih ini: keperluan pematuhan/privasi (pendudukan data), daya pemprosesan yang sangat tinggi di mana infra terlunas boleh menjadi lebih murah, atau pengubahsuaian tersuai pada timbunan.

Keperluan & ekosistem

Perkakasan: Jejak parameter aktif model MoE mungkin kecil (10B aktif), tetapi fail model fizikal, jadual pakar dan logik penghalaan mempunyai implikasi memori/IO. Memori GPU yang besar (kelas A100/H100 atau gugusan berbilang GPU), NVMe pantas untuk serpihan model dan sambung jalur lebar tinggi (NVLink/InfiniBand) adalah tipikal untuk pengeluaran. Strategi pemunggahan dan pengkuantitian boleh mengurangkan keperluan.
Tindanan inferens: vLLM, Ollama dan susunan komuniti lain mempunyai resipi dan dokumen M2. Gunakan vLLM untuk pemprosesan dan penyajian berbilang penyewa; Ollama menyediakan gelung pembangun setempat yang lebih mudah.
Kontena & orkestrasi: bungkus pelayan model ke dalam bekas (Docker) dan jalankan dengan Kubernetes / Autoscaler untuk pengeluaran.

Aliran asas kehoskan sendiri (tahap tinggi)

Dapatkan berat (ikut syarat lesen & penggunaan) daripada pengedaran MiniMax atau cermin rasmi. Oleh kerana pemberat MiniMax M2 terbuka, komuniti menyediakan pembungkusan dan resipi.
Pilih enjin inferens — vLLM untuk daya pemprosesan tinggi, atau masa jalan seperti Ollama untuk tempatan/ujian. Pasang dan konfigurasikan enjin.
Layan model — jalankan vLLM atau pelayan yang dipilih dengan laluan model dan menala tetapan GPU/paralelisme.
Depan pelayan dengan get laluan API anda sendiri yang mencerminkan pengepala/semantik yang diharapkan oleh aplikasi anda (cth, gaya OpenAI atau RPC tersuai). Tambahkan auth, pengelogan dan had kadar.

vLLM dan masa jalan yang serupa dioptimumkan untuk kecekapan pemprosesan dan memori. MiniMax menerbitkan resipi vLLM dan contoh konfigurasi untuk menjalankan M2 dengan pembahagian memori GPU dan penghantaran yang cekap, 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 Dihoskan vs Pengehosan Sendiri dari perspektif kos

API yang dihoskan — kebaikan & keburukan

Kelebihan: Pengebilan mudah (setiap token), daya pengeluaran terurus, SLA, tingkatan kejuruteraan yang lebih rendah. Harga token yang diterbitkan adalah sangat rendah untuk banyak kes penggunaan (titik permulaan yang baik untuk percubaan).
Cons: Harga per-token masih berskala dengan penggunaan; token output dibilkan pada kadar yang lebih tinggi; kurang kawalan ke atas penalaan kependaman/throughput, dan kunci vendor untuk penghalaan khusus atau pengendalian data peribadi.

Dihoskan sendiri — kebaikan & keburukan

Kelebihan: Bayar kos infra & ops sekali (GPU + infra) dan dapatkan kawalan ke atas pengkuantitian, batching dan penalaan pemprosesan; berpotensi untuk mengurangkan $/token untuk beban kerja mantap volum yang sangat tinggi. Model KPM seperti M2 boleh menjadi lebih murah untuk disiarkan bagi setiap token apabila dijalankan dengan selari dan pengkuantitian yang betul.
Cons: Modal dan operasi hadapan yang tinggi: reka bentuk kelompok (H100/A100/A800/H200), rangkaian, keselarian pakar, pengimbangan beban. Resipi paralelisme pakar / vLLM bukan remeh untuk ditala. Selain itu, jika anda memerlukan penyelenggaraan/masa operasi yang ketat, pengehosan terurus masih boleh menjadi lebih murah secara keseluruhan.

