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MiniMax-M2.5

MiniMax · API compatible con OpenAI

minimax/minimax-m2.5

USD / 1 millón de tokens

Entrada$0.27
Lectura de caché$0.03
Escritura en caché—
Salida$1.03
Contexto
200K
Salida máxima
16K
Llamada de herramientas
✓
Razonamiento
✓
Visión
✗
Transmisión
✓
API compatible con OpenAI
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
    api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Catálogo actualizado: 2026-10-19.

Descripción general

MiniMax-M2.5 está disponible a través de la API compatible con IteraCompute OpenAI, con contexto, transmisión y razonamiento de 200K.

Tareas y compensaciones de selección.

Pequeñas transformaciones de código.

Transforme una función proporcionada manteniendo las pruebas existentes sin cambios.

Preparación de texto estructurado.

Solicite campos con nombre y valídelos en el cliente.

Sugerencias de tareas basadas en las características y el precio del catálogo, no en puntos de referencia de calidad del modelo.

Elige tu herramienta

Elige un modelo y herramienta para tu tarea →

Capacidades del modelo

Funciones disponibles a través de la interfaz de este modelo.Actualizado el 16 de octubre de 2026.

CapacidadDocumentación del desarrollador de modelosNuestra interfazPrueba de ruta
Llamada de herramientasApoyadoApoyadoVerificado · ver registro
RazonamientoApoyadoApoyadoVerificado · ver registro
Entrada de imagenSólo textoSólo textoDeclaración de catálogo
TransmisiónApoyadoApoyadoVerificado · ver registro
Modo JSON (json_object)ApoyadoApoyadoVerificado · ver registro

Contexto: 200K · Límite de salida: 16K

Documentación del desarrollador de modelos

Registro de aceptación de ruta

· minimax/minimax-m2.5 · POST /v1/chat/completions

Comprobaciones de puerta de enlace retenidas, resumidas sin credenciales ni registros sin procesar.Sólo los controles a continuación están etiquetados como verificados;otras entradas siguen siendo declaraciones de catálogo.

Campos de solicitud
model, messages (17 × 19), temperature=0, max_tokens=768, max_completion_tokens=768, stream=true, stream_options.include_usage=true

Campos de respuesta clave
HTTP 200; choices[].delta.content → 323; [DONE]; usage.prompt_tokens=52; usage.completion_tokens=82; choices[].delta.reasoning_content: 304 chars

Criterio de aprobación
Completó SSE con una respuesta que contiene 323 y el uso final.reasoning_content no vacío verifica únicamente la salida del razonamiento.

Campos de solicitud
model, messages, tools=[lookup_receipt]; then role=tool + tool_call_id

Campos de respuesta clave
HTTP 200 × 2; message.tool_calls[].id; function.name=lookup_receipt; function.arguments={"order_id":"A17"}; message.content → R68-Z9

Criterio de aprobación
Función correcta y argumentos analizables, seguidos de una respuesta final que contiene el resultado de la herramienta proporcionada.Un solo ciclo de herramienta.

Campos de solicitud
model, messages (17 × 19 as JSON), response_format.type=json_object

Campos de respuesta clave
HTTP 200; choices[0].message.content → {"answer":323}

Criterio de aprobación
json.loads(contenido) es igual a {"respuesta":323}.Este mensaje cooperativo no establece la aplicación arbitraria del esquema.

Pequeñas muestras de aceptación en la fecha indicada.El contexto completo y los límites de salida son declaraciones de catálogo;Estas comprobaciones no establecieron la calidad del contexto prolongado, los flujos de trabajo de codificación completos y la estabilidad sostenida.

Establezca controles de pensamiento por modelo.Utilice un estilo de control por solicitud.

Para respuestas JSON, valide el esquema de su aplicación antes de usarla.Los insumos y los resultados solicitados comparten el presupuesto contextual.

Precios

Precios en USD por 1 millón de tokens.

Entrada$0.27
Lectura de caché$0.03
Escritura en caché—
Salida$1.03

Tarea de ejemplo: transformar una función pequeña

Supongamos 10 000 tokens de entrada agregados y 1500 tokens de salida facturables en todas las llamadas.No hay acierto en caché.

