MiniMax M2.7 Highspeed
200k contextminimax-m2-7 — текстовая модель-модель от Minimax.
function_callingstreaming
Попробуйте прямо здесь
MiniMax M2.7 Highspeed Открыть в Playground
Что умеет MiniMax M2.7 Highspeed
- Function Calling
- Streaming
Стоимость
за 1М input
168 ₽
за 1М output
672 ₽
Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.
Технические характеристики
Контекст
200,000
токенов
Output
196,608
токенов
Vendor
minimax
Modality
text
Параметры запроса
Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.
ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание
messagesreqarray
—
—Массив сообщений в формате OpenAI: [{"role": "system"|"user"|"assistant", "content": "..."}].
1 пример
Примеры
[
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Привет!"
}
]temperaturenumber
min: 0 · max: 2
1Sampling temperature 0..2. Выше — креативнее, ниже — детерминированнее.
top_pnumber
min: 0 · max: 1
1Nucleus sampling. Альтернатива temperature — рекомендуется менять только одно.
max_tokensinteger
min: 1
—Максимум токенов в ответе.
streamboolean
—
falseStreaming через SSE.
stoparray of strings
—
—До 4 stop-последовательностей. Генерация прекратится при их встрече.
presence_penaltynumber
min: -2 · max: 2
0Penalty за повторение тем (-2..2).
frequency_penaltynumber
min: -2 · max: 2
0Penalty за повторение токенов (-2..2).
toolsarray
—
—Список tools (OpenAI function calling формат) для агентных режимов.
tool_choicestring
—
—auto / required / none / {type: "function", function: {name}}.
response_formatobject
—
—Формат ответа: {"type": "json_object"} для гарантированного JSON.
Пример кода
minimax-m2-7_example.py
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru/v1")
resp = client.chat.completions.create(
model="minimax-m2-7",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)