简短结论
MiniMax M2是MiniMax旗下的模型,定价为每百万输入token $0.255,每百万输出token $1.02,上下文窗口为205K token。一次标准回答,即输入1000个token、输出500个token,费用为$0.0008。在Whizi中,它每条消息消耗1点数,需要Powerhouse套餐及以上。
这使它在目录中属于较便宜的模型之一:89个收费模型中有65个单次回答费用更高,23个更低。
MiniMax M2的价格
标价是提供商按token收取的费用。一次标准回答的费用是更有用的数字,因为无论每个模型的计费方式如何,它都能以相同的工作量衡量所有模型的价格。
| 每百万输入token | $0.255 |
| 每百万输出token | $1.02 |
| 单次标准回答 | $0.0008 |
| 一千次回答 | $0.7650 |
| 上下文窗口 | 205K token |
| Whizi中每条消息的点数 | 1 |
| 最低Whizi套餐 | Powerhouse |
| 按费用排名(共89个收费模型) | 24 |
价格为OpenRouter收录的MiniMax官方费率,最近一次更新于2026-08-20。涵盖29家提供商共100个模型的完整数据集是AI模型成本指数,可免费署名转载。
在Whizi中的费用
Whizi按点数而非token计量消息,MiniMax M2每条消息收取1点数。费用不会因消息长度或回答长度而变化,所以一句简单提问和一次长文档分析的花费相同。
| 套餐 | 每月价格 | 每月点数 | 该模型可用消息数 |
|---|---|---|---|
| Powerhouse | $49.99,年付则为$34.99 | 8,000 | 8,000 |
MiniMax M2属于Powerhouse目录。任何未在Starter或Pro套餐中明确列出的模型都归入Powerhouse,这是前沿模型和专业模型的默认设置。详见套餐与限制。
价格对比
与目录中最便宜的模型Ling-3.0-flash(每次回答$0.000053)相比,MiniMax M2的费用高出14倍。与中位数模型Kimi K2 0711($0.0017)相比,它的费用便宜2.2倍。
来自MiniMax的相邻模型:
| 模型 | 单次回答 | 上下文 | 点数 |
|---|---|---|---|
| MiniMax M2(本页) | $0.0008 | 205K | 1 |
| MiniMax M3 | $0.0009 | 1M | 1 |
它是收费目录中最便宜的MiniMax模型,因此在该提供商内部没有更低价的选项可以切换。
实际使用中的上下文窗口
MiniMax M2接受205K token的上下文,大约相当于310页文本。这低于收费目录的中位数。
宣传的上下文与实际可用的上下文并非一回事。在达到标称上限之前,回忆能力往往会先下降,尤其是长输入内容中间部分的信息,所以实际测试方法是上传一份长文档,询问埋藏在文档中段的内容,而不是直接相信这个数字。
当你使用自己的文件时,这个数字最为关键。如果文档长度超出所选模型的处理能力,在同一对话中切换到上下文更大的模型可以延续对话线索,让你无需从头开始。详见对话中途切换模型。
- 输入每百万token $0.255,输出每百万token $1.02
- 单次标准回答$0.0008,一千次回答$0.7650
- 205K token上下文窗口
- Whizi中每条消息消耗1点数
- 需要Powerhouse套餐及以上
- 在89个收费模型中按费用排名第24
常见问题
MiniMax M2的费用是多少?
按标价计算,每百万输入token $0.255,每百万输出token $1.02,相当于一次标准回答(输入1000个token、输出500个token)$0.0008,一千次则为$0.7650。在Whizi中,它按月度额度计算,每条消息1点数,而非按token计费。
哪个Whizi套餐包含MiniMax M2?
Powerhouse及以上套餐,每月$49.99,或年付$34.99。每条消息1点数,Powerhouse套餐的8,000点数额度如果全部用于该模型,可支持8,000条消息,多数人会搭配1点数的模型处理日常工作,以延长额度使用时间。
MiniMax M2的上下文窗口是多大?
205K token,大约相当于310页文本,低于收费目录的中位数。应将其视为上限而非实际可用数值:回忆能力通常会在达到标称上限之前下降,尤其是长输入内容中间部分的信息。
MiniMax M2与其他模型相比是否昂贵?
它在89个收费模型中按单次回答费用排名第24,即65个模型更贵,23个更便宜。整个目录从最便宜到最贵的价差约为2000倍,远超多数人的预期,所以"昂贵"与否只有相对于你原本会使用的具体替代模型才有意义。