Cách truy cập và sử dụng API Minimax M2

MiniMax M2, một mô hình ngôn ngữ lớn thế hệ mới được tối ưu hóa cho quy trình làm việc của agent và mã hóa đầu cuối. MiniMax đã phát hành công khai MiniMax-M2 và công bố trọng số trên Hugging Face; đây là một mô hình MoE (thưa thớt) với tổng ngân sách tham số rất lớn nhưng tập hợp hoạt động trên mỗi token lại nhỏ hơn nhiều, và hỗ trợ ngữ cảnh rất lớn (hơn 200 token).

Thiết kế của Minimax M2 thực sự xuất sắc, và tôi tin rằng các nhà phát triển rất mong muốn được trải nghiệm các tính năng của nó. Dưới đây là một số giải pháp sử dụng M2, cũng như các kỹ thuật tiên tiến có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo. Để sử dụng Minimax M2, tôi khuyên dùng CometAPI. Bài viết này giải thích M2 là gì và các tính năng chính của nó, so sánh quyền truy cập API được lưu trữ với tự lưu trữ, đưa ra giá cả và các ví dụ thực tế để gọi mô hình, và kết thúc bằng các kỹ thuật tối ưu hóa và công cụ tiên tiến để đạt được hiệu suất và hiệu quả chi phí ở cấp độ sản xuất.

MiniMax M2 là gì?

MiniMax M2 là sản phẩm chủ lực mới nhất của MiniMax: một mô hình văn bản theo phong cách hỗn hợp chuyên gia (MoE), trọng số mở, được thiết kế cho các quy trình làm việc "đại lý" (sử dụng công cụ, mã, suy luận nhiều bước) và công việc ngữ cảnh dài. Các báo cáo công khai và tài liệu cộng đồng mô tả M2 là một mô hình rất lớn (tổng cộng hàng trăm tỷ tham số theo thiết kế MoE, với số lượng tham số hoạt động được sử dụng trên mỗi lần chạy ít hơn đáng kể) hướng đến thông lượng cao và hiệu quả chi phí, đồng thời hỗ trợ các cửa sổ ngữ cảnh lớn cho các tác vụ phức tạp, nhiều tệp, nhiều công cụ. Các nhà đánh giá chuẩn độc lập và người bảo trì công thức đã nhanh chóng thêm MiniMax M2 vào vLLM/Ollama/các ngăn xếp suy luận khác, và MiniMax xuất bản API và tài liệu dành cho nhà phát triển cho mô hình và các công cụ đại lý của nó.

Tại sao M2 lại quan trọng: MiniMax M2 được định vị là lựa chọn thiết thực cho các tổ chức xây dựng hệ thống agentic — trợ lý cần gọi công cụ, chỉnh sửa tệp, duy trì ngữ cảnh lâu dài và xử lý nhanh chóng chi phí suy luận. Các phân tích ban đầu cho thấy khả năng mạnh mẽ trên mỗi đô la dựa trên các tiêu chuẩn chung về mã hóa, toán học và sử dụng công cụ.

Các tính năng cốt lõi và kiến ​​trúc

Hỗn hợp các chuyên gia, tổng số tham số lớn nhưng dấu chân hoạt động nhỏ

M2 được báo cáo là chứa tổng số lượng tham số rất lớn (phạm vi báo cáo khoảng hàng trăm tỷ), trong khi chỉ kích hoạt số lượng tham số nhỏ hơn nhiều trên mỗi lần truyền tiếp — Tài liệu công bố của MiniMax nổi bật ~Tổng số tham số 230B với một dấu chân tham số hoạt động theo thứ tự ~10B để suy luận. Sự đánh đổi đó chính là điều mang lại cho M2 khả năng cao với độ trễ và tính toán trên mỗi mã thông báo tương đối thấp (lợi ích điển hình của MoE: khả năng mô hình cao, chi phí kích hoạt thấp hơn).

Hỗ trợ bối cảnh dài

MiniMax quảng cáo các cửa sổ ngữ cảnh rất lớn cho M2 (nhắm mục tiêu đến các ngữ cảnh dài quy mô doanh nghiệp). Một số tài liệu nền tảng trong tài liệu phát hành ghi nhận hỗ trợ các cửa sổ mã thông báo cực lớn (hàng chục đến hàng trăm nghìn mã thông báo), điều này hữu ích cho các tác vụ mã hóa nhiều tài liệu, theo dõi tác nhân dài và các luồng tăng cường truy xuất. (Nếu bạn dự định sử dụng ngữ cảnh rất dài, hãy kiểm tra các giới hạn thực tế của nhà cung cấp: đôi khi nhà cung cấp áp đặt các giới hạn triển khai hoặc kỹ thuật ngay cả khi kiến ​​trúc mô hình hỗ trợ các cửa sổ cực lớn.)

