MiniMax-M2.7 বনাম DeepSeek-V4-Flash: আপনার কাজের জন্য কোনটি

আপনার এজেন্ট দশ মিনিট ধরে চলল, বিল এল, আর এখন আপনি ভাবছেন অন্য সস্তা মডেলটি কি কম খরচে একই কাজ করতে পারত। সংক্ষেপে বলি। যদি আপনার উত্তরগুলো ছোট হয় এবং প্রম্পট ১৮০K টোকেনে ফিট করে, তবে কাগজে-কলমে দুটি মডেলই কাজটি করতে পারে, তাই আপনার ওয়ার্কলোডের খরচই সিদ্ধান্ত নেয়। যদি আপনার ৮,১৯২ টোকেনের চেয়ে দীর্ঘ একটি একক উত্তর দরকার হয়, বা ১৮০K-এর বেশি কনটেক্সট দরকার হয়, তবে DeepSeek-V4-Flash নিন। দুটিই একটি কী এবং একটি base_url-এর পিছনে বসে, তাই আপনি প্রতিটিতে নিজের কাজ চালিয়ে সংখ্যাগুলো দেখতে পারেন।

স্পেকগুলো, CheapTokens API তথ্য (২৬ অক্টোবর ২০২৬) থেকে:

• MiniMax-M2.7 (ওপেন ওয়েট, তার Hugging Face পেজ অনুযায়ী ২২৯B প্যারামিটার): আইডি MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, ১৮০K কনটেক্সট, প্রতি উত্তরে সর্বোচ্চ ৮,১৯২ আউটপুট টোকেন।
• DeepSeek-V4-Flash, রিলিজ ০৭৩১: আইডি deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, ৩৮০K কনটেক্সট, প্রতি উত্তরে সর্বোচ্চ ৩২,৭৬৮ আউটপুট টোকেন।

দুটিই https://api.cheaptokens.dev/v1-এ OpenAI Chat Completions এবং Anthropic Messages সমর্থন করে (Anthropic SDK এবং Claude Code একই ঠিকানা ব্যবহার করে /v1 ছাড়াই)। প্রতিটি মডেলের একটি নির্দিষ্ট মূল্য আছে, পিক আওয়ার নেই, এবং একটি ব্যালেন্স সব মডেল কভার করে। বর্তমান মূল্য প্রাইসিং পেজে আছে; এই নিবন্ধে সেগুলো লাইভ প্রাইস ট্যাগ থেকে নেওয়া, তাই এগুলো সর্বদা আজকের।

কোন কাজের জন্য কোনটি#

সিদ্ধান্তকে দুই ভাগে ভাগ করে যে দুটি সংখ্যা: মডেল কতটা পড়ে এবং একবারে কতটা লিখতে পারে।

এখন টাকা, তিনটি ওয়ার্কলোডে।

কেস ১: দিনে ১,০০০ রিকোয়েস্ট সহ একটি সাপোর্ট বট#

ধরুন আপনি দিনে ১,০০০ টিকিট সহ একটি সাপোর্ট বট চালান। প্রতিটি রিকোয়েস্টে সিস্টেম প্রম্পট, কয়েকটি নলেজ-বেস স্নিপেট এবং শেষ বার্তাগুলো থাকে, প্রায় ১,৫০০ ইনপুট টোকেন। উত্তরটি প্রায় ২৫০ টোকেন। প্রতিটি মডেলে একদিনের খরচ এই রকম, পাশে OpenRouter সহ:

কলাম নয়, মোট পড়ুন। একটি রিকোয়েস্টের জন্য ইনপুট ও আউটপুট একসাথে বিল হয়, এবং এই আকারে ইনপুট আউটপুটের ছয় গুণ। মোটে, ইনপুট ও আউটপুট একসাথে গণনা করলে, দুটি মডেলই OpenRouter-এর চেয়ে সস্তা হয়। রেফারেন্সের জন্য, ২৬ অক্টোবর ২০২৬-এ OpenRouter-এর প্রতি ১M টোকেনের মূল্য: MiniMax-M2.7 $0.30 in / $1.20 out, DeepSeek-V4-Flash $0.0475 in / $0.1568 out।

কেস ২: একটি এজেন্ট লুপ যেখানে ইনপুট জমা হয়#

OpenClaw, Cline বা Aider-এর মতো এজেন্ট টুল প্রতিটি ধাপে কার্যকর কনটেক্সট আবার পাঠায়: যে ফাইলগুলো পড়েছে, টুল ফলাফল, এখন পর্যন্ত ইতিহাস। ধরে নিন প্রতি ধাপে গড়ে ৪০,০০০ ইনপুট টোকেন এবং ৬০০ আউটপুট টোকেন (একটি টুল কল এবং একটি ছোট মন্তব্য), এবং একটি ওয়ার্কিং সেশনে ২০০ ধাপ:

এজেন্ট লুপের সমস্যা এখানেই: মডেল যা আবার পড়ে তার জন্য আপনি অর্থ দেন, যা লেখে তার জন্য নয়। এখানে ইনপুট আউটপুটের ষাট গুণেরও বেশি, তাই টেবিলের ইনপুট দিকটাই বিল বহন করে।

