Как получить доступ и использовать API Minimax M2

MiniMax M2 — это модель нового поколения для больших языков, оптимизированная для агентных рабочих процессов и сквозного кодирования. MiniMax публично выпустила MiniMax-M2 и опубликовала весовые коэффициенты Hugging Face; это разреженная (MoE) модель с очень большим общим бюджетом параметров, но гораздо меньшим активным набором на токен, и она поддерживает очень большие контексты (более 200 тысяч токенов).

Дизайн Minimax M2 действительно превосходен, и я уверен, что разработчики с нетерпением ждут возможности опробовать его функции. Вот несколько решений для использования M2, а также передовые методы, которые можно использовать в качестве справочного материала. Для использования Minimax M2 я рекомендую CometAPI. В этой статье объясняется, что такое M2 и его основные функции, сравнивается доступ к API через хостинг и через собственное хранилище, приводятся цены и практические примеры вызова модели, а в заключение рассматриваются передовые методы оптимизации и инструментальные средства для достижения производительности промышленного уровня и экономической эффективности.

Что такое MiniMax M2?

MiniMax M2 — новейший флагман от MiniMax: текстовая модель в стиле MoE с открытыми весами, разработанная для «агентных» рабочих процессов (использование инструментов, код, многошаговые рассуждения) и длительной контекстной работы. В общедоступных отчётах и ​​документации сообщества M2 описывается как очень большая модель (сотни миллиардов параметров в общей сложности в рамках MoE-архитектуры, при этом количество активных параметров, используемых за проход, существенно меньше), которая обеспечивает высокую производительность и экономическую эффективность, а также поддерживает большие контекстные окна для сложных многофайловых задач с использованием нескольких инструментов. Независимые бенчмаркеры и специалисты по поддержке рецептов быстро добавили MiniMax M2 в стеки vLLM/Ollama и другие инструменты вывода, а MiniMax публикует API и документацию для разработчиков для этой модели и её инструментов-агентов.

Почему М2 важен: MiniMax M2 позиционируется как практичный выбор для организаций, разрабатывающих агентные системы — помощников, которым необходимо вызывать инструменты, редактировать файлы, поддерживать долговременный контекст и быстро реагировать на затраты на вывод. Предварительные анализы показывают высокую производительность на доллар по общим показателям в области программирования, математики и использования инструментов.

Основные функции и архитектура

Смесь экспертов, большие общие параметры, но небольшой активный след

Сообщается, что M2 содержит очень большое общее количество параметров (диапазон отчетов составляет около сотен миллиардов), при этом активируя лишь гораздо меньшее количество параметров за один прямой проход — MiniMax публикует материалы, освещающие ~230B общих параметров с активный параметрический след порядка ~10Б для вывода. Именно этот компромисс позволяет M2 претендовать на высокую производительность при сравнительно низком объёме вычислений на токен и задержке (типичные преимущества MoE: высокая ёмкость модели, более низкая стоимость активации).

Поддержка длинного контекста

MiniMax рекламирует очень большие окна контекста для M2 (предназначенные для длинных контекстов корпоративного уровня). В некоторых документах платформы в материалах по выпуску упоминается поддержка очень больших окон токенов (от десятков до сотен тысяч токенов), что полезно для задач кодирования нескольких документов, длинных трассировок агентов и потоков с расширенным поиском. (Если вы планируете использовать очень длинные контексты, проверьте практические ограничения поставщика: поставщики иногда накладывают ограничения на развёртывание или разработку, даже если архитектура модели поддерживает экстремальные окна.)

Фокус на инструментах и ​​кодировании для собственных агентов

MiniMax M2 специально настроен на вызов инструментов и многошаговую автоматизацию (интеграцию с оболочкой/браузером/инструментами Python), а также на рабочие процессы кодирования (редактирование нескольких файлов, циклы «запуск-исправление», исправление на основе тестирования). Ожидается улучшенная оркестровка инструментов при нулевом срабатывании и улучшенная «проходимость» многошаговых задач разработки по сравнению с обычными моделями чата.

Как разработчики могут использовать и получать доступ к MiniMax M2?

У вас есть два основных пути работы: использовать размещенный API (быстро, с низким трением) или самостоятельный хозяин Модель (больше контроля, потенциально более низкие предельные издержки при очень больших масштабах или по соображениям конфиденциальности). Ниже приведены практические шаги для обоих вариантов.