Tập trung vào công cụ và mã hóa gốc của tác nhân

MiniMax M2 được tinh chỉnh rõ ràng cho việc gọi công cụ và tự động hóa nhiều bước (tích hợp công cụ shell/trình duyệt/Python) và cho quy trình làm việc mã hóa (chỉnh sửa nhiều tệp, chu kỳ chạy-sửa lỗi, sửa chữa dựa trên thử nghiệm). Mong đợi hành vi điều phối công cụ zero-shot tốt hơn và "theo dõi" được cải thiện trong các tác vụ phát triển nhiều bước so với các mô hình trò chuyện chung.

Các nhà phát triển có thể sử dụng và truy cập MiniMax M2 như thế nào?

Bạn có hai con đường hoạt động chính: sử dụng API được lưu trữ (nhanh, ma sát thấp) hoặc tự chủ mô hình (kiểm soát nhiều hơn, chi phí biên có khả năng thấp hơn ở quy mô rất lớn hoặc vì lý do riêng tư). Dưới đây là các bước thực tế, có thể thực hiện được cho cả hai.

Tùy chọn A — API được lưu trữ (được khuyến nghị cho hầu hết các nhóm)

Sao chổiAPI phơi bày MiniMax M2 đằng sau bề mặt HTTP tương thích với OpenAI để bạn có thể gọi mô hình bằng các mẫu trò chuyện/hoàn thành giống như bạn đã sử dụng — chỉ cần đăng ký, nhận sk-... Khóa API, hướng khách hàng của bạn đến URL cơ sở của CometAPI và yêu cầu minimax-m2 mô hình. CometAPI cung cấp sân chơi, mã thông báo dùng thử miễn phí và chiết khấu so với giá lưu trữ trực tiếp của nhà cung cấp, khiến nó trở thành con đường hấp dẫn để tạo mẫu nhanh và di chuyển sản xuất.

Khi nào nên chọn điều này: tích hợp nhanh, nhóm nhỏ, triển khai sản xuất mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng suy luận hoặc khi bạn coi trọng việc cập nhật và giám sát mô hình tự động.

Các bước (API được lưu trữ):

1. Tạo tài khoản trên CometAPI và đăng nhập.
2. Từ bảng điều khiển (Bảng điều khiển / Mã thông báo), tạo hoặc sao chép mã thông báo API — khóa trông giống như sk-XXXXX. Lưu trữ thông tin này trong trình quản lý bí mật hoặc biến môi trường của bạn; đừng commit nó. CometAPI cung cấp mã thông báo miễn phí có giới hạn để thử nghiệm trên nhiều tài khoản.
3. Giao diện HTTP của CometAPI tương thích với OpenAI. Thay đổi giao diện của máy khách của bạn URL cơ sở đến https://api.cometapi.com/v1/chat/completions và sau đó sử dụng các tải trọng JSON theo phong cách OpenAI (ví dụ: model, messages, max_tokens, temperature). Điều này có nghĩa là hầu hết mã SDK OpenAI hoạt động với một thay đổi nhỏ api_base / base_url.
4. Chọn chuỗi mô hình: Sử dụng tên mô hình được CometAPI công bố cho MiniMax M2 — thường minimax-m2 (trang mô hình CometAPI hiển thị mô hình và cách sử dụng mẫu).
5. Thực hiện cuộc gọi — Một ví dụ curl chung (JSON theo phong cách OpenAI) trông như sau:

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
  }'

Lưu ý: thay thế tên điểm cuối và tham số bằng các giá trị chính xác từ tài liệu API của CometAPI; MiniMax ghi lại các mẫu tương thích với OpenAI và các nguyên mẫu tác nhân trong cổng thông tin dành cho nhà phát triển của họ.

Một mô hình phổ biến là:

1. Planner — lập kế hoạch từng bước (ví dụ: tìm kiếm dữ liệu, gọi web, chạy thử nghiệm).
2. Diễn viên — gọi các công cụ (API, shell, thực thi mã) theo chỉ định của kế hoạch.
3. Trình xác minh — chạy thử nghiệm hoặc kiểm tra và lặp lại nếu thất bại.

Quá trình đào tạo và cấu hình của MiniMax M2 nhấn mạnh vào những sự xen kẽ này, do đó mô hình có xu hướng tạo ra các lệnh gọi công cụ được hình thành tốt và đầu ra có cấu trúc khi được cung cấp giàn giáo.