10,000 × $0.27 / 1M + 1,500 × $1.03 / 1M = $0.004245

Si el uso realmente informa que 7500 de esos tokens de entrada están almacenados en caché, reemplace esa parte a la tasa de entrada almacenada en caché ($0,03/1 millón): $0,002445.Los tokens almacenados en caché son parte de la entrada total y nunca se agregan encima.

Cálculo ilustrativo basado en el catálogo del 2026-10-19. Incluye todas las llamadas y reintentos del agente, el historial repetido y la salida de razonamiento facturable; la liquidación se basa en el uso real y los precios actuales de Console.

Calcule su costo mensual

Utiliza el catálogo del 2026-10-19, independientemente de los precios en vivo de arriba. USD por 1M de tokens; es una estimación, no una factura.

La estimación solo incluye entrada de texto estándar, lecturas de caché y salida de texto. Excluye recargos por contexto largo, niveles de servicio, escrituras de caché, imágenes y herramientas.

La entrada incluye tokens almacenados en caché;El resultado incluye razonamiento facturable.Cuente cada solicitud de API, incluidos los pasos y reintentos del agente.

Costo mensual estimado

—USD / mes

MiniMax-M2.5

Entrada sin caché
—
lectura de caché
—
Salida facturable
—

Conecta este modelo →
Bases de cálculo y facturación

Costo mensual = solicitudes × [entrada × (1 − recurso compartido en caché) × tasa de entrada + entrada × recurso compartido en caché × tasa de lectura de caché + salida × tasa de salida] / 1.000.000.

Los tokens almacenados en caché son parte de la entrada total y nunca se agregan encima.Utilice aciertos de lectura de caché reales del uso;repetir un mensaje no garantiza un acierto.Las tarifas que faltan no están confirmadas, no son $0.Se excluyen las tarifas separadas de escritura en caché, almacenamiento y otras tarifas adicionales.Liquidar el uso real y los precios actuales de la consola.

Límites de uso

  • Los insumos y el resultado máximo solicitado comparten el presupuesto del contexto.Mantenga ambos dentro de los límites del modelo.
  • Divida los flujos de trabajo largos en pasos acotados y controle los errores y reintentos de las herramientas en su aplicación.
  • Los tokens de razonamiento son resultados facturables.Reserve suficiente presupuesto de generación para obtener una respuesta de texto final.
  • Vea la disponibilidad y los precios actuales en la Consola.

Parámetros API

Campo de parámetro/protocoloUso
model / messagesUtilice el ID de modelo exacto y la lista de mensajes de chat
stream=true / stream_options.include_usage=trueRecibir fragmentos de SSE, [HECHO] y uso final
tools / tool_calls / role=toolDefine funciones en tools, ejecuta tool_calls y devuelve los resultados con role=tool
response_format.type=json_objectSolicitar JSON válido;validar la estructura requerida en su aplicación
reasoning_contentEl resultado del razonamiento está separado de la respuesta final y cuenta para el uso del resultado.

API

URL básica
https://api.iteracompute.com/v1
Punto final
POST /v1/chat/completions
ID del modelo
minimax/minimax-m2.5
Autenticación
Authorization: Bearer ITERACOMPUTE_API_KEY

Ver documentos

Preguntas frecuentes

¿Cómo uso MiniMax-M2.5 con el SDK de OpenAI?

Establezca base_url en https://api.iteracompute.com/v1 y modelo en minimax/minimax-m2.5.Autentíquese con su clave API de IteraCompute.

¿Cuánto cuesta el MiniMax-M2.5?

Consulte la sección de precios para conocer las tasas actuales de entrada, entrada en caché y salida en USD por 1 millón de tokens.Verifique el tiempo de actualización antes de su uso.

¿Qué longitud de contexto está disponible?

Consulta el contexto y la salida máxima actuales en las especificaciones del modelo de arriba. La entrada y la salida máxima solicitada comparten el límite de contexto.

¿Listo para su primera solicitud?

Cree su clave, elija una herramienta y obtenga una primera respuesta que no esté vacía.