Вариант A — Размещенный API (рекомендуется для большинства команд)

CometAPI разоблачений МиниМакс М2 за совместимой с OpenAI HTTP-поверхностью, чтобы вы могли вызывать модель с теми же шаблонами чата/завершения, которые вы уже используете — просто зарегистрируйтесь, получите sk-... API-ключ, укажите клиенту базовый URL-адрес CometAPI и запросите minimax-m2 модель. CometAPI предлагает игровую площадку, бесплатные пробные токены и скидки по сравнению с ценой прямого хостинга поставщика, что делает его привлекательным вариантом для быстрого создания прототипов и миграции в производство.

Когда следует выбирать этот вариант: быстрая интеграция, небольшие команды, развертывание производства без управления инфраструктурой вывода или когда вы цените автоматическое обновление и мониторинг модели.

Шаги (размещенный API):

1. Создайте учетную запись на CometAPI и войдите в систему.
2. На панели управления (Консоль / Токены) создайте или скопируйте токен API — ключи выглядят так: sk-XXXXX. Сохраните это в менеджере секретов или переменных окружения; не коммитьте. CometAPI предоставляет ограниченное количество бесплатных токенов для тестирования во многих аккаунтах.
3. HTTP-поверхность CometAPI совместима с OpenAI. Измените настройки клиента базовый URL-адрес в https://api.cometapi.com/v1/chat/completions а затем использовать полезные данные JSON в стиле OpenAI (например, model, messages, max_tokens, temperature). Это означает, что большая часть кода OpenAI SDK работает с небольшим изменением api_base / base_url.
4. Выберите строку модели: используйте имя модели, опубликованное CometAPI для MiniMax M2 — обычно minimax-m2 (страница модели CometAPI показывает модель и пример использования).
5. Звонить — Общий пример curl (JSON в стиле OpenAI) выглядит так:

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
  }'

Примечание: замените имена конечных точек и параметров точными значениями из документации API CometAPI; MiniMax документирует совместимые с OpenAI шаблоны и примитивы агентов на своем портале для разработчиков.

Распространенная схема такова:

1. Планировщик — составить пошаговый план (например, извлечь данные, вызвать веб-сайт, запустить тесты).
2. Актер — вызывать инструменты (API, оболочка, выполнение кода), как указано в плане.
3. контрольник — запускать тесты или проверки и возвращаться к предыдущему уровню в случае сбоя.

Обучение и конфигурация MiniMax M2 подчеркивают эти чередования, поэтому модель имеет тенденцию выдавать правильно сформированные вызовы инструментов и структурированные выходные данные при наличии каркаса.

Советы по интеграции для размещенного API

• Используйте потоковый где это поддерживается, чтобы сократить воспринимаемую пользователями задержку и разрешить частичную обработку выходных данных.
• Осуществлять ограничение скорости и логика повторных попыток для кратковременных отказов.
• Учет токенов: создайте журнал для отслеживания входных и выходных токенов на каждый запрос, чтобы вы могли контролировать расходы и настраивать оповещения.

Вариант B — Самостоятельное размещение (рекомендуется, если вам нужна изоляция, собственная инфраструктура или очень высокая постоянная пропускная способность)

Когда следует выбирать этот вариант: требования к соблюдению требований/конфиденциальности (размещение данных), очень высокая пропускная способность, при которой амортизированная инфраструктура может быть дешевле, или индивидуальные модификации стека.

Требования и экосистема

• Оборудование: Активный объём параметров моделей MoE может быть небольшим (10 байт), но файлы физической модели, экспертные таблицы и логика маршрутизации влияют на память/ввод-вывод. Для производственной среды типичны большой объём памяти графического процессора (класс A100/H100 или кластеры с несколькими графическими процессорами), быстрый NVMe для сегментов модели и высокоскоростное межсоединение (NVLink/InfiniBand). Стратегии разгрузки и квантования могут снизить требования.
• Стек вывода: vLLM, Ollama и другие стеки сообщества предлагают рецепты и документацию M2. Используйте vLLM для повышения пропускной способности и многопользовательского обслуживания; Ollama обеспечивает более простой локальный цикл разработки.
• Контейнеризация и оркестровка: Упакуйте модель сервера в контейнеры (Docker) и запустите с помощью Kubernetes/Autoscaler для производства.

