MiniMax文本模型

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文本生成推理

概述

文本生成推理

M2.1 的设计初衷在于打破“最顶级的 Agent 能力仅存在于闭源模型”的壁垒。我们在模型层面进行了针对性优化,显著提升了模型在代码生成、工具调用、复杂指令遵循及长程规划任务中的性能。从自动化进行多语言的软件开发,到执行多步骤的复杂办公工作流,MiniMax-M2.1 均表现出卓越的稳定性。我们致力于为开发者提供一个完全透明、可控且高可用的基础模型,以构建下一代自主智能体应用。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能,通过引入外部工具,使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀,减少推理时的重复计算,提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后,模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 输入
    ¥2.1/M tokens
  • 输出
    ¥8.4/M tokens
  • 输入(缓存命中)
    ¥0.21/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    204.80K
  • 最大输出
    131.07K
  • RPM每分钟请求数
    500
  • TPM每分钟 Token 数
    20M
  • 最大输入(思考模式)
    204.80K
  • 最大输出(思考模式)
    131.07K
  • 上下文
    204.80K

API 参考

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from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",  # 替换为你的百炼API Key
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax/MiniMax-M2.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "你是谁"}],
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True,
)

for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content:
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    if hasattr(delta, "content") and delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)