MiniMax-M2.7 बनाम DeepSeek-V4-Flash: आपके काम के लिए कौन

आपका एजेंट दस मिनट तक चला, बिल आ गया, और अब आप सोच रहे हैं कि क्या दूसरा सस्ता मॉडल भी वही काम कम में कर देता। यहाँ छोटा जवाब है। अगर आपके जवाब छोटे हैं और प्रॉम्प्ट 180K टोकन में फिट होता है, तो दोनों मॉडल कागज़ पर काम के लिए फिट हैं, इसलिए आपके वर्कलोड की लागत तय करती है। अगर आपको 8,192 टोकन से लंबा एक जवाब चाहिए, या 180K से ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट, तो DeepSeek-V4-Flash लें। दोनों एक ही की और एक ही base_url के पीछे हैं, इसलिए आप अपना काम दोनों पर चला सकते हैं और आंकड़े देख सकते हैं।

स्पेक्स, CheapTokens API तथ्यों से (26 अक्टूबर 2026):

• MiniMax-M2.7 (ओपन वेट्स, 229B पैरामीटर इसके Hugging Face पेज के अनुसार): id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, 180K कॉन्टेक्स्ट, प्रति जवाब अधिकतम 8,192 आउटपुट टोकन।
• DeepSeek-V4-Flash, रिलीज़ 0731: id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, 380K कॉन्टेक्स्ट, प्रति जवाब अधिकतम 32,768 आउटपुट टोकन।

दोनों https://api.cheaptokens.dev/v1 पर OpenAI Chat Completions और Anthropic Messages बोलते हैं (Anthropic SDK और Claude Code वही पता /v1 के बिना उपयोग करते हैं)। प्रत्येक मॉडल की एक निश्चित कीमत है, कोई पीक आवर्स नहीं हैं, और एक बैलेंस हर मॉडल को कवर करता है। वर्तमान कीमतें प्राइसिंग पेज पर हैं; इस लेख में वे लाइव प्राइस टैग से हैं, इसलिए वे हमेशा आज की होती हैं।

किस काम के लिए कौन#

चुनाव को विभाजित करने वाले दो आंकड़े हैं कि मॉडल कितना पढ़ता है और एक बार में कितना लिख सकता है।

अब पैसा, तीन वर्कलोड पर।

केस 1: 1,000 रिक्वेस्ट प्रति दिन वाला सपोर्ट बॉट#

मान लें आप 1,000 टिकट प्रति दिन वाला सपोर्ट बॉट चलाते हैं। प्रत्येक रिक्वेस्ट में सिस्टम प्रॉम्प्ट, कुछ नॉलेज-बेस स्निपेट और अंतिम संदेश होते हैं, लगभग 1,500 इनपुट टोकन। जवाब लगभग 250 टोकन का होता है। एक दिन पर प्रत्येक मॉडल पर यह लागत आती है, साथ में OpenRouter:

कुल पढ़ें, कॉलम नहीं। एक रिक्वेस्ट के लिए इनपुट और आउटपुट एक साथ बिल किया जाता है, और इस आकार में इनपुट आउटपुट का छह गुना है। कुल मिलाकर, इनपुट और आउटपुट को एक साथ गिनते हुए, दोनों मॉडल OpenRouter से सस्ते पड़ते हैं। संदर्भ के लिए, 26 अक्टूबर 2026 को OpenRouter की प्रति 1M टोकन कीमतें: MiniMax-M2.7 $0.30 इन / $1.20 आउट, DeepSeek-V4-Flash $0.0475 इन / $0.1568 आउट।

केस 2: एक एजेंट लूप जहाँ इनपुट जमा होता है#

OpenClaw, Cline या Aider जैसे एजेंट टूल्स हर स्टेप पर वर्किंग कॉन्टेक्स्ट फिर से भेजते हैं: पढ़ी गई फ़ाइलें, टूल परिणाम, अब तक का इतिहास। मान लें प्रति स्टेप औसतन 40,000 इनपुट टोकन और 600 आउटपुट टोकन (एक टूल कॉल और एक छोटी टिप्पणी), और एक वर्किंग सेशन में 200 स्टेप:

यही एजेंट लूप्स की पकड़ है: आप उसके लिए भुगतान करते हैं जो मॉडल फिर से पढ़ता है, न कि उसके लिए जो वह लिखता है। यहाँ इनपुट आउटपुट का साठ गुना से अधिक है, इसलिए तालिका का इनपुट पक्ष बिल उठाता है।