Базовый самостоятельный поток (высокий уровень)

1. Получить веса (следуйте условиям лицензии и использования) от дистрибьютора MiniMax или официальных зеркал. Поскольку весы MiniMax M2 открыты, сообщество предоставляет упаковку и рецепты.
2. Выберите механизм вывода — vLLM для высокой производительности или среда выполнения, например, Ollama, для локального тестирования. Установите и настройте движок.
3. Подавайте модель — запустить vLLM или выбранный сервер с путем к модели и настроить параметры GPU/параллелизма.
4. Перед сервером С помощью собственного API-шлюза, который отражает заголовки/семантику, ожидаемые вашим приложением (например, в стиле OpenAI или настраиваемый RPC). Добавьте аутентификацию, логирование и ограничения скорости.

vLLM и аналогичные среды выполнения оптимизируют пропускную способность и эффективность использования памяти. MiniMax опубликовал рецепты vLLM и примеры конфигураций для запуска M2 с разделением памяти на GPU и эффективной диспетчеризацией. Пример (концептуальный):

# 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)

Хостинг API против самостоятельного хостинга с точки зрения стоимости

Хостинг API — плюсы и минусы

• Плюсы: Простая система биллинга (за токен), управляемая пропускная способность, соглашения об уровне обслуживания (SLA), снижение инженерных затрат. Опубликованные цены на токены крайне низкие для многих вариантов использования (хорошая отправная точка для экспериментов).
• Минусы: Цена за токен по-прежнему масштабируется в зависимости от использования; выходные токены тарифицируются по более высокой ставке; меньший контроль над настройкой задержки/пропускной способности и блокировка поставщика для специализированной маршрутизации или обработки частных данных.

Самостоятельное размещение — плюсы и минусы

• Плюсы: Оплатите единовременную стоимость инфраструктуры и операций (графические процессоры + инфраструктура) и получите контроль над квантованием, пакетированием и настройкой пропускной способности; возможно снижение стоимости токена при очень больших объёмах и стабильных рабочих нагрузках. Модели MoE, такие как M2, могут быть дешевле в расчете на токен при использовании корректного параллелизма и квантования.
• Минусы: Высокий начальный капитал и эксплуатационные расходы: проектирование кластера (H100/A100/A800/H200), сетевые решения, экспертный параллелизм, балансировка нагрузки. Настройка экспертного параллелизма/vLLM-рецептов непроста. Кроме того, если вам требуется строгое обслуживание/бесперебойная работа, управляемый хостинг может оказаться в целом дешевле.

Простая эвристика принятия решений

• Если вы ожидаете низкий и средний трафик или хотите ускорить вывод продукта на рынок: начните с размещенного API.
• Если вы ожидаете устойчивая, очень высокая пропускная способность (более миллионов токенов в день) и может укомплектовать штат операционных сотрудников, запустить модель затрат, сравнивающую выставление счетов за размещенные токены с предполагаемыми амортизированными затратами на инфраструктуру/операции; самостоятельный хостинг MoE часто становится привлекательным при масштабировании.

Цена и коммерческие варианты

MiniMax приводит цены за токен на страницах с ценами своей платформы (пример опубликованных цен в середине выпуска): входные токены ≈ 0.3 за 1 млн токенов** и **Выходные токены ≈ 1.2 за 1 млн токенов на их платформе.

Хостинг и скрытые расходы: При использовании размещенного API вы будете платить по опубликованным тарифам API и сможете избежать капитальных затрат на операции и графические процессоры. При размещении на собственном сервере будьте готовы к расходам на графические процессоры, хранилище, сетевые и инженерные ресурсы: модели MoE требуют специальной поддержки среды выполнения и могут использовать другие профили памяти/ввода-вывода, чем плотные модели (см. раздел о размещении на собственном сервере выше).

Цены на CometAPI для MiniMax M2

CometAPI приводит цены для конкретных моделей на своих страницах. Для MiniMax M2 на странице CometAPI представлены примеры цен и скидки по акции от поставщика:

• Входные токены: ~$0.24 за 1 млн токенов
• Выходные токены: ~$0.96 за 1 млн токенов
• CometAPI предлагает скидки (например, «~20% от официальной цены» в некоторых объявлениях) и часто предлагает бесплатные токены для пробных аккаунтов. Всегда проверяйте цену на странице модели и на экране выставления счета перед крупными тиражами.

Практическое примечание: CometAPI выставляет вам счета за запросы, проходящие через его шлюз. Это означает, что вы получаете централизованный биллинг и отчёты об использовании моделей, вызываемых через CometAPI (удобно для команд, работающих с несколькими моделями).

