MiniMax M2.5 — 最先进的生产力大语言模型，具备强大的编程和智能代理能力，200k上下文，约60 tps输出。
MiniMax M2.5 是由 Minimax 开发并通过 OrcaRouter 的 API 提供的大语言模型。它专为处理自然语言输入并生成文本输出而设计。该模型可通过兼容 OpenAI 的端点访问，这意味着您只需进行少量配置更改，即可使用现有代码和库（如 OpenAI Python SDK）。MiniMax M2.5 为纯文本模型，不支持图像、音频或其他模态。其主要特色在于拥有 204800…
MiniMax M2.5 在理解和生成文本（尤其是长文本）方面表现出色。它可以总结长篇文档、基于大量背景材料回答问题、撰写连贯的论文，并执行复杂的推理。该模型擅长遵循指令，可用于创意写作、代码生成和翻译。然而，每次请求的输出限制为2048个token，因此不适合单次生成非常长的回复。如需更长的输出，可能需要多次调用或使用流式传输。该模型的优势在于利用其大上下文能力生成准确且具有上下文感知能力的输出。
MiniMax M2.5 的最佳应用场景利用了其 204800 个 token 的上下文窗口。例如，分析数十页的法律合同：模型可以摄入整份合同，并就条款细节回答详细问题。另一个用例是构建一个能跨多个会话记住完整对话历史的聊天助手。教育应用可以根据整个教科书章节提供解释。代码分析工具可以处理整个代码仓库，以建议修复或记录功能。对于任何需要综合大量文本的任务，MiniMax M2.5 都是一个强有力的候选方案。
尽管MiniMax M2.5有其优势，但它可能并非所有场景下最具成本效益的选择。如果您的任务上下文长度要求较短（例如几千个token），一个单token成本更低的较小模型就已足够。同样，若您需要更快的推理速度或更高的吞吐量，较小模型通常能提供更低的延迟。对于不需要大上下文的任务，您可能为未使用的容量多付了钱。OrcaRouter提供多种模型的访问权限；在决定前请评估您的token用量和延迟需求。另外需注意，最大输出为2048个token，单次调用可能难以生成长篇报告。
MiniMax M2.5 仅接受文本作为输入，不支持直接上传图像、音频、视频或文件。若您的应用需要多模态输入（如图像分析或语音转录），您需要先将这些数据预处理为文本，或改用其他模型。输出同样仅为文本。该模型可以生成纯文本，或在适当提示下生成 JSON 等结构化格式。由于其纯文本特性，它最适用于经典自然语言处理任务。模型没有内置的函数调用或工具使用支持，但可以通过提示工程手动实现。
τ²-Bench是一个旨在评估语言模型在任务导向性能上的基准测试。它衡量模型遵循指令并完成实际任务（如信息提取、摘要和推理）的能力。MiniMax M2.5在此基准测试中获得了95.3分。这表明与在同一基准测试中测试的其他模型相比，该模型在任务导向评估上表现良好。然而，τ²-Bench只是其中一个指标；在其他基准测试或实际应用中，性能可能会有所不同。用户应根据自己的具体使用场景对模型进行相应测试。
根据其95.3的τ²-Bench得分，MiniMax M2.5在面向任务的场景中展示了强大能力。大上下文窗口使其能够融入广泛的背景信息，这很可能有助于其在需要深度上下文的任务上的表现。该模型在其上下文大小下定价也颇具竞争力，使其成为长上下文应用的经济选择。它高效处理纯文本输入。用户报告在长文档摘要和问答方面取得了良好效果。该模型的架构旨在保持数千个token的连贯性。
MiniMax M2.5 存在若干局限。首先，它仅支持文本，无法处理图像或其他模态。其次，最大输出为 2048 个 token，限制了单次回复的长度。第三，虽然 τ²-Bench 得分较高，但在许多其他基准测试（如 MMLU、HumanEval）上，该模型并无公开分数。在创意写作或代码生成方面的表现可能有所差异。第四，未提供延迟和吞吐量数据；实际速度取决于服务商的基础设施与负载。最后，该模型可能不如某些替代方案经过广泛测试，因此边缘情况下的行为较难预测。
目前尚无 MiniMax M2.5 的具体延迟或吞吐量公开数据。一般来说，拥有极大上下文窗口的模型由于需要处理大量 Token，计算成本更高，因此可能比小型模型更慢。实际响应时间取决于输入长度、请求的输出 Token 数量，以及通过 OrcaRouter 访问的 Minimax 服务器的当前负载。对延迟有要求的用户应使用其典型提示词大小进行测试。流式响应有助于减少感知延迟。OrcaRouter 的基础设施可能会增加少量开销，但其设计已将影响降至最低。
