Hangi MiniMax modeli? M3.1 Flash, M3, M2.7 ve M2.5

Kısa yanıt: yeni bir entegrasyonda M3.1 Flash ile başlayın

LLMTR, farklı sağlayıcıların dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. MiniMax'in altı metin modeli burada https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasından, llmtr.com hesabınızın aynı API anahtarıyla çağrılır: minimax/minimax-m3.1-flash, minimax/minimax-m3, minimax/minimax-m2.7, minimax/minimax-m2.7-highspeed, minimax/minimax-m2.5 ve minimax/minimax-m2.5-highspeed. Birinden ötekine geçmek çoğu istekte model dizgesini değiştirmektir; düşünme ayarını taşıyan alan bunun istisnasıdır.

LLMTR kataloğunda M3.1 Flash, ailenin diğer beş modelinden düşük fiyatlıdır: 1 milyon token başına 0,15 $ girdi ve 0,60 $ çıktı. M3 ile aynı 1.000.000 token bağlamı ve tek yanıtta 524.288 token çıktı sınırını taşır, görsel ve video kabul eder. M3'ü seçtiren düşünmeyi kapatabilmektir; M2.7 ve M2.5'i seçtiren ise bu modellerle kurulmuş ve davranışlarına göre ayarlanmış mevcut bir akıştır. Highspeed sürümleri aynı modeli daha yüksek çıktı hızıyla, girdi ve çıktıda iki kat fiyatla verir.

• MiniMax, Pay-as-you-go pricing · 2026-10-19

Hangi MiniMax modeli seçilmeli?

Yeni bir entegrasyona başlıyorsanız M3.1 Flash: daha düşük fiyat, 1.000.000 token bağlam, görsel ve video girdisi, JSON nesne modu ve istek başına seçilen düşünme derinliği. Kısa sınıflandırma ya da tek cümlelik özet gibi işlerde düşünmesiz cevap istiyorsanız M3: düşünme reasoning: false ya da :fast son ekiyle kapatılır, bu da gecikmeyi ve çıktı token'larını azaltır. İstemleriniz 204.800 token'ın altında kalıyor ve yalnızca metin gönderiyorsanız M2.7 ve M2.5 de çalışır; ancak katalogda ikisinin de girdi ve çıktı fiyatı M3.1 Flash'ın iki katıdır ve ikisi de görsel ya da video kabul etmez.

Highspeed sürümleri, MiniMax'in tanımıyla aynı modelin daha hızlı hâlidir: MiniMax standart M2.7 ve M2.5 için saniyede yaklaşık 60, Highspeed sürümleri için yaklaşık 100 token çıktı hızı belirtir. LLMTR'de Highspeed sürümlerinin girdi ve çıktı fiyatı standart sürümün iki katıdır, önbellekten okunan girdinin fiyatı aynıdır. Tablo altı satırı LLMTR kataloğundaki değerlerle gösterir; fiyatlar 1 milyon token başına girdi / önbellekten okunan girdi / çıktı sırasıyladır.

• MiniMax, Model Invocation guide · 2026-10-19

Aynı istek altı modelde ne kadar tutar?

Önbellek isabeti olmadan, 20.000 token'lık istem ve 2.000 token'lık yanıt M3.1 Flash'ta 0,0042 $, M3, M2.7 ve M2.5'te 0,0084 $, iki Highspeed sürümünde 0,0168 $ tutar. 150.000 token'lık istem ve aynı yanıtta M3.1 Flash 0,0237 $, M3, M2.7 ve M2.5 0,0474 $, Highspeed sürümleri 0,0948 $ olur. M3'ün fiyatı istem 512.000 token'ı aştığında 0,60 $ girdi ve 2,40 $ çıktıya çıkar; M3.1 Flash'ta böyle bir kademe yoktur. 204.800 token'ı aşan bir istem M2 modellerinin bağlam penceresine sığmaz; böyle istemlerde seçenek M3.1 Flash ve M3'tür.