Протокол подсказок и сообщений (практические шаблоны)

Ниже приведены шаблоны для копирования и вставки, которые можно использовать для создания надёжного протокола в стиле ReAct. Это сообщения чата в стиле OpenAI (поддерживается CometAPI или любым шлюзом, совместимым с OpenAI).

Системная инструкция (поддерживает модель в режиме агента)

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.

Пример помощника (что возвращает модель)

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.

Окружение/сервер отправляет выходные данные инструмента обратно в виде сообщения пользователю/системе

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

Затем модель продолжается другой мыслью/действием.

Окончательный ответ для пользователя (после проверки)

Assistant -> (to user):

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

---

Передовые технологии (повышение надежности и производительности)

1) Дерево мыслей и разветвленный поиск

Вместо одного линейного пути мысли, параллельно разверните несколько возможных действий/планов, оцените их (с помощью модели или функции оценки) и изучите наиболее перспективные ветви. Используйте при сложных задачах (сложное планирование, головоломки, многошаговое кодирование с множеством вариантов).

• Поддерживайте множество частичных решений.
• Оценка ветвей по эвристике: проверка фактов, показатель успешности инструмента или прогнозируемая полезность.
• Обрезайте ветви с низкими показателями, чтобы контролировать расходы.

2) Самосогласованность и ансамбль

Генерация нескольких независимых трасс растворов (разные температуры, семена). Обобщение окончательных ответов путём голосования большинством голосов или оценки качества. Уменьшение количества галлюцинаций при однократном запуске.

3) Калибровка мышления против действия

• Используйте низкая температура для действий (детерминированные, надежные вызовы инструментов).
• Используйте более высокая температура для мозгового штурма/планирования, если необходим творческий подход.
• Разделите их с помощью различных вызовов моделей или явного указания температуры в одном вызове.

4) Блокнот и память

• Ведите внутренний блокнот для рабочей памяти (факты, обнаруженные во время вызовов инструментов, промежуточные фрагменты кода).
• Сохраняйте важные факты в сеансовой памяти или векторной базе данных, чтобы будущие запросы могли использовать их повторно (избегайте повторного поиска).

5) Уровни проверки

Перед выполнением действий с высоким уровнем воздействия (например, развертывание, удаление, финансовые транзакции) требуйте:

• Модель для создания краткого, понятного человеку резюме,
• Перепроверка с помощью вторичной модели или сценария проверки,
• Ручное одобрение человеком деструктивных действий.

6) Оптимизация затрат и задержек

• Используйте короткие, структурированные сообщения для обсуждения (одно действие на ответ).
• Используйте потоковую передачу для длительных выходных данных, чтобы сократить воспринимаемую задержку.
• Кэшируйте детерминированные или повторяющиеся ответы на вызовы инструментов.

Пример реализации (псевдокод Python с использованием CometAPI)

Этот псевдокод демонстрирует оркестровку на стороне сервера. Предполагается, что CometAPI поддерживает совместимые с OpenAI автодополнения чата.

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

Ключевые моменты:

• parse_action должен быть надежным и строгим; не полагайтесь на анализ в свободной форме.
• safe_execute_tool необходимо проверить аргументы инструмента (белый список разрешенных действий, очистка параметров).
• Установите максимальное количество шагов и время ожидания.

Заключительные мысли

MiniMax M2 представляет собой новую важную опцию в открытой экосистеме LLM: модель на основе MoE, оптимизированную для кодирования и агентских рабочих процессов, опубликованную с весами и инструментами, которые позволяют командам выбирать между удобством размещения или управлением на собственном сервере. Для многих команд наилучшим подходом является двухэтапный путь: (1) быстрая проверка на размещенной конечной точке или бесплатной демоверсии, затем (2) оценка размещения на собственном сервере только в том случае, если вам нужен контроль, настройка или долгосрочный профиль затрат, который оправдывает инвестиции в операции. Сочетание длительного контекстного окна, собственных возможностей агента и открытых весов делает M2 особенно привлекательным для инструментов разработчика, многошаговых агентов и помощников по производству — при условии, что команды применяют разумную оптимизацию и технику безопасности.

Как получить доступ к API MiniMax M2

CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.

Разработчики могут получить доступ Минимакс М2 API через CometAPI, последняя версия модели Всегда обновляется на официальном сайте. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Готовы к работе?→ Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !

Если вы хотите узнать больше советов, руководств и новостей об искусственном интеллекте, подпишитесь на нас VK, X и Discord!