This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
MiniMax has launched a newer release, MiniMax-M2.5. We suggest considering it instead.
MiniMax-M2.1 Benchmarks y análisis de proveedores de API
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor proveedor de API de MiniMax-M2.1 para tu caso de uso.
Más rápido
Novita
MiniMaxVelocidad de salida
3 proveedores en total
Menor latencia
NovitaMiniMaxTiempo hasta el primer token de respuesta
3 proveedores en total
Menor precio
MiniMaxNovita
FriendliAIPrecio combinado (por 1M de tokens)
3 proveedores en total
MiniMax-M2.1 está disponible a través de 3 proveedores de API, cada uno con distintas características de rendimiento y precios. A continuación se comparan las métricas clave entre proveedores.
- En velocidad de salida, los principales proveedores son Novita (106.3 t/s) y MiniMax (97.2 t/s).
- En latencia, Novita (20.88s) y MiniMax (22.02s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, MiniMax (0.20), Novita (0.20) y FriendliAI (0.39) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- Novita ofrece el mejor rendimiento, con la mayor velocidad y la menor latencia. Para optimizar costos, MiniMax ofrece los precios más competitivos.
Aspectos destacados
Precios
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Pricing: Cache Discount
Output Speed vs. Price
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Output Speed: MiniMax-M2.1
Latency vs. Output Speed
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Tiempo hasta el primer token de respuesta
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Métricas clave de comparación y funciones de API
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre los proveedores de MiniMax-M2.1
MiniMax-M2.1 está disponible a través de 3 proveedores de API: MiniMax, FriendliAI y Novita. Cada proveedor ofrece distintas características de rendimiento y precios.
MiniMax-M2.1 está disponible actualmente a través de 3 proveedores de API que medimos y monitoreamos.
Los proveedores más económicos para MiniMax-M2.1 por precio combinado son MiniMax ($0.20 por 1M de tokens), Novita ($0.20 por 1M de tokens) y FriendliAI ($0.39 por 1M de tokens). El precio combinado usa una proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida.
Los proveedores con el menor precio de tokens de entrada para MiniMax-M2.1 son MiniMax ($0.30 por 1M de tokens de entrada), FriendliAI ($0.30 por 1M de tokens de entrada) y Novita ($0.30 por 1M de tokens de entrada).
Los proveedores con el menor precio de tokens de salida para MiniMax-M2.1 son MiniMax ($1.20 por 1M de tokens de salida), FriendliAI ($1.20 por 1M de tokens de salida) y Novita ($1.20 por 1M de tokens de salida).
Los precios de MiniMax-M2.1 varían hasta 1.9x entre proveedores. El más económico es MiniMax a $0.20 por 1M de tokens, mientras que FriendliAI cobra $0.39 por 1M de tokens.
Los 3 proveedores de MiniMax-M2.1 admiten el modo JSON para salida estructurada.
Los 3 proveedores de MiniMax-M2.1 admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Al elegir un proveedor para MiniMax-M2.1, considera: velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funciones de API como el modo JSON o las llamadas a funciones.
Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".
Para información sobre la inteligencia, las capacidades, las modalidades de MiniMax-M2.1 y cómo se compara con otros modelos, consulta la página de resumen del modelo. Ver resumen del modelo