モデル詳細
MiniMax-M2.7
MiniMax-M2.7は、自律的な実世界における生産性と継続的な改善のために設計された次世代の大規模言語モデルです。M2.7は、自身の進化に積極的に参加するように構築されており、マルチエージェントのコラボレーションを通じて高度なエージェント機能を統合することで、動的な環境において複雑なタスクを計画、実行、改善することを可能にします。 実運用レベルのパフォーマンスのためにトレーニングされた M2.7 は、ライブデバッグ、根本原因分析、財務モデリング、Word、Excel、PowerPoint 全体にわたる完全なドキュメント生成などのワークフローを処理します。 SWE-Pro で 56.2%、Terminal Bench 2 で 57.0% などのベンチマークで優れた結果を示し、GDPval-AA で 1495 ELO を達成し、現実世界のデジタルワークフローで動作するマルチエージェントシステムの新しい標準を確立しました。
モデル仕様
- モデル ID
-
MiniMax-M2.7
- コンテキスト長
- 204.8K
- 最大出力
- 131.072K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-03
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-M2.7 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 131,072 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 131,072
MiniMax-M2.7 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、2026-03-18 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？
MiniMax-M2.7 は 204,800 トークンの context を同じ経路で提供
204,800 トークンの context を同じ経路でそのまま利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で MiniMax-M2.7 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-M2.7 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-M2.7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-M2.7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-M2.7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-M2.7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-M2.7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
はい。MiniMax-M2.7はOpenAI互換エンドポイント経由でアクセスできるため、既存のOpenAI SDKクライアントは、ベースURLをMixRouteに設定し、モデルパラメータをMiniMax-M2.7に設定することで動作します。現在のリクエストおよびレスポンス処理はそのまま維持してください。
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。