Gerçek tutarı token sayıları belirler ve modeller aynı soruya farklı uzunlukta cevap verebilir. Aşağıdaki Python örneği aynı soruyu altı modele gönderir; her biri için token sayılarını, bu fiyatlarla hesaplanan tutarı ve yanıtın kaç saniyede geldiğini yazdırır. Highspeed sürümünün sizin işinizde süreyi nasıl değiştirdiğini bu çıktıdan görebilirsiniz. reasoning_effort yalnızca bu alanı kabul eden M3.1 Flash'a gönderilir.

Aynı soruyu altı MiniMax modeline https://llmtr.com/v1/chat/completions üzerinden gönderip token kullanımını, yanıt süresini ve tutarı yazdıran OpenAI Python SDK örneği.

import os
import time

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key=os.environ["LLMTR_API_KEY"])

# Per 1M tokens: input, cached input, output (M3: prompts up to 512,000 tokens).
PRICES = {
    "minimax/minimax-m3.1-flash": (0.15, 0.015, 0.60),
    "minimax/minimax-m3": (0.30, 0.06, 1.20),
    "minimax/minimax-m2.7": (0.30, 0.06, 1.20),
    "minimax/minimax-m2.7-highspeed": (0.60, 0.06, 2.40),
    "minimax/minimax-m2.5": (0.30, 0.03, 1.20),
    "minimax/minimax-m2.5-highspeed": (0.60, 0.03, 2.40),
}
# reasoning_effort is sent only to the model that accepts it.
EXTRA = {"minimax/minimax-m3.1-flash": {"reasoning_effort": "low"}}
messages = [{"role": "user", "content": "Write a Python function that validates an IBAN."}]

for model, (inp, cached, out) in PRICES.items():
    started = time.perf_counter()
    response = client.chat.completions.create(
        model=model, messages=messages, max_tokens=4096, **EXTRA.get(model, {})
    )
    seconds = time.perf_counter() - started
    usage = response.usage
    details = usage.prompt_tokens_details
    hit = (details.cached_tokens or 0) if details else 0
    cost = ((usage.prompt_tokens - hit) * inp + hit * cached + usage.completion_tokens * out) / 1_000_000
    print(model, usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens, f"{seconds:.1f}s", f"${cost:.6f}")

Düşünme ayarı modelden modele değişir

M3.1 Flash'ta düşünme kapatılamaz. Derinliği reasoning_effort ile low, medium, high, xhigh ve max arasından seçilir; alan gönderilmediğinde max uygulanır. Gecikme ve çıktı token'ı önemliyse low gönderin. reasoning: false ve thinking: { type: disabled } bu modelde 400 döner. Düşünme çıktı sınırına sayıldığı için max_tokens değerini düşük tutmayın.

M3'te düşünme varsayılan olarak açıktır; gövdede reasoning: false ya da model kimliğinde :fast son eki onu kapatır. M3 ve dört M2 modeli reasoning_effort seviyesi kabul etmez ve bu alanı taşıyan istek 400 döner. Bu yüzden M3.1 Flash'tan M3'e ya da bir M2 modeline geçerken reasoning_effort alanını gövdeden çıkarın; ters yönde reasoning: false ya da :fast yerine reasoning_effort: low yazın.

Girdi türleri, JSON ve araç çağrısı

Görsel ve video girdisi ailede yalnızca M3.1 Flash ve M3'te vardır; M2.7, M2.5 ve Highspeed sürümleri yalnızca metin kabul eder. M3.1 Flash'ta görseli image_url, videoyu video_url parçasıyla base64 data URL olarak gönderin. Görsel ve video token'ları prompt_tokens içinde sayılır ve girdi fiyatından faturalanır.