MiniMax M2.5 的定价为每100万输入代币0.30美元，每100万输出代币1.20美元。此定价由提供商Minimax设定，并由OrcaRouter直接传递，没有任何额外加价。代币由提供商的标记器计数；输入代币包括提示词以及任何系统消息或上下文，而输出代币则是生成的回复。除了代币消耗外，API调用不收取任何额外费用。这一价格使得MiniMax M2.5在处理长上下文任务时具有成本效益，尤其是与某些其他大上下文模型相比时。
在评估成本时，需考虑每项任务的有效成本取决于输入和输出token的数量。对于提示词非常长的任务（例如20万token），输入成本可能较高：每百万token0.30美元意味着每次调用20万token的成本为0.06美元。输出token的单价更高，因此生成较长回复的任务会产生更高费用。如果提示词较短，使用输出质量相近但更便宜的模型可能更经济。此外，如果能够缓存或重用部分上下文，则可能降低成本。目前未提及批量处理或高流量折扣，请查看OrcaRouter了解可能的批量定价方案。
OrcaRouter 以提供商费率计费 MiniMax M2.5，零加价。你为每个 token 支付的价格与 Minimax 收取的完全一致。没有隐藏费用或平台附加费。这种透明定价适用于 OrcaRouter 上的所有模型。你的使用情况基于 OrcaRouter 报告的 token 数量进行追踪和计费。你可以在 OrcaRouter 仪表盘中监控费用。由于没有加价，通过 OrcaRouter 使用 MiniMax M2.5 的成本与直接通过 Minimax 使用完全相同，同时还能享受统一 API 和简化集成的优势。
在提供的事实中，未提及MiniMax M2.5的具体缓存机制。部分提供商提供提示缓存功能，可对重复的输入前缀免于重复计费，但尚不清楚Minimax是否支持此功能。为优化成本，您可以通过精简不必要的上下文来最小化输入长度，或使用更短的系统提示。对于具有大量相似调用的应用，可考虑将多个问题合并到单个提示中，以分摊输入成本。OrcaRouter不会对缓存额外收费，但如果您需要，则需自行实现应用层面的响应缓存。
要调用MiniMax M2.5，请向OrcaRouter的兼容OpenAI的端点发送POST请求。将基础URL设置为https://api.orcarouter.ai/v1，并在Authorization头（Bearer令牌）中包含您的API密钥。在请求体中，将模型指定为"minimax/minimax-m2.5"。您可以传递标准参数：messages（角色/内容对象的数组）、temperature、max_tokens（最多2048）、top_p、frequency_penalty、presence_penalty以及停止序列。响应将是一个包含生成文本的JSON对象。OrcaRouter通过设置stream=true支持流式传输，这会返回实时生成的令牌。
MiniMax M2.5 支持 OpenAI 兼容的聊天补全典型参数。`messages` 参数接受 system、user 和 assistant 角色。`max_tokens` 参数上限为 2048，与模型的最大输出长度一致。`temperature` 参数控制随机性（0.0 到 2.0，默认通常为 0.7）。`top_p` 使用核采样。`frequency_penalty` 和 `presence_penalty` 可调节重复性。OrcaRouter 还支持 `n` 参数以实现多次补全，但请注意这会使成本倍增。您可以使用停止序列来停止生成。该模型没有专门的函数调用或工具使用文档。
如果您目前正在使用OpenAI模型或其他提供商的API，通过OrcaRouter迁移到MiniMax M2.5非常简单。将您的base URL更改为https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型名称更新为"minimax/minimax-m2.5"。您现有的聊天补全代码只需稍作调整即可运行。请确保您的API密钥来自OrcaRouter而非OpenAI。您可能需要调整参数：例如，max_tokens不能超过2048。另外请注意，不同模型间的系统提示行为可能存在细微差异，请进行充分测试。OrcaRouter提供一致的接口，可降低迁移难度。
