MiniMaxのAPIモデル䞀芧ず円建お料金

FastMetalでは、MiniMaxのモデル2件を、1぀のAPIキヌず円建おの埓量課金で利甚できたす。OpenAI互換のAPIなので、ベヌスURLずキヌを差し替えるだけで既存のコヌドから呌び出せたす。䞀芧には、ただ提䟛しおいないMiniMaxのモデルも茉せおいたす。

䞊び替え:

8件のモデル

MiniMax M3

minimax-m3

MiniMax-M3はMiniMaxのマルチモヌダル基盀モデルです。テキスト、画像、ビデオ入力ずテキスト出力をサポヌトし、100䞇トヌクンのコンテキストりィンドりを備えおおり、長期的な゚ヌゞェント䜜業、コヌディングなどに適しおいたす。

プロバむダヌ:minimax logominimax
䟡栌:入力 Â¥47.04 · 出力 Â¥184.8 / 100䞇トヌクン
コンテキスト:1.0M tokens
テキスト総合
#96

MiniMax M2.7

minimax-m2.7
方針䞍明

MiniMax-M2.7は、自埋的で珟実䞖界の生産性ず継続的な改善のために蚭蚈された次䞖代倧芏暡蚀語モデルです。自らの進化に積極的に参加するために構築されたM2.7は、マルチ゚ヌゞェント協働を通じた高床な゚ヌゞェント機胜を統合し、動的環境党䜓で耇雑なタスクを蚈画、実行、改善するこずを可胜にしたす。

プロバむダヌ:minimax logominimax
䟡栌:入力 Â¥50.4 · 出力 Â¥201.6 / 100䞇トヌクン
コンテキスト:205K tokens
テキスト総合
#137

MiniMax M2.5

minimax/minimax-m2.5

MiniMax-M2.5は、実䞖界の生産性のために蚭蚈された最先端の倧芏暡蚀語モデルです。耇雑な実䞖界のデゞタル䜜業環境の倚様な範囲で蚓緎されたM2.5は、M2.1のコヌディング専門知識を基盀ずしお、䞀般的なオフィス業務ぞず拡匵し、Word、Excel、PowerPointファむルの生成ず操䜜における流暢性、倚様な゜フトりェア環境間でのコンテキスト切り替え、および異なる゚ヌゞェントず人間チヌム間での䜜業に達しおいたす。

プロバむダヌ:minimax logominimax
䟡栌:FastMetal未提䟛
コンテキスト:197K tokens
テキスト総合
#171

MiniMax M2.5 (free)

minimax/minimax-m2.5:free

MiniMax-M2.5は、実䞖界の生産性のために蚭蚈された最先端の倧芏暡蚀語モデルです。耇雑な実䞖界のデゞタル䜜業環境の倚様な範囲で蚓緎されたM2.5は、M2.1のコヌディング専門知識を基盀ずしお、䞀般的なオフィス䜜業に拡匵され、Word、Excel、PowerPointファむルの生成ず操䜜における流暢性、倚様な゜フトりェア環境間のコンテキスト切り替え、および異なる゚ヌゞェントず人間のチヌム間での䜜業に達しおいたす。

プロバむダヌ:minimax logominimax
䟡栌:FastMetal未提䟛
コンテキスト:197K tokens

MiniMax M2-her

minimax/minimax-m2-her

MiniMax M2-herは、没入型ロヌルプレむ、キャラクタヌ駆動型チャット、衚珟力豊かなマルチタヌン䌚話のために構築された察話優先の倧芏暡蚀語モデルです。トヌン和人栌の䞀貫性を保぀ように蚭蚈されおおり、豊富なメッセヌゞロヌルuser_system、group、sample_message_user、sample_message_aiをサポヌトし、サンプル察話から孊習しおシナリオのスタむルずペヌシングをより適切に䞀臎させるこずができたす。

プロバむダヌ:minimax logominimax
䟡栌:FastMetal未提䟛
コンテキスト:66K tokens

MiniMax M2.1

minimax/minimax-m2.1

MiniMax-M2.1は、コヌディング、゚ヌゞェントワヌクフロヌ、および最新のアプリケヌション開発に最適化された軜量で最先端の倧芏暡蚀語モデルです。わずか100億のアクティブ化されたパラメヌタで、䟋倖的なレむテンシ、スケヌラビリティ、およびコスト効率を維持しながら、実䞖界の機胜においお倧きな飛躍をもたらしたす。 前身ず比范しお、M2.1はより掗緎された簡朔な出力ず高速な知芚応答時間を提䟛したす。

プロバむダヌ:minimax logominimax
䟡栌:FastMetal未提䟛
コンテキスト:197K tokens

MiniMax M2

minimax/minimax-m2

MiniMax-M2は、゚ンドツヌ゚ンドのコヌディングず゚ヌゞェントワヌクフロヌ向けに最適化されたコンパクトで高効率な倧芏暡蚀語モデルです。100億の掻性化パラメヌタ総2,300億を備えおおり、䞀般的な掚論、ツヌル䜿甚、マルチステップタスク実行党䜓で最先端に近いむンテリゞェンスを提䟛しながら、䜎レむテンシヌず展開効率を維持しおいたす。

プロバむダヌ:minimax logominimax
䟡栌:FastMetal未提䟛
コンテキスト:197K tokens
テキスト総合
#225

MiniMax M1

minimax/minimax-m1

MiniMax-M1は、拡匵コンテキストず高効率掚論のために蚭蚈された倧芏暡なオヌプンりェむト掚論モデルです。ハむブリッドMixture-of-ExpertsMoEアヌキテクチャず、カスタム「ラむトニングアテンション」メカニズムを組み合わせおおり、100䞇トヌクンたでの長いシヌケンスを凊理できるず同時に、競争力のあるFLOP効率を維持しおいたす。

プロバむダヌ:minimax logominimax
䟡栌:FastMetal未提䟛
コンテキスト:1.0M tokens
テキスト総合
#200

MiniMaxに関する蚘事

コラム

MiniMax M3 vs Gemini 3.5 Flashnative マルチモヌダルか、速床ずツヌル掻甚か

画像・動画をネむティブに扱うオヌプンモデル MiniMax M3 ず、高速クロヌズドの Gemini 3.5 Flash を比范。マルチモヌダルず効率の芳点で、どちらを遞ぶかを解説したす。

レビュヌ

MiniMax M3 レビュヌ・評刀゚ヌゞェント性胜ずマルチモヌダルを䞀぀にしたオヌプンモデル

MiniMax M3 を、アヌキテクチャ・ベンチマヌク・コスト・匱点たで正盎にレビュヌ。画像ず動画をネむティブに扱いながら、コヌディング系でもクロヌズド勢に䞊ぶ珍しいオヌプンモデルです。

レビュヌ

MiniMax M2.7 完党レビュヌ自己進化するオヌプンモデルで倉わる゚ヌゞェント開発

2026幎3月リリヌスの MiniMax M2.7 は、MoE アヌキテクチャを採甚した自己進化型オヌプンりェむトモデルです。SWE-bench Verified 78% を達成し、゚ヌゞェント・コヌディング系でコストを倧幅に抑え぀぀フロンティアモデルに迫る性胜を発揮したす。

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