लूप में मायने रखने वाली दूसरी बात है कॉन्टेक्स्ट कहाँ समाप्त होता है। बड़े रिपॉज़िटरी पर एक सेशन स्टेप दर स्टेप बढ़ता है; MiniMax-M2.7 180K तक रखता है, DeepSeek-V4-Flash 380K तक। अगर आपके सेशन नियमित रूप से 180K से आगे बढ़ते हैं, तो बड़ी विंडो आपको इतिहास को हाथ से ट्रिम करने से बचाती है। अधिक मॉडलों में एक दिन के एजेंट काम के लिए, OpenClaw के लिए सबसे सस्ता मॉडल देखें।

केस 3: एक ही जवाब में एक लंबी फ़ाइल#

अब विपरीत आकार। आप एक मॉड्यूल के लिए पूरा टेस्ट सूट एक जवाब में माँगते हैं, और यह लगभग 20,000 टोकन का होता है। MiniMax-M2.7 पर एक जवाब 8,192 टोकन तक रखता है, इसलिए ऐसी रिक्वेस्ट फ़ाइल के बीच में रुक जाती है, और API आपको बताता है: finish_reason stop के बजाय length के रूप में वापस आता है। DeepSeek-V4-Flash एक जवाब में 32,768 टोकन तक लेता है, इसलिए पूरी फ़ाइल एक कॉल में फिट हो जाती है। 6,000-टोकन प्रॉम्प्ट के साथ उस कॉल की लागत $0.0021 है।

8,192 टोकन से काफी कम में पूरे होने वाले जवाब दोनों मॉडलों में फिट होते हैं: एक फ़ंक्शन, एक डिफ, एक दस्तावेज़ से निकाला गया JSON, एक टिकट उत्तर। यहाँ कुल तय करते हैं। वही 6,000-टोकन प्रॉम्प्ट, वही 2,000-टोकन जवाब, इसलिए पंक्तियों की तुलना करें:

अगर आप लंबे-जवाब वाला पक्ष विस्तार से चाहते हैं, तो DeepSeek-V4-Flash क्विकस्टार्ट स्ट्रीमिंग और लंबे आउटपुट को कवर करता है, और MiniMax-M2.7 प्राइसिंग लेख में कीमत वाला पक्ष है।

अपने ही प्रॉम्प्ट पर दोनों आज़माएँ#

सबसे साफ़ परीक्षण वही रिक्वेस्ट दोनों मॉडलों को भेजना है। केवल model फ़ील्ड बदलता है।

अपनी key को CHEAPTOKENS_API_KEY के रूप में एक्सपोर्ट करें (सेटअप डॉक्स में है) और चलाएँ:

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)

आपको दो छोटे ब्लॉक मिलते हैं: मॉडल id, finish_reason और usage फ़ील्ड से दो टोकन गणनाएँ। सबसे अधिक संभावना है finish_reason stop है, जिसका अर्थ है मॉडल अपने आप समाप्त हुआ; अगर यह length है, तो मॉडल max_tokens पर पहुँच गया, इसलिए इसे बढ़ाएँ। अपनी गणनाएँ प्राइसिंग पेज पर लाइव दरों के बगल में रखें और आपके पास प्रत्येक मॉडल पर आपके काम की लागत होगी, किसी लेख का औसत नहीं। Hugging Face पर MiniMax का मॉडल कार्ड (26 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया) M2.7 के लिए temperature 1.0 और top_p 0.95 की सिफारिश करता है, इसलिए अगर आप निर्माता की सेटिंग्स चाहते हैं तो M2.7 कॉल में ये दो पैरामीटर जोड़ें।

अगर यह काम न करे#

• मॉडल नहीं मिला। ऊपर की सूची से पूरा id उपयोग करें। minimax-m2.7 जैसे छोटे नाम प्राइस टैग के लेबल हैं; API MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 और deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 लेता है।
• कनेक्शन विफल। OpenAI SDK के लिए पता /v1 पर समाप्त होता है। Anthropic SDK और Claude Code के लिए नहीं।
• जवाब बीच वाक्य में समाप्त। finish_reason जाँचें। अगर यह length है, तो max_tokens को मॉडल की सीमा तक बढ़ाएँ, या जब आपको 8,192 टोकन से अधिक चाहिए तो काम DeepSeek-V4-Flash पर ले जाएँ।

दोनों मॉडल DeepSeek और MiniMax पेजों पर भी हैं अगर आप उत्पाद दृश्य चाहते हैं।