MiniMax M2.5 — SOTA LLM produktivitas dengan kemampuan coding dan agen yang kuat, konteks 200k, output ~60 tps.
MiniMax M2.5 adalah model bahasa besar yang dikembangkan oleh Minimax dan tersedia melalui API OrcaRouter. Model ini dirancang untuk memproses input bahasa alami dan menghasilkan output teks. Model…
MiniMax M2.5 unggul dalam tugas-tugas yang melibatkan pemahaman dan pembuatan teks, terutama dalam konteks yang panjang. Ia dapat merangkum dokumen panjang, menjawab pertanyaan berdasarkan materi latar belakang yang luas, menulis esai yang koheren, dan melakukan penalaran kompleks. Model ini menangani instruksi dan dapat digunakan untuk penulisan kreatif, pembuatan kode, dan penerjemahan. Namun, keluarannya dibatasi hingga 2048 token per permintaan, sehingga tidak cocok untuk menghasilkan respons yang sangat panjang dalam satu langkah. Untuk keluaran yang lebih panjang, Anda mungkin perlu merantai beberapa panggilan atau menggunakan streaming. Kekuatan model ini terletak pada kemampuannya memanfaatkan konteks besar untuk menghasilkan keluaran yang akurat dan sadar konteks.
Kasus penggunaan terbaik untuk MiniMax M2.5 memanfaatkan jendela konteks 204800-token. Contohnya termasuk menganalisis kontrak hukum yang terdiri dari puluhan halaman: model dapat menelan seluruh kontrak dan menjawab pertanyaan terperinci tentang klausa-klausa. Kasus penggunaan lainnya adalah membangun asisten obrolan yang mengingat seluruh riwayat percakapan di banyak sesi. Aplikasi pendidikan dapat memberikan penjelasan berdasarkan seluruh bab buku teks. Alat analisis kode dapat memproses seluruh repositori untuk menyarankan perbaikan atau mendokumentasikan fungsionalitas. Untuk tugas apa pun yang memerlukan sintesis volume besar teks, MiniMax M2.5 adalah kandidat yang kuat.
Meskipun memiliki kelebihan, MiniMax M2.5 mungkin bukan pilihan yang paling hemat biaya untuk semua skenario. Jika tugas Anda memiliki kebutuhan konteks yang pendek (misalnya, beberapa ribu token), model yang lebih kecil dengan biaya per token yang lebih rendah sudah cukup. Demikian pula, jika Anda membutuhkan inferensi yang lebih cepat atau throughput yang lebih tinggi, model yang lebih kecil biasanya menawarkan latensi yang lebih rendah. Untuk tugas yang tidak memerlukan konteks besar, Anda mungkin membayar lebih untuk kapasitas yang tidak terpakai. OrcaRouter menyediakan akses ke banyak model; evaluasi penggunaan token dan kebutuhan latensi Anda sebelum berkomitmen. Juga pertimbangkan bahwa output maksimum adalah 2048 token, yang mungkin tidak mencukupi untuk menghasilkan laporan panjang dalam satu panggilan.
MiniMax M2.5 hanya menerima teks sebagai masukan. Model ini tidak mendukung unggahan gambar, audio, video, atau file secara langsung. Jika aplikasi Anda memerlukan input multimodal (misalnya, menganalisis gambar atau mentranskripsi ucapan), Anda perlu memproses data tersebut menjadi teks atau menggunakan model yang berbeda. Keluarannya juga hanya berupa teks. Model ini dapat menghasilkan teks biasa atau format terstruktur seperti JSON jika diminta dengan tepat. Karena sifatnya yang hanya berbasis teks, model ini paling cocok untuk tugas pemrosesan bahasa alami klasik. Tidak ada dukungan bawaan untuk pemanggilan fungsi atau penggunaan alat, tetapi hal-hal tersebut dapat diimplementasikan secara manual melalui rekayasa prompt.
τ²-Bench adalah sebuah tolok ukur yang dirancang untuk mengevaluasi model bahasa berdasarkan kinerja berbasis tugas. Tolok ukur ini mengukur kemampuan model dalam mengikuti instruksi dan menyelesaikan tugas-tugas dunia nyata seperti ekstraksi informasi, perangkuman, dan penalaran. MiniMax M2.5 mencapai skor 95,3 pada tolok ukur ini. Hal ini menunjukkan bahwa model tersebut berkinerja baik pada evaluasi berbasis tugas ini dibandingkan dengan model lain yang diuji pada tolok ukur yang sama. Namun, τ²-Bench hanyalah satu metrik; kinerja dapat bervariasi pada tolok ukur lain atau dalam aplikasi dunia nyata. Pengguna harus mempertimbangkan kasus penggunaan spesifik mereka dan menguji model tersebut sesuai kebutuhan.