লুপে আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো কনটেক্সট কোথায় শেষ হয়। একটি বড় রিপোজিটরিতে একটি সেশন ধাপে ধাপে বাড়ে; MiniMax-M2.7 ১৮০K পর্যন্ত ধরে, DeepSeek-V4-Flash ৩৮০K পর্যন্ত। যদি আপনার সেশনগুলো নিয়মিত ১৮০K ছাড়িয়ে যায়, বড় উইন্ডো আপনাকে হাতে ইতিহাস ছাঁটার হাত থেকে বাঁচায়। আরও মডেল জুড়ে একদিনের এজেন্ট কাজের জন্য, দেখুন OpenClaw-এর জন্য সবচেয়ে সস্তা মডেল।

কেস ৩: একটি একক উত্তরে একটি দীর্ঘ ফাইল#

এখন উল্টো আকার। আপনি একটি মডিউলের জন্য একটি সম্পূর্ণ টেস্ট স্যুট এক উত্তরে চান, এবং এটি প্রায় ২০,০০০ টোকেন হয়। MiniMax-M2.7-এ একটি উত্তর সর্বোচ্চ ৮,১৯২ টোকেন ধরে, তাই এরকম একটি রিকোয়েস্ট ফাইলের মাঝপথে থেমে যায়, এবং API আপনাকে তা জানায়: stop-এর বদলে length হিসেবে finish_reason ফেরত আসে। DeepSeek-V4-Flash একটি উত্তরে সর্বোচ্চ ৩২,৭৬৮ টোকেন নেয়, তাই পুরো ফাইল একটি কলে ফিট করে। ৬,০০০-টোকেন প্রম্পট সহ সেই কলের খরচ $0.0021।

৮,১৯২ টোকেনের অনেক নিচে শেষ হওয়া উত্তর দুটি মডেলেই ফিট করে: একটি ফাংশন, একটি ডিফ, একটি ডকুমেন্ট থেকে বের করা JSON, একটি টিকিট উত্তর। এখানে মোটই সিদ্ধান্ত নেয়। একই ৬,০০০-টোকেন প্রম্পট, একই ২,০০০-টোকেন উত্তর, তাই সারিগুলো তুলনা করুন:

আপনি যদি দীর্ঘ-উত্তরের দিকটি বিস্তারিতভাবে চান, DeepSeek-V4-Flash কুইকস্টার্ট স্ট্রিমিং এবং দীর্ঘ আউটপুট কভার করে, এবং MiniMax-M2.7 প্রাইসিং নিবন্ধে মূল্যের দিকটি আছে।

নিজের প্রম্পটে দুটোই চেষ্টা করুন#

সবচেয়ে পরিষ্কার পরীক্ষা হলো একই রিকোয়েস্ট দুটি মডেলে পাঠানো। শুধু model ফিল্ডটি বদলায়।

আপনার কী CHEAPTOKENS_API_KEY হিসেবে এক্সপোর্ট করুন (সেটআপ ডক্সে আছে) এবং চালান:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1",
    api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"],
)

MODELS = [
    "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
]
PROMPT = "Write a Python function that parses ISO 8601 dates and returns a datetime. Add three tests."

for model in MODELS:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}],
        max_tokens=4000,
    )
    print(model)
    print("  finish_reason:", r.choices[0].finish_reason)
    print("  tokens in/out:", r.usage.prompt_tokens, r.usage.completion_tokens)

আপনি দুটি ছোট ব্লক পাবেন: মডেল আইডি, finish_reason এবং usage ফিল্ড থেকে দুটি টোকেন গণনা। সম্ভবত finish_reason হলো stop, যার মানে মডেল নিজে থেকেই শেষ করেছে; যদি এটি length হয়, মডেল max_tokens-এ পৌঁছেছে, তাই এটি বাড়ান। আপনার নিজের গণনা প্রাইসিং পেজে লাইভ রেটের পাশে রাখুন এবং আপনার কাজের খরচ প্রতিটি মডেলে পাবেন, কোনো নিবন্ধের গড় নয়। Hugging Face-এ MiniMax-এর মডেল কার্ড (২৬ অক্টোবর ২০২৬-এ যাচাই করা) M2.7-এর জন্য temperature 1.0 এবং top_p 0.95 সুপারিশ করে, তাই প্রস্তুতকারকের সেটিংস চাইলে M2.7 কলে সেই দুটি প্যারামিটার যোগ করুন।

যদি কাজ না করে#

• মডেল পাওয়া যাচ্ছে না। উপরের তালিকা থেকে সম্পূর্ণ আইডি ব্যবহার করুন। minimax-m2.7-এর মতো ছোট নাম প্রাইস ট্যাগের লেবেল; API MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 এবং deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 নেয়।
• সংযোগ ব্যর্থ হয়। OpenAI SDK-এর জন্য ঠিকানা /v1 দিয়ে শেষ হয়। Anthropic SDK এবং Claude Code-এর জন্য হয় না।
• উত্তর মাঝবাক্যে শেষ হয়। finish_reason পরীক্ষা করুন। যদি এটি length হয়, max_tokens মডেলের সীমা পর্যন্ত বাড়ান, অথবা ৮,১৯২ টোকেনের বেশি দরকার হলে কাজটি DeepSeek-V4-Flash-এ সরান।

দুটি মডেলই DeepSeek এবং MiniMax পেজেও আছে যদি আপনি পণ্যের দৃশ্য চান।