Minimax M2.5

MiniMax-M2.5 是 MiniMax AI 生態系統中，為尋求可靠文字處理與推理能力的開發者打造的基礎核心模型。儘管 M2.7 等較新版本已推出並在速度方面有所提升，MiniMax-M2.5 仍是大規模批次推理與生產工作流程中穩定且具成本效益的選擇。MiniMax-M2.5 以結構化推理能力及日益發展的多模態願景著稱，為複雜的代理型任務提供技術基礎。在 GPTProto，我們以簡潔的隨用隨付模式提供 MiniMax-M2.5，確保您只需為實際使用的 token 付費，無隱藏的月費。

模態

上下文

API 呼叫範例

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "MiniMax-M2.5",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello"
      }
    ]
  }'

Minimax M2.5 pricing

Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 20% below official rates.

你的用量

模型

MiniMax · ≈ 148M tokens/mo（48M 快取）

每月用量

OpenRouter

牌價 + 5.5% 儲值手續費

$36.97

每月

輸入（未快取）$10.1279

快取讀取$1.5191

輸出$25.32

MiniMax

直接向 MiniMax 購買（牌價）

$35.04

每月

輸入（未快取）$9.6

快取讀取$1.44

輸出$24

最划算

GPTProto

官方價 20% off

$28.03

每月

折扣後$28.03

實際成本$28.03

各來源月成本

OpenRouter

$36.97

MiniMax

$35.04

GPTProto

$28.03

每月節省 $7.01

在 GPTProto 相較 MiniMax（−20%）

年省約 $84.10 · 隨用隨付

OpenRouter 成本含約 5.5% 儲值手續費。GPTProto 在官方價上另有模型折扣（10–30% off），贈送額度也按折扣價消耗——節省會疊加。預估假設 60% 快取命中率。

相關模型

所有模型

Minimax M2.5

目前

byMiniMax205K context$0.24/M input$0.96/M output

DeepSeek Flash

byDeepSeek$0.3/M input$1.2/M output

Hy4 Preview

byHunyuan1.05M context$0.7923/M input$2.376/M output

GPT 6 Astra

byOpenAI1.05M context$8/M input$40/M output

Gemini 3.8 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$4.5/M output

Claude Fable 5.1

byClaude1M context$9/M input$45/M output

Qwen3.8 Max 0902

byQwen1M context$1.8/M input$5.4/M output

GLM 5.3 Flash

byZ-AI1.31M context$0.15/M input$0.5/M output

DeepSeek v4 Flash Vision Exp

byDeepSeek1.05M context$0.3/M input$1.2/M output

GLM 5.3

byZ-AI1.31M context$1.26/M input$3.96/M output

Gemini 3.7 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$4.5/M output

Grok 4.6

byGrok500K context$1.2/M input$3.6/M output

Qwen3.8 Max

byQwen1M context$1.8/M input$5.4/M output

Claude Opus 5

byClaude1M context$4.5/M input$22.5/M output

Gemini 3.6 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$4.5/M output

Kimi K3

byMoonshotAI1.05M context$2.7/M input$13.5/M output

GPT 5.6 Luna

byOpenAI1.05M context$0.16/M input$0.96/M output

GPT 5.6 Terra

byOpenAI1.05M context$1.6/M input$9.6/M output

Grok 4.5

byGrok500K context$1.2/M input$3.6/M output

Claude Sonnet 5

byClaude1M context$1.8/M input$9/M output

Minimax M3

byMiniMax1.05M context$0.48/M input$0.96/M output

GLM 5.2

byZ-AI1.05M context$1.26/M input$3.96/M output

Qwen3.7 Max

byQwen1M context$0.36/M input$1.44/M output

DeepSeek v4 Flash

byDeepSeek1.05M context$0.3/M input$1.2/M output

Grok 4.3

byGrok1M context$0.75/M input$1.5/M output

Kimi K2.6

byMoonshotAI262K context$0.855/M input$3.6/M output

Kimi K2.5

byMoonshotAI262K context$0.54/M input$2.7/M output

Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250715)

byBytedance262K context$0.0971/M input$0.9714/M output

Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250615)

byBytedance262K context$0.0971/M input$0.9714/M output

Doubao Seed 1.6 Flash (Build 250615)