Berdasarkan skor τ²-Bench sebesar 95.3, MiniMax M2.5 menunjukkan kemampuan yang kuat dalam skenario yang berorientasi pada tugas. Jendela konteks yang besar memungkinkannya untuk menggabungkan informasi latar belakang yang ekstensif, yang kemungkinan berkontribusi pada kinerjanya dalam tugas-tugas yang memerlukan konteks mendalam. Model ini juga dibanderol dengan harga yang kompetitif untuk ukuran konteksnya, menjadikannya pilihan ekonomis untuk aplikasi konteks panjang. Model ini menangani input teks saja secara efisien. Pengguna telah melaporkan hasil yang baik pada peringkasan dokumen panjang dan tanya jawab. Arsitektur model dirancang untuk menjaga koherensi dalam ribuan token.
MiniMax M2.5 memiliki beberapa keterbatasan. Pertama, model ini hanya berbasis teks dan tidak dapat memproses gambar atau modalitas lainnya. Kedua, output maksimum adalah 2048 token, yang membatasi panjang respons individual. Ketiga, meskipun skor τ²-Bench tinggi, ada banyak tolok ukur lain (misalnya, MMLU, HumanEval) yang tidak memiliki skor publik untuk model ini. Kinerja dalam penulisan kreatif atau pembuatan kode mungkin berbeda. Keempat, data latensi dan throughput tidak disediakan; kecepatan di dunia nyata bergantung pada infrastruktur dan beban penyedia. Terakhir, model ini mungkin belum diuji seluas beberapa alternatif, sehingga perilaku pada kasus tepi kurang dapat diprediksi.
Tidak ada angka latensi atau throughput spesifik yang tersedia untuk publik untuk MiniMax M2.5. Secara umum, model dengan jendela konteks yang sangat besar bisa lebih lambat daripada model yang lebih kecil karena biaya komputasi untuk memproses banyak token. Waktu respons aktual akan bergantung pada panjang input, jumlah token output yang diminta, dan beban saat ini pada server Minimax yang diakses melalui OrcaRouter. Pengguna yang memerlukan latensi rendah harus menguji dengan ukuran prompt yang biasa mereka gunakan. Respons streaming dapat membantu mengurangi latensi yang dirasakan. Infrastruktur OrcaRouter dapat menambah sedikit overhead, tetapi dirancang untuk menjadi minimal.
MiniMax M2.5 dibanderol $0.30 per 1 juta token input dan $1.20 per 1 juta token output. Harga ini ditetapkan oleh penyedia Minimax dan diteruskan oleh OrcaRouter tanpa markup tambahan. Token dihitung oleh tokenizer penyedia; token input mencakup prompt dan pesan sistem atau konteks apa pun, sedangkan token output adalah respons yang dihasilkan. Tidak ada biaya tambahan untuk panggilan API selain konsumsi token. Harga ini membuat MiniMax M2.5 hemat biaya untuk tugas konteks panjang, terutama jika dibandingkan dengan beberapa model konteks besar lainnya.
Ketika mengevaluasi biaya, pertimbangkan bahwa biaya efektif per tugas tergantung pada jumlah token masukan dan keluaran. Untuk tugas dengan prompt yang sangat panjang (misalnya, 200k token), biaya masukan bisa signifikan: $0.30 per juta token berarti 200k token biaya $0.06 per panggilan. Biaya keluaran lebih tinggi per token, sehingga tugas yang menghasilkan respons panjang akan mengeluarkan biaya lebih besar. Jika prompt Anda pendek, model yang lebih murah dengan kualitas keluaran serupa mungkin lebih ekonomis. Juga, jika Anda dapat menyimpan cache atau menggunakan kembali bagian dari konteks, Anda mungkin dapat mengurangi biaya. Tidak ada penyebutan diskon untuk volume tinggi atau pemrosesan batch; periksa OrcaRouter untuk kemungkinan harga volume.