JSON nesne modu, yani response_format içinde type: json_object, altı modelden yalnızca M3.1 Flash'ın kartında listelenir. Katı json_schema bu altı kartın hiçbirinde listelenmez; gelen alanları kendi tarafınızda doğrulayın. Araç çağrısı altı modelin kartında da listelenir. M3.1 Flash'ta çok adımlı araç döngülerinde, araç çağrısını içeren asistan mesajını reasoning_content alanıyla birlikte geri gönderin.

Altısını aynı anahtarla denemek

llmtr.com'da bir hesap açın, Dashboard > Faturalandırma'dan bakiye yükleyin ve Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun. OpenAI uyumlu SDK'nızda temel adresi https://llmtr.com/v1 yapın; aynı anahtar altı modelde de çalışır ve her istek işlendiği andaki katalog fiyatıyla bakiyeden düşer. Akış altı modelde de stream: true ile çalışır.

M2.7 ya da M2.5 ile çalışan bir akışınız varsa geçişi kendi istemlerinizden bir değerlendirme setiyle yapın: aynı istemleri M3.1 Flash'a gönderin, cevapları ve usage içindeki token sayılarını yan yana koyun, sonuç işinize uyuyorsa kimliği değiştirin. M2 modelleri katalogda listelenmeye devam eder. API anahtarınıza bir harcama sınırı koymak deneme sırasında maliyeti sınırlar.

MiniMax modelini kendi isteminizle seçme

Aynı LLMTR anahtarıyla altı MiniMax modeline aynı istemi gönderin, token sayısını, yanıt süresini ve tutarı karşılaştırıp kimliği seçin.

1. Anahtar. llmtr.com'da bakiye yükleyin ve Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun.
2. Aynı istem. Kendi değerlendirme setinizi altı model kimliğiyle https://llmtr.com/v1/chat/completions uç noktasına gönderin.
3. Seçim. Cevapları, token sayılarını, yanıt süresini ve tutarı karşılaştırıp model kimliğini seçin.

Sık sorulan sorular

MiniMax modellerinin fiyatı ne kadar?

1 milyon token başına girdi / önbellekten okunan girdi / çıktı: M3.1 Flash 0,15 $ / 0,015 $ / 0,60 $; M3 0,30 $ / 0,06 $ / 1,20 $, 512.000 token üstü istemde 0,60 $ / 0,12 $ / 2,40 $; M2.7 0,30 $ / 0,06 $ / 1,20 $; M2.7 Highspeed 0,60 $ / 0,06 $ / 2,40 $; M2.5 0,30 $ / 0,03 $ / 1,20 $; M2.5 Highspeed 0,60 $ / 0,03 $ / 2,40 $.

MiniMax Highspeed ne demek?

Aynı modelin daha hızlı çıktı veren sürümü. MiniMax, M2.7 ve M2.5 için saniyede yaklaşık 60, Highspeed sürümleri için yaklaşık 100 token çıktı hızı belirtir. LLMTR'de Highspeed sürümlerinin girdi ve çıktı fiyatı standart sürümün iki katıdır.

Hangi MiniMax modelleri görsel ve video kabul eder?

M3.1 Flash ve M3. M2.7, M2.5 ve Highspeed sürümleri yalnızca metin kabul eder ve bağlam pencereleri 204.800 token'dır.

İlgili yazılar

• MiniMax M3.1 Flash API: ilk istek, reasoning_effort ve fiyat
• MiniMax M3.1 Flash mı, M3 mü? Fiyat ve özellik farkı
• 1M bağlamlı Flash modelleri: MiniMax, DeepSeek, Qwen, GLM
• MiniMax M3.1 Flash, Haiku 5.5, GPT-6 Luna ve Gemini 3.8 Flash

• MiniMax M3.1 Flash model sayfası
• MiniMax M3 model sayfası
• MiniMax M2.7 model sayfası
• MiniMax M2.7 Highspeed model sayfası
• MiniMax M2.5 model sayfası
• MiniMax M2.5 Highspeed model sayfası
• MiniMax M3.1 Flash dokümantasyonu