byBytedance262K context$0.0182/M input$0.1821/M output

模型					輸入 → 輸出
Minimax M2.5目前 $		205K	$0.24 / $0.96 每 1M	$0.30 / $0.02 每 1M	輸入: 文字輸入: 文件輸出: 文字
DeepSeek Flash $	—	—	$0.30 / $1.20 每 1M	— / $0.006 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸出: 文字
Hy4 Preview $		1.05M	$0.79 / $2.38 每 1M	— / $0.04 每 1M	輸入: 文字輸出: 文字
GPT 6 Astra $		1.05M	$8.00 / $40.00 每 1M	$10.00 / $0.80 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
Gemini 3.8 Flash $		1.05M	$0.90 / $4.50 每 1M	$0.60 / $0.09 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊輸出: 文字
Claude Fable 5.1 $		1M	$9.00 / $45.00 每 1M	$11.25 / $0.23 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
Qwen3.8 Max 0902 $		1M	$1.80 / $5.40 每 1M	$2.25 / $0.23 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊輸出: 文字
GLM 5.3 Flash $	—	1.31M	$0.15 / $0.50 每 1M	— / $0.03 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸出: 文字
DeepSeek v4 Flash Vision Exp $	—	1.05M	$0.30 / $1.20 每 1M	— / $0.006 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸出: 文字
GLM 5.3 $		1.31M	$1.26 / $3.96 每 1M	— / $0.23 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
Gemini 3.7 Flash $		1.05M	$0.90 / $4.50 每 1M	$0.60 / $0.09 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
Grok 4.6 $		500K	$1.20 / $3.60 每 1M	— / $0.30 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸出: 文字
Qwen3.8 Max $		1M	$1.80 / $5.40 每 1M	$2.25 / $0.23 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸出: 文字
Claude Opus 5 $		1M	$4.50 / $22.50 每 1M	$5.63 / $0.45 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
Gemini 3.6 Flash $		1.05M	$0.90 / $4.50 每 1M	$0.60 / $0.09 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
Kimi K3 $		1.05M	$2.70 / $13.50 每 1M	$0.27 / $0.27 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
GPT 5.6 Luna $		1.05M	$0.16 / $0.96 每 1M	$0.20 / $0.02 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
GPT 5.6 Terra $		1.05M	$1.60 / $9.60 每 1M	$2.00 / $0.16 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
Grok 4.5 $		500K	$1.20 / $3.60 每 1M	$0.30 / $0.30 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸出: 文字
Claude Sonnet 5 $		1M	$1.80 / $9.00 每 1M	$2.25 / $0.18 每 1M	輸入: 文字輸入: 文件輸出: 文字
Minimax M3 $		1.05M	$0.48 / $0.96 每 1M	$0.10 / $0.10 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
GLM 5.2 $		1.05M	$1.26 / $3.96 每 1M	$0.23 / $0.23 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件輸出: 文字
Qwen3.7 Max $		1M	$0.36 / $1.44 每 1M	$0.07 / $0.07 每 1M	輸入: 文字輸入: 文件輸出: 文字
DeepSeek v4 Flash $	—	1.05M	$0.30 / $1.20 每 1M	— / $0.006 每 1M	輸入: 文字輸出: 文字
Grok 4.3 $		1M	$0.75 / $1.50 每 1M	$0.12 / $0.12 每 1M	輸入: 文字輸入: 圖像輸出: 文字
Kimi K2.6 $		262K	$0.85 / $3.60 每 1M	$0.14 / $0.14 每 1M	輸入: 文字輸入: 文件輸出: 文字
Kimi K2.5 $		262K	$0.54 / $2.70 每 1M	$0.09 / $0.09 每 1M	輸入: 文字輸入: 文件輸出: 文字
Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250715) $		262K	$0.10 / $0.97 每 1M	—	輸入: 文字輸入: 圖像輸出: 文字
Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250615) $		262K	$0.10 / $0.97 每 1M	—	輸入: 文字輸入: 圖像輸出: 文字
Doubao Seed 1.6 Flash (Build 250615) $		262K	$0.02 / $0.18 每 1M	—	輸入: 文字輸入: 圖像輸出: 文字

MiniMax-M2.5 API：現代應用程式的高效推理

為正式環境選擇合適的 AI 模型，往往像是在原始效能與營運穩定性之間取得平衡。如果您想要瀏覽 MiniMax-M2.5 與其他模型，您會發現這個特定版本在 MiniMax 生態系中佔據獨特地位。它提供了為最新推理突破奠定基礎的架構。

是什麼讓 MiniMax-M2.5 成為大型 AI 的可靠選擇？

當我與開發人員討論 MiniMax-M2.5 API 時，話題通常會回到一件事：大規模環境下的可靠性。MiniMax-M2.5 的設計旨在處理龐大的 token 吞吐量。不同於某些在面對一百萬個 token 時便會陷入困境的實驗性模型，MiniMax-M2.5 專為高並行環境而設計。供應商特別著重於此版本的批次推理，這也是許多團隊仍將 MiniMax-M2.5 用於背景處理任務的原因；這些任務不需要其後繼版本 M2.7 那種即時的「極速」效能。

