MiniMax-M2.7 vs DeepSeek-V4-Flash: mana yang cocok untuk tugas Anda

Agen Anda berjalan selama sepuluh menit, tagihan datang, dan sekarang Anda bertanya-tanya apakah model murah lainnya akan melakukan pekerjaan yang sama dengan biaya lebih rendah. Berikut versi singkatnya. Jika jawaban Anda singkat dan prompt muat dalam 180K token, kedua model secara teori cocok untuk pekerjaan itu, jadi biaya beban kerja Anda yang menentukan. Jika Anda memerlukan satu jawaban yang lebih panjang dari 8.192 token, atau konteks lebih dari 180K, pilih DeepSeek-V4-Flash. Keduanya berada di balik satu kunci dan satu base_url, jadi Anda dapat menjalankan tugas Anda sendiri pada masing-masing model dan melihat angkanya.

Spesifikasinya, dari fakta API CheapTokens (26 Oktober 2026):

• MiniMax-M2.7 (bobot terbuka, 229B parameter menurut halaman Hugging Face-nya): id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, konteks 180K, hingga 8.192 token keluaran per jawaban.
• DeepSeek-V4-Flash, rilis 0731: id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, konteks 380K, hingga 32.768 token keluaran per jawaban.

Keduanya mendukung OpenAI Chat Completions dan Anthropic Messages di https://api.cheaptokens.dev/v1 (SDK Anthropic dan Claude Code menggunakan alamat yang sama tanpa /v1). Setiap model memiliki satu harga tetap, tidak ada jam sibuk, dan satu saldo mencakup semua model. Harga saat ini ada di halaman harga; dalam artikel ini harga diambil dari label harga langsung, jadi selalu harga hari ini.

Yang mana untuk pekerjaan yang mana#

Dua angka yang membedakan pilihan adalah seberapa banyak model membaca dan seberapa banyak yang dapat ditulisnya dalam satu kali proses.

Sekarang soal biaya, pada tiga beban kerja.

Kasus 1: bot dukungan dengan 1.000 permintaan sehari#

Misalkan Anda menjalankan bot dukungan dengan 1.000 tiket sehari. Setiap permintaan membawa system prompt, beberapa potongan basis pengetahuan, dan pesan terakhir, sekitar 1.500 token masukan. Balasannya sekitar 250 token. Inilah biaya sehari pada masing-masing model, dengan OpenRouter di sebelahnya:

Baca totalnya, bukan kolomnya. Permintaan ditagih untuk masukan dan keluaran bersama-sama, dan dalam bentuk ini masukan enam kali lipat keluaran. Secara total, dengan masukan dan keluaran dihitung bersama, kedua model lebih murah daripada OpenRouter. Sebagai referensi, harga OpenRouter per 1M token pada 26 Oktober 2026: MiniMax-M2.7 $0,30 masuk / $1,20 keluar, DeepSeek-V4-Flash $0,0475 masuk / $0,1568 keluar.

Kasus 2: loop agen di mana masukan menumpuk#

Alat agen seperti OpenClaw, Cline, atau Aider mengirim ulang konteks kerja pada setiap langkah: file yang telah dibaca, hasil alat, riwayat sejauh ini. Asumsikan rata-rata 40.000 token masukan dan 600 token keluaran per langkah (panggilan alat dan komentar singkat), dan 200 langkah dalam satu sesi kerja:

Itulah jebakan loop agen: Anda membayar untuk apa yang dibaca ulang model, bukan untuk apa yang ditulisnya. Masukan lebih dari enam puluh kali keluaran di sini, jadi sisi masukan tabel yang menanggung tagihan.

Hal lain yang penting dalam loop adalah di mana konteks berakhir. Sesi pada repositori besar tumbuh langkah demi langkah; MiniMax-M2.7 menampung hingga 180K, DeepSeek-V4-Flash hingga 380K. Jika sesi Anda secara rutin melewati 180K, jendela yang lebih besar menyelamatkan Anda dari pemangkasan riwayat secara manual. Untuk sehari kerja agen di lebih banyak model, lihat model termurah untuk OpenClaw.

Kasus 3: satu file panjang dalam satu jawaban#

Sekarang bentuk sebaliknya. Anda meminta rangkaian tes lengkap untuk sebuah modul dalam satu jawaban, dan hasilnya sekitar 20.000 token. Satu jawaban pada MiniMax-M2.7 menampung hingga 8.192 token, jadi permintaan seperti ini berhenti di tengah file, dan API memberi tahu Anda: finish_reason kembali sebagai length alih-alih stop. DeepSeek-V4-Flash menerima hingga 32.768 token dalam satu jawaban, jadi seluruh file muat dalam satu panggilan. Dengan prompt 6.000 token, panggilan itu berbiaya $0.0021.

Jawaban yang selesai jauh di bawah 8.192 token muat di kedua model: sebuah fungsi, diff, JSON yang diambil dari dokumen, balasan tiket. Di sini totalnya yang menentukan. Prompt 6.000 token yang sama, jawaban 2.000 token yang sama, jadi bandingkan barisnya:

Jika Anda ingin sisi jawaban panjang secara detail, panduan cepat DeepSeek-V4-Flash mencakup streaming dan keluaran panjang, dan artikel harga MiniMax-M2.7 membahas sisi harganya.

Coba keduanya pada prompt Anda sendiri#

Uji paling bersih adalah permintaan yang sama dikirim ke kedua model. Hanya bidang model yang berubah.

Ekspor kunci Anda sebagai CHEAPTOKENS_API_KEY (pengaturan ada di dokumentasi) dan jalankan:

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)

Anda mendapatkan dua blok singkat: id model, finish_reason dan dua jumlah token dari bidang usage. Kemungkinan besar finish_reason adalah stop, yang berarti model selesai sendiri; jika length, model mencapai max_tokens, jadi naikkan. Letakkan jumlah token Anda sendiri di samping tarif langsung di halaman harga dan Anda mendapatkan biaya tugas Anda pada masing-masing model, bukan rata-rata dari artikel. Kartu model MiniMax di Hugging Face (diperiksa 26 Oktober 2026) merekomendasikan temperature 1.0 dan top_p 0.95 untuk M2.7, jadi tambahkan kedua parameter itu ke panggilan M2.7 jika Anda ingin pengaturan dari pembuatnya.

Jika tidak berhasil#

• Model tidak ditemukan. Gunakan id lengkap dari daftar di atas. Nama pendek seperti minimax-m2.7 adalah label untuk label harga; API menerima MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 dan deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731.
• Koneksi gagal. Untuk SDK OpenAI alamatnya berakhiran /v1. Untuk SDK Anthropic dan Claude Code tidak.
• Jawaban berhenti di tengah kalimat. Periksa finish_reason. Jika length, naikkan max_tokens hingga batas model, atau pindahkan tugas ke DeepSeek-V4-Flash saat Anda memerlukan lebih dari 8.192 token.

Kedua model juga ada di halaman DeepSeek dan MiniMax jika Anda ingin tampilan produknya.