Heuristik keputusan mudah

Jika anda jangkakan trafik rendah hingga sederhana atau mahukan kelajuan ke pasaran: mulakan dengan API yang dihoskan.
Jika anda jangkakan berkekalan, daya pengeluaran yang sangat tinggi (berjuta+ token/hari) dan boleh ops kakitangan, menjalankan model kos membandingkan pengebilan per-token yang dihoskan berbanding anggaran kos terlunas infra/ops; Pengehosan sendiri KPM sering menjadi menarik pada skala.

Pilihan harga & komersial

MiniMax menyenaraikan harga per-token pada halaman harga platformnya (contoh kadar terbitan pertengahan keluaran): token input ≈ $0.3 setiap token 1M** and **token keluaran \approx$ 1.2 setiap 1M token pada platform mereka.

Kos dihoskan vs tersembunyi: Jika anda menggunakan API yang dihoskan, anda akan membayar kadar API yang diterbitkan dan boleh mengelakkan ops dan perbelanjaan modal GPU. Jika anda mengehos sendiri, jangkakan kos GPU, storan, rangkaian dan kejuruteraan: Model MoE memerlukan sokongan masa jalan yang khusus dan boleh mengenakan profil memori/IO yang berbeza daripada model padat (lihat bahagian pengehosan sendiri di atas).

Harga pada CometAPI untuk MiniMax M2

CometAPI menyenaraikan harga khusus model pada halaman modelnya. Untuk MiniMax M2, halaman CometAPI melaporkan contoh harga dan diskaun promosi berbanding vendor:

Token input: ~$0.24 setiap 1 juta token
Token keluaran: ~$0.96 setiap 1 juta token
CometAPI mengiklankan diskaun (cth, “~20% daripada harga rasmi” pada beberapa penyenaraian) dan selalunya peruntukan token percuma untuk akaun percubaan. Sentiasa sahkan harga pada halaman model dan skrin pengebilan akaun anda sebelum dijalankan secara besar-besaran.

Nota praktikal: CometAPI mengebilkan anda untuk permintaan yang dihalakan melalui gerbangnya. Ini bermakna anda mendapat pengebilan terpusat dan laporan penggunaan untuk model yang anda panggil melalui CometAPI (mudah untuk pasukan berbilang model).

Protokol gesaan & mesej (templat praktikal)

Di bawah ialah templat salin/tampal untuk protokol gaya ReAct yang mantap. Ia adalah mesej sembang gaya OpenAI (berfungsi dengan CometAPI atau mana-mana get laluan serasi OpenAI).

Arahan sistem (menyimpan model dalam mod ejen)

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 pembantu (apa yang dipulangkan oleh 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.

Persekitaran / pelayan menghantar semula output alat sebagai mesej 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 diteruskan dengan pemikiran/tindakan yang lain.

Jawapan terakhir yang dihadapi pengguna (selepas pengesahan)

Assistant -> (to user):

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

Teknik lanjutan (meningkatkan kekukuhan & keupayaan)

1) Tree-of-Thoughts dan carian bercabang

Daripada laluan pemikiran linear tunggal, kembangkan berbilang tindakan/rancangan calon secara selari, nilaikannya (melalui model atau fungsi pemarkahan), dan terokai cabang yang paling menjanjikan. Gunakan apabila tugas sukar (perancangan rumit, teka-teki, pengekodan berbilang langkah dengan banyak pilihan).

Kekalkan rasuk penyelesaian separa.
Cawangan skor mengikut heuristik: semakan fakta, kadar kejayaan alat atau utiliti yang diramalkan.
Pangkas cawangan berskor rendah untuk mengawal kos.

2) Ketekalan diri & ensemble

Hasilkan pelbagai kesan penyelesaian bebas (suhu berbeza, biji benih). Agregat jawapan akhir dengan undian majoriti atau pemarkahan kualiti. Mengurangkan halusinasi satu larian.