當您需要穩定的推理能力，而不想承受較新、測試較少的檢查點有時會出現的波動時，MiniMax-M2.5 模型便能發揮優勢。它能妥善處理複雜的指令遵循，因此是建置任務導向機器人的可靠選擇。如果您想要有效地管理 API 計費，將 MiniMax-M2.5 用於這些繁重任務，通常是成長型新創公司最明智的財務決策。

MiniMax-M2.5 與 MiniMax-M2.7：找出關鍵差異

社群對 M2.7 的發布議論紛紛，這已不是秘密。雖然使用者表示 M2.7 在規劃方面明顯更聰明，且「極速」，但 MiniMax-M2.5 仍是許多人的可靠主力。從 MiniMax-M2.5 過渡到較新版本的過程，突顯了原始模型表現較弱的領域，尤其是高階程式編寫任務與複雜的多步驟規劃。不過，對於標準 NLP 任務—例如摘要、情緒分析和基本擷取—MiniMax-M2.5 已經綽綽有餘。

"MiniMax-M2.5 是 MiniMax 邁向多模態智慧旅程中的關鍵里程碑。雖然後續版本的程式編寫效能更佳，但 MiniMax-M2.5 的核心推理架構對高流量 API 使用者而言仍極其穩定。" — GPTProto 產品團隊

如果您的專案涉及深度程式編寫輔助，您可能會發現 MiniMax-M2.5 稍微落後。但如果您正在建置一個需要處理大量客戶意見回饋或產生結構化報告的工具，MiniMax-M2.5 很可能是成本效能比最佳的選擇。您可以查看這份 MiniMax AI 多模態指南，了解這些模型如何持續演進，以處理多樣化的資料類型。

如何從 MiniMax-M2.5 API 取得最佳結果

若要充分發揮 MiniMax-M2.5 的效用，您需要了解它的限制。它不是一個能從三個字的提示中猜出您意圖的「魔法」模型。我發現，MiniMax-M2.5 對結構清晰且詳盡的指令回應最佳。在提示中使用分隔區段（例如 XML 標籤或 Markdown 標題），協助 MiniMax-M2.5 推理引擎解析您的要求。當您嘗試模擬 MiniMax Agent 的行為時，這點尤其重要。

對於想要進行整合的使用者，您應該閱讀完整的 API 文件。其中涵蓋如何處理批次推理呼叫，而這正是 MiniMax-M2.5 如此高效的原因。請記住，MiniMax-M2.5 特別針對需要以大區塊處理 token 的情境進行最佳化，而非逐一處理即時聊天互動。這使 MiniMax-M2.5 成為後端資料豐富化的 AI 強大工具。

技術效能比較

在 GPTProto 進行測試時，我們將 MiniMax-M2.5 與其他業界標準進行了比較。以下是 MiniMax-M2.5 在典型正式環境中的表現：

指標	MiniMax-M2.5	標準 GPT-4o Mini	Claude 3 Haiku
推理深度	高	中等	中等
程式編寫能力	標準	高	高
批次處理	優異	良好	良好
每 100 萬個 Token 的成本	極低	低	低

開發人員為何在 GPTProto 上轉用 MiniMax-M2.5

開發人員選擇透過我們的平台執行 MiniMax-M2.5 的主要原因，是我們的「無點數」政策。我們不會強迫您加入昂貴的月費方案。您可以即時監控 API 使用量，只需為 MiniMax-M2.5 實際消耗的用量付費。當您測試新功能或擴展流量模式不可預測的產品時，這種彈性至關重要。

此外，持續掌握最新 AI 業界動態，您就會發現 MiniMax 正朝向開放權重發展。這意味著，您今天從 MiniMax-M2.5 API 實作中獲得的知識，將能在生態系變得更加開放時高度轉移應用。如果您想要在 GPTProto 技術部落格上深入了解，我們經常發布教學，說明如何為 MiniMax 系列模型最佳化提示。

使用 MiniMax-M2.5 建置智慧工作流程

雖然 MiniMax-M2.5 並不像視覺模型那樣原生支援多模態，但它是多模態工作流程的出色「協調器」。您可以使用 MiniMax-M2.5 推理使用者的要求，然後觸發其他工具—例如我們 AI 代理程式與創意工具區段中的工具—來產生圖像或音訊。這種「代理式」方法正是 MiniMax Agent 的設計目標，而 MiniMax-M2.5 則是進行這些實驗的絕佳起點。如果您喜歡我們的平台，別忘了您可以透過推薦朋友賺取佣金，協助正在尋找穩定 MiniMax-M2.5 存取管道的人。

MiniMax-M2.5 常見問題

關於 MiniMax-M2.5 API、其功能，以及與較新版本比較的常見問題。

什麼是 MiniMax-M2.5？它如何使用？

MiniMax-M2.5 是一款專為高效率推理與文字生成而設計的大型語言模型。它主要透過 API 用於內容創作、資料摘要及建構任務導向的 AI 代理等工作。雖然它是 M2.7 的前代版本，MiniMax-M2.5 仍因其在大量批次處理中的穩定性而廣受歡迎。