OrcaRouter menagih MiniMax M2.5 sesuai tarif penyedia tanpa markup. Harga yang Anda bayar per token persis sama dengan yang dikenakan Minimax. Tidak ada biaya tersembunyi atau biaya tambahan platform. Harga transparan ini berlaku untuk semua model di OrcaRouter. Penggunaan Anda dilacak dan ditagih berdasarkan jumlah token yang dilaporkan oleh OrcaRouter. Anda dapat memantau biaya di dasbor OrcaRouter. Karena tidak ada markup, biaya penggunaan MiniMax M2.5 melalui OrcaRouter sama dengan menggunakannya langsung dari Minimax, sambil mendapatkan manfaat dari API terpadu dan integrasi yang disederhanakan.
Tidak ada mekanisme caching khusus untuk MiniMax M2.5 yang disebutkan dalam fakta yang diberikan. Beberapa penyedia menawarkan caching prompt di mana awalan input yang berulang tidak dikenai biaya ulang; tidak diketahui apakah Minimax mendukung ini. Untuk mengoptimalkan biaya, Anda dapat meminimalkan panjang input dengan memangkas konteks yang tidak perlu, atau menggunakan prompt sistem yang lebih pendek. Untuk aplikasi dengan banyak panggilan serupa, pertimbangkan untuk mengelompokkan beberapa pertanyaan ke dalam satu prompt untuk berbagi biaya input. OrcaRouter tidak mengenakan biaya tambahan untuk caching, tetapi Anda perlu menerapkan caching respons tingkat aplikasi jika diinginkan.
Untuk memanggil MiniMax M2.5, kirimkan permintaan POST ke endpoint yang kompatibel dengan OpenAI milik OrcaRouter. Atur base URL ke https://api.orcarouter.ai/v1 dan sertakan kunci API Anda di header Authorization (Bearer token). Dalam body permintaan, tentukan model sebagai "minimax/minimax-m2.5". Anda dapat meneruskan parameter standar: messages (array dari objek role/content), temperature, max_tokens (hingga 2048), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, dan stop sequences. Respons akan berupa objek JSON dengan teks yang dihasilkan. OrcaRouter mendukung streaming dengan mengatur stream=true, yang mengembalikan token saat dihasilkan.
MiniMax M2.5 mendukung parameter khas dari chat completions yang kompatibel dengan OpenAI. Parameter messages menerima peran system, user, dan assistant. Parameter max_tokens dibatasi hingga 2048, sesuai dengan panjang output maksimum model. Parameter temperature mengontrol keacakan (0.0 hingga 2.0, default biasanya 0.7). top_p menggunakan nucleus sampling. frequency_penalty dan presence_penalty dapat menyesuaikan pengulangan. OrcaRouter juga mendukung parameter n untuk beberapa completion, tetapi perhatikan bahwa ini akan melipatgandakan biaya. Anda dapat menggunakan urutan stop untuk menghentikan generasi. Tidak ada pemanggilan fungsi atau penggunaan alat yang didokumentasikan secara khusus untuk model ini.
Jika saat ini Anda menggunakan model OpenAI atau API penyedia lain, migrasi ke MiniMax M2.5 melalui OrcaRouter sangat mudah. Ubah base URL Anda menjadi https://api.orcarouter.ai/v1 dan perbarui nama model menjadi "minimax/minimax-m2.5". Kode Anda yang ada untuk chat completions akan berfungsi dengan penyesuaian kecil. Pastikan kunci API Anda berasal dari OrcaRouter, bukan OpenAI. Anda mungkin perlu menyesuaikan parameter: misalnya, max_tokens tidak boleh melebihi 2048. Perhatikan juga bahwa perilaku system prompt mungkin sedikit berbeda antar model; uji secara menyeluruh. OrcaRouter menyediakan antarmuka yang konsisten, mengurangi gesekan migrasi.
Autentikasi dilakukan melalui kunci API yang disertakan dalam header Authorization. Anda bisa mendapatkan kunci API dari dasbor akun OrcaRouter Anda. Jika Anda menerima error 401, periksa apakah kunci Anda benar dan aktif. Batas kecepatan (rate limits) dan kuota penggunaan dikelola oleh OrcaRouter; periksa paket Anda untuk detailnya. Untuk error seperti 400 (bad request), pastikan body permintaan Anda sesuai dengan format yang diharapkan. OrcaRouter mencatat pesan error yang relevan. Timeout jaringan dapat terjadi; terapkan logika percobaan ulang (retry) dengan exponential backoff. Tidak ada biaya untuk permintaan yang gagal selain dari penggunaan token yang telah diproses, tetapi respons yang tidak lengkap mungkin tetap dikenakan biaya token input.