Mẹo tích hợp cho API được lưu trữ

• Sử dụng trực tuyến được hỗ trợ để giảm độ trễ nhận thức của người dùng và cho phép xử lý đầu ra một phần.
• Thực hiện logic giới hạn tốc độ và thử lại đối với những lỗi tạm thời.
• Kế toán mã thông báo: xây dựng nhật ký để theo dõi mã thông báo đầu vào so với đầu ra theo mỗi yêu cầu để bạn có thể theo dõi chi tiêu và đặt cảnh báo.

Tùy chọn B — Tự lưu trữ (khuyến nghị khi bạn cần sự cô lập, cơ sở hạ tầng tùy chỉnh hoặc thông lượng duy trì rất cao)

Khi nào nên chọn điều này: nhu cầu tuân thủ/quyền riêng tư (lưu trữ dữ liệu), thông lượng rất cao trong đó cơ sở hạ tầng được khấu hao có thể rẻ hơn hoặc các sửa đổi tùy chỉnh cho ngăn xếp.

Yêu cầu và hệ sinh thái

• Phần cứng: Dấu chân tham số hoạt động của các mô hình MoE có thể nhỏ (10B hoạt động), nhưng các tệp mô hình vật lý, bảng chuyên gia và logic định tuyến có liên quan đến bộ nhớ/IO. Bộ nhớ GPU lớn (lớp A100/H100 hoặc cụm đa GPU), NVMe nhanh cho các phân đoạn mô hình và kết nối băng thông cao (NVLink/InfiniBand) là những đặc điểm điển hình cho sản xuất. Các chiến lược giảm tải và lượng tử hóa có thể giảm thiểu yêu cầu.
• Ngăn xếp suy luận: vLLM, Ollama và các cộng đồng khác đều có công thức và tài liệu M2. Sử dụng vLLM để tăng thông lượng và phục vụ đa thuê bao; Ollama cung cấp vòng lặp phát triển cục bộ dễ dàng hơn.
• Container hóa và điều phối: đóng gói máy chủ mô hình vào các thùng chứa (Docker) và chạy với Kubernetes / Autoscaler để sản xuất.

Luồng tự lưu trữ cơ bản (cấp cao)

1. Lấy trọng số (tuân thủ các điều khoản cấp phép và sử dụng) từ nhà phân phối MiniMax hoặc các trang web chính thức. Vì tạ MiniMax M2 là tạ mở, cộng đồng sẽ cung cấp bao bì và công thức.
2. Chọn một công cụ suy luận — vLLM cho thông lượng cao hoặc thời gian chạy như Ollama để chạy cục bộ/thử nghiệm. Cài đặt và cấu hình engine.
3. Phục vụ mô hình — chạy vLLM hoặc máy chủ đã chọn với đường dẫn mô hình và điều chỉnh cài đặt GPU/song song.
4. Mặt trước của máy chủ với cổng API của riêng bạn, phản ánh các tiêu đề/ngữ nghĩa mà ứng dụng của bạn mong đợi (ví dụ: kiểu OpenAI hoặc RPC tùy chỉnh). Thêm xác thực, ghi nhật ký và giới hạn tốc độ.

vLLM và các runtime tương tự tối ưu hóa hiệu suất bộ nhớ và thông lượng. MiniMax đã công bố các công thức vLLM và cấu hình ví dụ để chạy M2 với phân vùng bộ nhớ GPU và phân bổ hiệu quả. Ví dụ (khái niệm)::

# 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 lưu trữ so với tự lưu trữ theo góc độ chi phí

API lưu trữ — ưu và nhược điểm

• Ưu điểm: Thanh toán đơn giản (theo token), quản lý thông lượng, SLA, giảm chi phí kỹ thuật. Giá token được công bố cực kỳ thấp cho nhiều trường hợp sử dụng (là điểm khởi đầu tốt cho các thử nghiệm).
• Nhược điểm: Giá theo mã thông báo vẫn tăng theo mức sử dụng; mã thông báo đầu ra được tính phí ở mức cao hơn; ít kiểm soát hơn đối với việc điều chỉnh độ trễ/thông lượng và nhà cung cấp bị khóa đối với định tuyến chuyên biệt hoặc xử lý dữ liệu riêng tư.