MiniMax-M2.5 與 MiniMax-M2.7 有何不同？

MiniMax-M2.5 是較舊的版本。與 M2.7 相比，MiniMax-M2.5 通常速度較慢，規劃與程式編寫能力也較不先進。不過，對於不需要絕對最新前沿更新的工作流程而言，MiniMax-M2.5 通常被視為可靠且成熟的模型。

MiniMax-M2.5 是多模態模型嗎？

MiniMax-M2.5 本身主要是文字推理模型。不過，它可以整合至多模態工作流程（例如 MiniMax Agent）中，協調文字、圖像與音訊的生成。其推理能力使 MiniMax-M2.5 成為多工具系統的優秀協調器。

我可以使用 MiniMax-M2.5 執行程式編碼任務嗎？

是的，MiniMax-M2.5 可以生成程式碼，但其能力不如較新的模型或專門的程式編碼 LLM。對於複雜的規劃或高難度程式編寫任務，相較於後續版本，您可能會發現 MiniMax-M2.5 需要更詳細的提示以及多次迭代。

為什麼我應該使用 MiniMax-M2.5 進行批次推理？

MiniMax-M2.5 的架構經過專門最佳化，以提供可擴展性。當您需要處理大量資料，且不需要即時回應時，MiniMax-M2.5 能以批次模式處理數百萬個 token，提供具成本效益且高度可靠的解決方案。

MiniMax-M2.5 的輸出有哪些常見問題？

部分使用者反映，在缺乏明確指引的情況下，MiniMax-M2.5 可能難以處理非常簡短的提示或極其複雜的多步驟推理。若要改善 MiniMax-M2.5 的結果，建議提供詳細的背景資訊，並使用 JSON 等結構化輸出格式。

如何將 MiniMax-M2.5 API 整合至我的應用程式？

您可以使用 GPTProto API 端點整合 MiniMax-M2.5。只需註冊、取得 API 金鑰，並依照我們的文件傳送請求即可。MiniMax-M2.5 遵循標準 API 通訊協定，因此可輕鬆導入大多數現有的 AI 應用程式。

MiniMax-M2.5 支援結構化資料輸出嗎？

是的，MiniMax-M2.5 能夠回傳 JSON 或 XML 等結構化輸出。對於使用 MiniMax-M2.5 建構需要在不同軟體元件之間傳遞資料的代理開發者而言，這是核心功能。

傳送至 MiniMax-M2.5 的資料適用什麼隱私政策？

在 GPTProto，我們高度重視您的資料安全。透過我們的 API 傳送至 MiniMax-M2.5 的資料，會依照嚴格的隱私標準處理。我們不會使用您的專有資料來訓練基礎模型，確保您的業務邏輯與使用者資料維持機密。

MiniMax-M2.5 是否提供「無點數」選項？

是的，GPTProto 為 MiniMax-M2.5 提供透明的隨用隨付定價模式。您不需要購買每月訂閱或會過期的點數；只需按照 MiniMax-M2.5 處理的 token 數量付費即可。

MiniMax-M2.5 能處理研究密集型任務嗎？

搭配檢索系統使用時，MiniMax-M2.5 非常適合研究密集型任務。它可以可靠地摘要長篇文件並擷取關鍵事實，但如同使用任何 AI 一樣，您仍應針對複雜的事實準確性驗證其輸出。

MiniMax-M2.5 很快會被取代嗎？

雖然 MiniMax-M2.7 與其他版本現已推出，MiniMax-M2.5 仍持續為重視其特定效能特徵與穩定性的使用者提供支援。我們維持 MiniMax-M2.5 的存取權限，確保您現有的整合不會中斷。

你可能也會喜歡

與本模型相關的指南、對比與更新。

所有文章

Minimax Speech 02：逼真度與 API 延遲

運用 Minimax Speech 02 掌握高保真語音合成技術。立即了解如何打造低延遲、富有情感的 AI 音訊應用程式。

MiniMax M2.7：進階 AI 與程式編碼 API

探索 MiniMax AI 的崛起、功能強大的 M2.7 模型，以及高效的 MoE 架構。立即了解如何使用這些多模態功能！

如何使用 Claude AI：完整初學者指南（2026）

不確定如何使用 Claude AI？本指南涵蓋 Chat、Cowork、Code、Projects、Skills 等功能，以及使用 Claude 完成實際工作的所有必要資訊，無需任何程式設計背景。

Google Vids：掌握 AI 分析與廣告

運用 AI 分析、更智慧的廣告稽核，以及順暢的企業驗證策略，掌握 Google Vids 生態系。立即擴展您的影片工作流程。