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MiniMax: MiniMax-M2.7-highspeed

Variante M2.7 de baixa latência para planos de codificação interativos e loops de agentes
Comparar modelos
minimax-m2.7-highspeed
DisponívelMiniMaxChat
Entrada / Saída
$0.60 / $2.40
Contexto
200K
Saída máxima
128K
Modalidades
Chat
Capacidades
Cache de prompts

Sobre o MiniMax-M2.7-highspeed

MiniMax-M2.7-highspeed é a variante de baixa latência do MiniMax-M2.7, lançada com ele em março de 2026. Ele visa planos de codificação interativos e loops de agentes onde a espera por cada turno do modelo retarda toda a tarefa. É um modelo de raciocínio de texto com cache de prompts, construído sobre o mesmo design do M2.7 em torno de habilidades e equipes de agentes.

Pontos fortes

  • Lançado junto com o M2.7 como sua contraparte mais rápida para uso interativo.
  • Compartilha o foco do M2.7 em agentes de codificação e ambientes complexos.
  • O cache de prompts ajuda quando cada turno repete um longo prefixo compartilhado.
  • O raciocínio permanece disponível para etapas de planejamento.

Quando usar outro modelo

  • Apenas entrada de texto, portanto, capturas de tela e gráficos não podem ser lidos diretamente.
  • Não possui modo de chamada de ferramenta ou saída de esquema, por isso se adapta melhor ao raciocínio simples e à geração de código do que a fluxos de chamada de função.

Primeiros passos

  1. Criar chave de API

    Crie uma chave no Console e use com qualquer modelo da plataforma.

  2. Envie sua primeira requisição

    Copie o exemplo para sua linguagem e execute-o no endpoint.

    Texto para textoResponses API
    POST/v1/responses
    Formato da API:
    curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
      -d '{
        "model": "minimax-m2.7-highspeed",
        "input": "Hello!"
      }'

Preço

O preço Verified vale para o Verified, que custa menos na maioria dos modelos. O preço Official é o preço publicado pelo fabricante do modelo e vale para a rota Official, mais confiável. O Auto cobra pela rota que conclui a solicitação.

Especificação padrão

Por 1M Token
Preço Official
Entrada $0.60 / Saída $2.40 / Leitura de cache $0.06 / Escrita de cache $0.375
Preço Verified
—
Desconto
—
Preços de cache de prompt

Leitura de cache

Preço Official
$0.06
Preço Verified
—
Desconto
—

Escrita de cache

Preço Official
$0.375
Preço Verified
—
Desconto
—

Uso e atividade

A taxa de sucesso é a proporção de requisições concluídas. A latência é quanto tempo uma resposta completa leva; P95 significa que 95% das requisições terminaram dentro desse tempo.

Uso e disponibilidade

Últimas 24 horas
Requisições
Taxa de sucesso
Latência P95
Total de tokens
Desempenho do modelo
As métricas aparecerão assim que os limites de privacidade e volume de dados forem atingidos.

Os dados baseiam-se em solicitações agregadas de usuários, excluindo verificações de status.

Abrir no Console

Abra MiniMax-M2.7-highspeed no Console com um prompt pronto para editar ou enviar.

Ajude-me a testar minimax-m2.7-highspeed com uma mensagem em /v1/responses. Exiba a resposta, latência e custo.

Casos de uso

  • Planos de codificação interativos

    Permita que um usuário observe um plano se formar passo a passo em uma IDE, com cada revisão retornando rapidamente.

  • Loops de agentes rápidos

    Execute muitos ciclos curtos de observar-decidir-agir onde o atraso do modelo é o custo principal.

  • Auxiliares orientados por habilidades

    Carregue um conjunto de habilidades definidas e mantenha o agente responsivo enquanto ele seleciona entre elas.

Exemplos de prompt

Planeje a migração de REST para GraphQL para este módulo em cinco etapas e, em seguida, comece com a etapa um.

Após cada etapa, declare em uma linha o que você aprendeu e escolha a próxima ação.

Reescreva este script de build para executar testes em paralelo e explique o risco.

Este modelo tem preço condicional. Totais mensais de tokens sozinhos não produzem uma estimativa confiável; use o preço detalhado para a especificação da requisição, cache e janela aplicável.

FAQ

Como o M2.7-highspeed é diferente do M2.7?

Ele pertence à mesma geração de modelo e foi construído para velocidade. A MiniMax listou ambos em seu lançamento de março de 2026, e a versão highspeed é adequada para planos interativos e loops de agentes.

Em que ele é bom?

Agentes de codificação, ambientes complexos e automação de escritório, herdados do M2.7. O foco na velocidade o torna mais adequado quando uma pessoa está esperando por cada turno.

Ele suporta chamadas de ferramentas?

Não. Chamada de ferramentas e saída de esquema não são oferecidas para este modelo. Ele suporta raciocínio e cache de prompts, por isso é adequado para raciocínio simples e geração de código.

Posso enviar imagens?

Não. Este é um modelo de texto e aceita apenas entrada de texto, portanto, use um modelo com entrada de imagem para capturas de tela, gráficos ou outro material visual.

Devo escolhê-lo em vez do M2.5-highspeed?

O M2.7 é a geração mais nova, com o trabalho de habilidades adicionado pela MiniMax. Se o M2.5-highspeed já funciona para seus prompts, mude apenas após comparar os resultados em suas tarefas.

Quanto custa o MiniMax-M2.7-highspeed?

No TokenLab, MiniMax-M2.7-highspeed custa Entrada $0.60 / Saída $2.40 Por 1M Token. A tabela de preços acima mostra o detalhamento completo. As tarifas dependem da unidade de cobrança, da especificação e do uso. Compare condições iguais no preço detalhado do modelo; uma única tarifa não determina o custo total.

Qual a janela de contexto e o limite de saída do MiniMax-M2.7-highspeed?

O MiniMax-M2.7-highspeed aceita até 200.000 tokens de contexto e gera até 128.000 tokens por resposta.

Qual endpoint o MiniMax-M2.7-highspeed deve usar?

Use https://api.tokenlab.sh/v1/responses para MiniMax-M2.7-highspeed. O exemplo de requisição abaixo mostra o formato de código correspondente.

Quais operações o MiniMax-M2.7-highspeed suporta?

MiniMax-M2.7-highspeed suporta Texto para texto. Selecione uma operação acima para ver seu endpoint e exemplo de requisição.

Comparar MiniMax-M2.7-highspeed

Fontes

Revisado em 2 de out. de 2026

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