3) Kalibrasi pemikiran vs bertindak

Penggunaan suhu rendah untuk tindakan (panggilan alat yang pasti dan boleh dipercayai).
Penggunaan suhu yang lebih tinggi untuk sumbangsaran/perancangan jika kreativiti diperlukan.
Pisahkan ini melalui panggilan model yang berbeza atau suhu eksplisit dalam panggilan yang sama.

4) Pad conteng & memori

Simpan pad calar dalaman untuk memori berfungsi (fakta ditemui semasa panggilan alat, coretan kod perantaraan).
Kekalkan fakta penting pada memori sesi atau DB vektor supaya pertanyaan akan datang menggunakannya semula (mengelakkan carian semula).

5) Lapisan pengesahan

Sebelum melaksanakan tindakan berimpak tinggi (cth, gunakan, padam, transaksi kewangan), memerlukan:

Model untuk menghasilkan ringkasan ringkas yang boleh dibaca manusia,
Semak silang melalui model kedua atau skrip pengesahan,
Kelulusan manusia secara manual untuk tindakan yang merosakkan.

6) Pengoptimuman kos & kependaman

Gunakan mesej perbincangan yang pendek dan berstruktur (satu tindakan setiap respons).
Gunakan penstriman untuk output yang panjang untuk mengurangkan kependaman yang dirasakan.
Cache deterministik atau respons panggilan alat berulang.

Contoh pelaksanaan (Python pseudocode menggunakan CometAPI)

Pseudokod ini menunjukkan orkestrasi sebelah pelayan. Ia menganggap CometAPI menyokong penyiapan sembang serasi 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

Perkara utama:

parse_action mestilah teguh dan tegas; jangan bergantung pada penghuraian bentuk bebas.
safe_execute_tool mesti mengesahkan args alat (senarai putih tindakan yang dibenarkan, pembersihan parameter).
Kuatkuasakan kiraan langkah maksimum dan tamat masa.

Menutup pemikiran

MiniMax M2 mewakili pilihan baharu utama dalam ekosistem LLM terbuka: model berasaskan MoE yang dioptimumkan untuk pengekodan dan aliran kerja agen, diterbitkan dengan pemberat dan perkakas yang membolehkan pasukan memilih antara kemudahan yang dihoskan atau kawalan yang dihoskan sendiri. Bagi kebanyakan pasukan, pendekatan terbaik ialah perjalanan dua fasa: (1) mengesahkan dengan pantas pada titik akhir yang dihoskan atau demo percuma , kemudian (2) menilai pengehosan sendiri hanya jika anda memerlukan kawalan, penyesuaian atau profil kos jangka panjang yang mewajarkan pelaburan ops. Gabungan tetingkap konteks yang panjang, keupayaan ejen asli dan wajaran terbuka menjadikan M2 sangat menarik untuk alat pembangun, ejen berbilang langkah dan pembantu pengeluaran — dengan syarat pasukan menggunakan pengoptimuman berhemat dan kejuruteraan keselamatan.

Bagaimana untuk Mengakses API MiniMax M2

CometAPI ialah platform API bersatu yang mengagregatkan lebih 500 model AI daripada pembekal terkemuka—seperti siri GPT OpenAI, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno dan banyak lagi—menjadi satu antara muka mesra pembangun. Dengan menawarkan pengesahan yang konsisten, pemformatan permintaan dan pengendalian respons, CometAPI secara dramatik memudahkan penyepaduan keupayaan AI ke dalam aplikasi anda. Sama ada anda sedang membina chatbots, penjana imej, komposer muzik atau saluran paip analitik terdorong data, CometAPI membolehkan anda mengulangi dengan lebih pantas, mengawal kos dan kekal sebagai vendor-agnostik—semuanya sambil memanfaatkan penemuan terkini merentas ekosistem AI.

Pembangun boleh mengakses API Minimax M2 melalui CometAPI, versi model terkini sentiasa dikemas kini dengan laman web rasmi. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.

Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !

Jika anda ingin mengetahui lebih banyak petua, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami VK, X and Perpecahan!