MiniMax-M2.7 vs DeepSeek-V4-Flash: quale per il tuo task

Il tuo agente ha funzionato per dieci minuti, è arrivata la fattura, e ora ti chiedi se l'altro modello economico avrebbe fatto lo stesso lavoro a un costo inferiore. Ecco la versione breve. Se le tue risposte sono brevi e il prompt rientra in 180K token, entrambi i modelli sono adatti al lavoro sulla carta, quindi decide il costo del tuo carico di lavoro. Se ti serve una singola risposta più lunga di 8.192 token, o più di 180K di contesto, scegli DeepSeek-V4-Flash. Entrambi stanno dietro una sola chiave e un solo base_url, così puoi eseguire il tuo task su ciascuno e guardare i numeri.

Le specifiche, dalle informazioni sull'API CheapTokens (26 ottobre 2026):

• MiniMax-M2.7 (pesi aperti, 229B parametri secondo la sua pagina Hugging Face): id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, contesto 180K, fino a 8.192 token di output per risposta.
• DeepSeek-V4-Flash, release 0731: id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, contesto 380K, fino a 32.768 token di output per risposta.

Entrambi parlano OpenAI Chat Completions e Anthropic Messages su https://api.cheaptokens.dev/v1 (l'SDK Anthropic e Claude Code usano lo stesso indirizzo senza /v1). Ogni modello ha un prezzo fisso, non ci sono ore di punta, e un saldo copre ogni modello. I prezzi attuali sono sulla pagina dei prezzi; in questo articolo provengono da etichette di prezzo in tempo reale, quindi sono sempre quelli di oggi.

Quale per quale lavoro#

I due numeri che dividono la scelta sono quanto il modello legge e quanto può scrivere in un colpo solo.

Ora i soldi, su tre carichi di lavoro.

Caso 1: un bot di supporto con 1.000 richieste al giorno#

Supponi di gestire un bot di supporto con 1.000 ticket al giorno. Ogni richiesta porta il system prompt, alcuni frammenti della knowledge base e gli ultimi messaggi, circa 1.500 token di input. La risposta è di circa 250 token. Questo è quanto costa una giornata su ciascun modello, con OpenRouter accanto:

Leggi i totali, non le colonne. Una richiesta viene fatturata per input e output insieme, e in questa forma l'input è sei volte l'output. In totale, con input e output contati insieme, entrambi i modelli risultano più economici di OpenRouter. Per riferimento, i prezzi di OpenRouter per 1M token il 26 ottobre 2026: MiniMax-M2.7 $0,30 in / $1,20 out, DeepSeek-V4-Flash $0,0475 in / $0,1568 out.

Caso 2: un loop di agente dove l'input si accumula#

Gli strumenti per agenti come OpenClaw, Cline o Aider reinviano il contesto di lavoro a ogni passo: file che hanno letto, risultati degli strumenti, la cronologia fino a quel momento. Supponi una media di 40.000 token di input e 600 token di output per passo (una chiamata a uno strumento e un commento breve), e 200 passi in una sessione di lavoro:

Questo è il problema con i loop di agente: paghi per ciò che il modello rilegge, non per ciò che scrive. Qui l'input è più di sessanta volte l'output, quindi è il lato input della tabella a portare la fattura.

L'altra cosa che conta in un loop è dove finisce il contesto. Una sessione su un repository grande cresce passo dopo passo; MiniMax-M2.7 regge fino a 180K, DeepSeek-V4-Flash fino a 380K. Se le tue sessioni superano regolarmente i 180K, la finestra più grande ti salva dal tagliare la cronologia a mano. Per una giornata di lavoro con agenti su più modelli, vedi il modello più economico per OpenClaw.

Caso 3: un file lungo in una singola risposta#

Ora la forma opposta. Chiedi una suite di test completa per un modulo in una sola risposta, e arriva a circa 20.000 token. Una risposta su MiniMax-M2.7 regge fino a 8.192 token, quindi una richiesta come questa si interrompe a metà file, e l'API te lo dice: finish_reason torna come length invece di stop. DeepSeek-V4-Flash accetta fino a 32.768 token in una risposta, quindi l'intero file rientra in una chiamata. Con un prompt di 6.000 token quella chiamata costa $0.0021.

Le risposte che finiscono ben sotto 8.192 token rientrano in entrambi i modelli: una funzione, un diff, un JSON estratto da un documento, una risposta a un ticket. Qui decidono i totali. Stesso prompt di 6.000 token, stessa risposta di 2.000 token, quindi confronta le righe:

Se vuoi il lato delle risposte lunghe in dettaglio, la guida rapida a DeepSeek-V4-Flash copre lo streaming e gli output lunghi, e l'articolo sui prezzi di MiniMax-M2.7 ha il lato dei prezzi.

Prova entrambi sul tuo prompt#

Il test più pulito è la stessa richiesta inviata a entrambi i modelli. Cambia solo il campo model.

Esporta la tua chiave come CHEAPTOKENS_API_KEY (la configurazione è nella documentazione) ed esegui:

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)

Ottieni due blocchi brevi: l'id del modello, finish_reason e i due conteggi di token dal campo usage. Molto probabilmente finish_reason è stop, il che significa che il modello ha finito da solo; se è length, il modello ha raggiunto max_tokens, quindi alzalo. Metti i tuoi conteggi accanto alle tariffe in tempo reale sulla pagina dei prezzi e hai il costo del tuo task su ciascun modello, non una media da un articolo. La model card di MiniMax su Hugging Face (verificata il 26 ottobre 2026) raccomanda temperature 1.0 e top_p 0.95 per M2.7, quindi aggiungi quei due parametri alla chiamata M2.7 se vuoi le impostazioni del produttore.

Se non funziona#

• Il modello non viene trovato. Usa l'id completo dall'elenco sopra. Nomi brevi come minimax-m2.7 sono etichette per le etichette di prezzo; l'API accetta MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 e deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731.
• La connessione fallisce. Per l'SDK OpenAI l'indirizzo termina con /v1. Per l'SDK Anthropic e Claude Code no.
• La risposta finisce a metà frase. Controlla finish_reason. Se è length, alza max_tokens fino al limite del modello, o sposta il task su DeepSeek-V4-Flash quando ti servono più di 8.192 token.

Entrambi i modelli sono anche sulle pagine DeepSeek e MiniMax se vuoi la vista del prodotto.