Tự lưu trữ — ưu và nhược điểm

• Ưu điểm: Chỉ cần trả một lần chi phí cơ sở hạ tầng & vận hành (GPU + cơ sở hạ tầng) và kiểm soát lượng tử hóa, xử lý hàng loạt và điều chỉnh thông lượng; tiềm năng giảm $/token cho các khối lượng công việc ổn định với khối lượng cực lớn. Các mô hình MoE như M2 có thể rẻ hơn khi phục vụ mỗi token khi chạy với tính song song và lượng tử hóa chính xác.
• Nhược điểm: Chi phí đầu tư ban đầu và vận hành cao: thiết kế cụm (H100/A100/A800/H200), mạng, tính năng song song chuyên gia, cân bằng tải. Các công thức tính năng song song chuyên gia/vLLM không hề dễ dàng để tinh chỉnh. Ngoài ra, nếu bạn cần bảo trì/thời gian hoạt động nghiêm ngặt, dịch vụ lưu trữ được quản lý vẫn có thể tiết kiệm chi phí hơn.

Quyết định đơn giản

• Nếu bạn mong đợi giao thông thấp đến trung bình hoặc muốn đưa sản phẩm ra thị trường nhanh chóng: hãy bắt đầu với API được lưu trữ.
• Nếu bạn mong đợi duy trì, thông lượng rất cao (hàng triệu token/ngày) và có thể bố trí nhân viên vận hành, chạy mô hình chi phí so sánh chi phí thanh toán theo token được lưu trữ với chi phí khấu hao cơ sở hạ tầng/vận hành ước tính; việc tự lưu trữ của MoE thường trở nên hấp dẫn khi mở rộng quy mô.

Giá cả và các lựa chọn thương mại

MiniMax liệt kê giá theo từng mã thông báo trên trang giá của nền tảng (ví dụ về giá được công bố giữa thời điểm phát hành): mã thông báo đầu vào ≈ 0.3 đô la cho 1 triệu mã thông báo và mã thông báo đầu ra ≈ 1.2 đô la cho 1 triệu mã thông báo trên nền tảng của họ.

Chi phí lưu trữ so với chi phí ẩn: Nếu sử dụng API được lưu trữ, bạn sẽ trả mức giá API được công bố và có thể tránh được chi phí vận hành và đầu tư GPU. Nếu tự lưu trữ, bạn sẽ phải chịu chi phí GPU, lưu trữ, mạng và kỹ thuật: Các mô hình MoE yêu cầu hỗ trợ thời gian chạy cụ thể và có thể áp dụng các cấu hình bộ nhớ/IO khác với các mô hình dày đặc (xem phần tự lưu trữ ở trên).

Giá của CometAPI dành cho MiniMax M2

CometAPI liệt kê giá cụ thể cho từng mẫu trên trang mẫu. Đối với MiniMax M2, trang của CometAPI báo cáo giá mẫu và chiết khấu khuyến mại so với nhà cung cấp:

• Mã thông báo đầu vào: ~$0.24 cho 1 triệu mã thông báo
• Mã thông báo đầu ra: ~$0.96 cho 1 triệu mã thông báo
• CometAPI quảng cáo giảm giá (ví dụ: "giảm giá khoảng 20% ​​so với giá chính thức" trên một số sản phẩm) và thường tặng token miễn phí cho tài khoản dùng thử. Luôn kiểm tra giá trên trang mẫu mã và màn hình thanh toán tài khoản của bạn trước khi mua số lượng lớn.

Lưu ý thực tế: CometAPI tính phí cho các yêu cầu được định tuyến qua cổng của nó. Điều này có nghĩa là bạn sẽ nhận được báo cáo sử dụng và thanh toán tập trung cho các mô hình bạn gọi thông qua CometAPI (tiện lợi cho các nhóm đa mô hình).

Giao thức nhắc nhở và tin nhắn (mẫu thực tế)

Dưới đây là các mẫu có thể sao chép/dán cho một giao thức mạnh mẽ theo phong cách ReAct. Chúng là các tin nhắn trò chuyện theo phong cách OpenAI (hoạt động với CometAPI hoặc bất kỳ cổng nào tương thích với OpenAI).

Hướng dẫn hệ thống (giữ mô hình ở chế độ tác nhân)

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.

Ví dụ trợ lý (những gì mô hình trả về)

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.

Môi trường / máy chủ gửi đầu ra công cụ trở lại dưới dạng tin nhắn người dùng / hệ thống

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

Sau đó, mô hình tiếp tục với một suy nghĩ/hành động khác.

Câu trả lời cuối cùng dành cho người dùng (sau khi xác minh)

Assistant -> (to user):

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

---

Kỹ thuật tiên tiến (tăng cường độ bền và khả năng)

1) Cây suy nghĩ và tìm kiếm phân nhánh

Thay vì một đường dẫn tư duy tuyến tính duy nhất, hãy mở rộng nhiều hành động/kế hoạch ứng viên song song, đánh giá chúng (thông qua mô hình hoặc hàm chấm điểm) và khám phá những nhánh triển vọng nhất. Sử dụng khi nhiệm vụ khó (lập kế hoạch phức tạp, câu đố, mã hóa nhiều bước với nhiều tùy chọn).

