モデル詳細
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5は、実世界の生産性を念頭に設計された最先端の大規模言語モデルです。 M2.5は、多様な複雑な現実世界のデジタル作業環境で訓練を受け、M2.1のコーディングの専門知識を基盤として、一般的なオフィス作業へと拡張し、Word、Excel、PowerPointファイルの作成と操作、多様なソフトウェア環境間のコンテキスト切り替え、異なるエージェントチームと人間のチーム間での作業に習熟します。 M2.5は、SWE-Bench Verifiedで80.2%、Multi-SWE-Benchで51.3%、BrowseCompで76.3%のスコアを獲得しており、プランニングを通じてアクションと出力を最適化するようにトレーニングされているため、以前の世代よりもトークン効率も優れています。
モデル仕様
- モデル ID
-
MiniMax-M2.5
- コンテキスト長
- 204.8K
- 最大出力
- 32.768K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-02
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$0.3000 /1M Tokens
生成
$1.2000 /1M Tokens
キャッシュ読み取り
$0.0600 /1M Tokens
キャッシュ作成
$0.3750 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか？
テキスト生成モデル、入力：テキスト、出力：テキスト
MiniMax-M2.5 はテキスト生成モデルです。仕様は、context window は 204,800 トークン、1 回の最大出力は 32,768 トークン。
使う前に何を確認すべきですか？
204,800 context、出力上限 32,768
MiniMax-M2.5 の採用前に、標準入力は $0.3／100 万トークン、対応が宣言されている機能：ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、OpenAI SDK 互換、2026-02-12 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか？
base URL の変更だけで MiniMax-M2.5 を利用
MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で MiniMax-M2.5 を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID MiniMax-M2.5 に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
MiniMax-M2.5は関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
MiniMax-M2.5は、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
MiniMax-M2.5はストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
MiniMax-M2.5は、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してMiniMax-M2.5を呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合（最大100%）
09
FAQ
MiniMax-M2.5はカタログ上でgpt-5.4-nano、gpt-5.3-codex、glm-4-0520と並んで表示されます。請求額とユーザーエクスペリエンスに影響を与える要素、つまり、独自のプロンプトでのタスク品質、同時実行時のレイテンシ、コンテキストと出力の制限、トークン単位ではなく完了したタスク単位のコストについて比較してください。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。