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chat.minimax_m1_80k
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MiniMax M1 80k 是 80K 思考預算檔的 MiniMax-M1——一個開源權重、混合閃電注意力的推理模型，帶 1M token 上下文視窗，因而有充足空間在長文件、數學、難程式設計與用工具的代理上深入推理。在 RouterBase 上透過相容 OpenAI 的端點提供，輸入 $0.40 / 1M、輸出 $2.20 / 1M，比標準價低 5%；它是 40k 變體更深思考的同胞。

Input
MiniMax M1 80k
max_tokens4096
temperature1
top_p1
presence_penalty0
frequency_penalty0
MiniMax M1 80k Online
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MiniMax M1 80k API —— 長上下文推理，80K 思考預算

MiniMax M1 80k API 以 80K 思考預算檔提供 MiniMax-M1——一個開源權重的混合注意力推理模型，帶 1M token 上下文視窗。

MiniMax M1 是一個開源權重、混合注意力的推理模型：其 lightning attention（閃電注意力）設計能高效擴展長推理，並可讀取多達 1M token 的上下文。MiniMax M1 80k API 執行 80K 思考預算變體，讓模型在作答前有更多空間逐步推理——它是 40k 檔更深思考的同胞。這讓它非常適合長上下文分析、數學、難程式設計與用工具的代理，這些場景裡額外的思考物有所值。

你透過 RouterBase、以 OpenAI chat-completions 協議存取 MiniMax M1 80k API；把模型設為 minimax-m1-80k，客戶端無需改動。MiniMax M1 80k API 計費為每百萬輸入 token $0.40、輸出 $2.20——比標價低 5%，一把金鑰貫通整個目錄。

盡情推理

MiniMax M1 80k API 給你什麼

既有思考的空間，也有閱讀的空間。

混合閃電注意力

MiniMax M1 採用混合閃電注意力設計，因此 MiniMax M1 80k API 擴展長推理時不再走舊的成本曲線。

80K 思考預算

MiniMax M1 80k API 給模型 80K token 的思考預算——比 40k 檔有更多推理空間。

1M token 上下文

1M token 視窗讓 MiniMax M1 80k API 在單次呼叫裡容納長文件、程式庫與工具軌跡。

推理、數學、程式設計

延展的思考讓 MiniMax M1 80k API 在長上下文分析、數學與難程式設計上表現強勁。

用工具的代理

可靠的函式呼叫讓 MiniMax M1 80k API 成為用工具代理的扎實骨幹。

開源權重，託管提供

MiniMax M1 是開源權重；MiniMax M1 80k API 讓你無需自建即可託管使用。

RouterBase dashboard preview
開跑

三步完成對 MiniMax M1 80k API 的首次呼叫

接一次線，然後把又長又難的問題餵給它。

  1. 建立金鑰

    一把 RouterBase 金鑰即可存取 MiniMax M1 80k API 及目錄裡的每個模型。

  2. 指向並命名

    把任意 OpenAI 客戶端發往 routerbase.com/v1，model=minimaxai/minimax-m1-80k。串流與函式呼叫開箱即用。

  3. 餵給它長上下文

    MiniMax M1 80k API 可吃下多達 1M token 的上下文，並隨每個回應返回用量，成本按次可見。

Get API Key Read docs
定價

按使用量付費

RouterBase 透傳合作方價格，與模型官方公開 API 價格對比。

生產裡的深度推理

正在基於 MiniMax M1 80k API 打造的團隊

把長上下文與延展思考投入實用。

Farida HaidariHead of AI, Cirrus

MiniMax M1 80k API 啃完了我們最長的分析提示，我們無需裁剪上下文。

Viktor LindholmStaff Engineer, Halberd

80K 思考預算讓 MiniMax M1 80k API 找到了較短檔漏掉的解法。

Anjali KapoorCTO, Meadowlark

1M token 視窗讓 MiniMax M1 80k API 一次讀完了我們的整份規範。

Samuel AdeyemiFounder, Baobab Works

輸入 $0.40，MiniMax M1 80k API 給了我們深度推理，卻沒有旗艦的帳單。

Noa PeretzBackend Lead, Tidewell

函式呼叫很穩，於是我們的代理在最難的步驟上跑 MiniMax M1 80k API。

Hyun-woo JangML Lead, Hangang Grid

在長數學鏈上，別的模型會漂移，MiniMax M1 80k API 依舊保持連貫。

Chiara GrecoPrincipal Engineer, Vetta

混合注意力意味著 MiniMax M1 80k API 上的長上下文沒有讓我們的延遲爆掉。

Mathieu RouxFounder, Cygne

切到 MiniMax M1 80k API 只改了一個字串，延展推理很值。

Karin NilssonEngineering Manager, Fjall

我們把深度推理任務路由到 MiniMax M1 80k API，一切保持在一把金鑰之內。

MiniMax M1 80k API —— 常見問題

把流量導過來之前該知道的。

RouterBase 對 80K 思考預算檔 MiniMax-M1 的託管接入——一個開源權重的混合注意力推理模型，透過相容 OpenAI 的端點提供。