认证通过传递在Authorization标头中的API密钥完成。您可以从OrcaRouter账户仪表板获取API密钥。如果收到401错误，请检查您的密钥是否正确且处于活跃状态。速率限制和使用配额由OrcaRouter管理；有关详细信息，请查看您的套餐。对于诸如400（错误请求）之类的错误，请验证您的请求体是否符合预期的格式。OrcaRouter会记录相关的错误消息。可能会发生网络超时；请实现带有指数退避的重试逻辑。失败的请求除已处理的token消耗外不产生任何费用，但不完整的响应仍可能产生输入token费用。
MiniMax M2.5 与其他提供大上下文窗口的模型竞争，例如 Google 的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude，它们也支持超过 10 万 token。其定价为每百万 token 0.30/1.20 美元，具有竞争力，通常低于一些替代品。τ²-Bench 得分 95.3 是任务导向性能的一个强烈指标。然而，如果没有其他基准测试的直接比较，很难评估相对质量。MiniMax M2.5 仅支持文本；像 Gemini 这样的模型也支持图像。你的选择应取决于多模态需求、特定基准测试性能和成本。OrcaRouter 允许你轻松测试多个模型。
较小的模型（如GPT-4o-mini、Llama 3.1 8B）的上下文窗口通常小得多（通常为8k-128k），且每个token的成本更低。对于适合较小上下文的任务，这些模型更经济且通常速度更快。MiniMax M2.5的优势在于其204800个token的上下文，在大规模应用时性价比高。如果您的提示词很少超过5万个token，那么更便宜的模型可能更合适。此外，较小的模型可能具有更低的延迟。建议使用OrcaRouter在您的具体数据上进行基准测试来决定。τ²-Bench得分是M2.5特有的；较小模型在该基准测试上的得分可能会较低。
在没有直接基准对比的情况下，我们可以通过规格参数进行比较。GPT-4和Claude在包括编程和推理在内的众多基准测试中已证明其出色表现。MiniMax M2.5提供了更大的上下文窗口（204800个token，而GPT-4 Turbo为128k），且每个token的定价更低。然而，GPT-4和Claude具有更大的输出限制（4k-8k tokens）并支持多模态输入。MiniMax M2.5仅支持文本，且输出限制为2048个token。对于纯文本的长上下文任务，MiniMax M2.5可能更具成本效益。对于需要视觉功能或更长生成的任务，其他替代方案更优。OrcaRouter可让您访问所有这些模型，从而进行并排测试。
将MiniMax M2.5与其他模型搭配使用，可以优化成本与性能。例如，对于简单查询使用小型快速模型，仅在需要大上下文时才使用MiniMax M2.5；或将其作为多轮对话中的长期记忆缓存。OrcaRouter的统一API无需修改代码即可轻松切换模型。您还可以串联模型：使用轻量级模型总结上下文，再将摘要输入MiniMax。由于定价透明，您可以相应制定预算。在需要深度上下文理解的场景中，MiniMax M2.5是任何工具套件的坚实补充。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
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| 输入 / 1M tokens | $0.300 |
| 输出 / 1M tokens | $1.20 |
| 缓存读取 / 1M | $0.030 |
| 缓存写入 / 1M | $0.375 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
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author = {MiniMax},
year = {2026},
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}MiniMax. (2026). MiniMax M2.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/minimax/minimax-m2.5