MiniMax M2.5 bersaing dengan model lain yang menawarkan jendela konteks besar, seperti Gemini dari Google dan Claude dari Anthropic, yang juga mendukung lebih dari 100 ribu token. Harganya sebesar $0.30/$1.20 per juta token bersaing, seringkali lebih rendah dari beberapa alternatif. Skor τ²-Bench sebesar 95.3 adalah indikator kuat kinerja berorientasi tugas. Namun, tanpa perbandingan langsung pada tolok ukur lain, sulit untuk menilai kualitas relatif. MiniMax M2.5 hanya teks; model seperti Gemini juga mendukung gambar. Pilihan Anda harus bergantung pada kebutuhan multimodal, kinerja tolok ukur spesifik, dan biaya. OrcaRouter memungkinkan Anda menguji beberapa model dengan mudah.
Model yang lebih kecil (misalnya, GPT-4o-mini, Llama 3.1 8B) memiliki jendela konteks yang jauh lebih kecil (biasanya 8k-128k) dan biaya per token yang lebih rendah. Untuk tugas yang sesuai dalam konteks yang lebih kecil, model-model ini lebih ekonomis dan seringkali lebih cepat. Keunggulan MiniMax M2.5 adalah konteks 204800 tokennya, yang hemat biaya dalam skala besar. Jika prompt Anda jarang melebihi 50k token, model yang lebih murah mungkin lebih baik. Selain itu, model yang lebih kecil mungkin memiliki latensi yang lebih rendah. Gunakan OrcaRouter untuk melakukan benchmark pada data spesifik Anda untuk memutuskan. Skor τ²-Bench spesifik untuk M2.5; skor model yang lebih kecil pada benchmark tersebut mungkin lebih rendah.
Tanpa perbandingan benchmark langsung, kita bisa membandingkan dari segi spesifikasi. GPT-4 dan Claude memiliki rekam jejak yang terbukti di banyak benchmark, termasuk coding dan penalaran. MiniMax M2.5 menawarkan konteks yang lebih besar (204800 vs 128k untuk GPT-4 Turbo) dengan harga per token yang lebih rendah. Namun, GPT-4 dan Claude memiliki batas output yang lebih besar (4k-8k token) dan mendukung input multimodal. MiniMax M2.5 hanya teks dan membatasi output hingga 2048 token. Untuk tugas konteks panjang yang hanya teks, MiniMax M2.5 mungkin lebih hemat biaya. Untuk tugas yang memerlukan penglihatan atau generasi yang lebih panjang, alternatif lebih baik. OrcaRouter memberi Anda akses ke semua, memungkinkan pengujian berdampingan.
Menggunakan MiniMax M2.5 bersama model lain dapat mengoptimalkan biaya dan kinerja. Misalnya, gunakan model kecil dan cepat untuk kueri sederhana dan MiniMax M2.5 hanya ketika konteks besar diperlukan. Atau gunakan sebagai buffer memori jangka panjang dalam percakapan multi-putaran. API terpadu OrcaRouter menyederhanakan peralihan antar model tanpa perubahan kode. Anda juga bisa merantai model: gunakan model ringan untuk merangkum konteks, lalu berikan ringkasan tersebut ke MiniMax. Karena penetapan harga transparan, Anda dapat menganggarkan sesuai kebutuhan. MiniMax M2.5 adalah tambahan yang solid untuk perangkat apa pun yang memerlukan pemahaman konteks mendalam.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_completion_tokensreasoningreasoning_splitstreamtemperaturetop_p| Input / 1M token | $0.300 |
| Output / 1M token | $1.20 |
| Baca cache / 1M | $0.030 |
| Tulis cache / 1M | $0.375 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/minimax/minimax-m2.5Buka @misc{orcarouter_minimax_m2_5,
title = {MiniMax M2.5 API},
author = {MiniMax},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/minimax/minimax-m2.5}
}MiniMax. (2026). MiniMax M2.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/minimax/minimax-m2.5