• Duy trì một chùm các giải pháp một phần.
• Đánh giá các nhánh theo phương pháp kinh nghiệm: kiểm tra tính thực tế, tỷ lệ thành công của công cụ hoặc tiện ích dự đoán.
• Cắt tỉa những cành có điểm thấp để kiểm soát chi phí.

2) Sự nhất quán và đồng bộ

Tạo nhiều dấu vết giải pháp độc lập (nhiệt độ, hạt giống khác nhau). Tổng hợp câu trả lời cuối cùng bằng cách bỏ phiếu đa số hoặc chấm điểm chất lượng. Giảm ảo giác khi chạy một lần.

3) Hiệu chỉnh suy nghĩ và hành động

• Sử dụng nhiệt độ thấp cho các hành động (lệnh gọi công cụ xác định, đáng tin cậy).
• Sử dụng nhiệt độ cao hơn để động não/lập kế hoạch nếu cần sự sáng tạo.
• Phân tách chúng thông qua các lệnh gọi mô hình khác nhau hoặc nhiệt độ rõ ràng trong cùng một lệnh gọi.

4) Sổ ghi chép và bộ nhớ

• Giữ một sổ tay ghi nhớ bên trong để ghi nhớ khi làm việc (những thông tin được phát hiện trong quá trình gọi công cụ, đoạn mã trung gian).
• Lưu trữ các thông tin quan trọng vào bộ nhớ phiên hoặc CSDL vector để các truy vấn trong tương lai có thể sử dụng lại chúng (tránh phải tìm kiếm lại).

5) Lớp xác minh

Trước khi thực hiện các hành động có tác động lớn (ví dụ: triển khai, xóa, giao dịch tài chính), hãy yêu cầu:

• Mô hình để tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn mà con người có thể đọc được,
• Kiểm tra chéo thông qua mô hình thứ cấp hoặc tập lệnh xác minh,
• Sự chấp thuận thủ công của con người đối với các hành động phá hoại.

6) Tối ưu hóa chi phí và độ trễ

• Sử dụng các thông điệp thảo luận ngắn gọn, có cấu trúc (một hành động cho mỗi phản hồi).
• Sử dụng tính năng phát trực tuyến cho các đầu ra dài để giảm độ trễ nhận biết.
• Bộ nhớ đệm phản hồi lệnh gọi công cụ lặp lại hoặc xác định.

Ví dụ triển khai (Mã giả Python sử dụng CometAPI)

Mã giả này minh họa khả năng phối hợp phía máy chủ. Nó giả định rằng CometAPI hỗ trợ tính năng hoàn tất trò chuyện tương thích với 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

Những điểm chính:

• parse_action phải mạnh mẽ và nghiêm ngặt; không dựa vào phân tích cú pháp dạng tự do.
• safe_execute_tool phải xác thực các đối số công cụ (danh sách trắng các hành động được phép, khử trùng tham số).
• Áp dụng số bước tối đa và thời gian chờ.

Bớt tư tưởng

MiniMax M2 đại diện cho một lựa chọn mới quan trọng trong hệ sinh thái LLM mở: một mô hình dựa trên MoE được tối ưu hóa cho quy trình làm việc mã hóa và tác nhân, được xuất bản với các trọng số và công cụ cho phép các nhóm lựa chọn giữa sự tiện lợi khi lưu trữ hoặc kiểm soát tự lưu trữ. Đối với nhiều nhóm, cách tiếp cận tốt nhất là một hành trình hai giai đoạn: (1) xác thực nhanh chóng trên điểm cuối được lưu trữ hoặc bản demo miễn phí, sau đó (2) chỉ đánh giá việc tự lưu trữ nếu bạn cần khả năng kiểm soát, tùy chỉnh hoặc hồ sơ chi phí dài hạn hợp lý cho khoản đầu tư vào hoạt động vận hành. Sự kết hợp giữa cửa sổ ngữ cảnh dài, khả năng gốc của tác nhân và trọng số mở khiến M2 đặc biệt hấp dẫn đối với các công cụ dành cho nhà phát triển, tác nhân nhiều bước và trợ lý sản xuất — miễn là các nhóm áp dụng kỹ thuật tối ưu hóa và an toàn một cách thận trọng.

Cách truy cập API MiniMax M2

CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.

Các nhà phát triển có thể truy cập API Minimax M2 thông qua CometAPI, phiên bản mẫu mới nhất luôn được cập nhật trên trang web chính thức. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !

Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!