MiniMax-M2.7 vs DeepSeek-V4-Flash: który do twojego zadania

Twój agent działał przez dziesięć minut, rachunek przyszedł, a teraz zastanawiasz się, czy drugi tani model wykonałby tę samą pracę taniej. Oto krótka wersja. Jeśli twoje odpowiedzi są krótkie, a prompt mieści się w 180K tokenów, oba modele pasują do zadania na papierze, więc o wyborze decyduje koszt twojego obciążenia. Jeśli potrzebujesz pojedynczej odpowiedzi dłuższej niż 8 192 tokeny lub więcej niż 180K kontekstu, wybierz DeepSeek-V4-Flash. Oba działają za jednym kluczem i jednym base_url, więc możesz uruchomić swoje zadanie na każdym z nich i spojrzeć na liczby.

Specyfikacje, z faktów API CheapTokens (26 października 2026):

• MiniMax-M2.7 (otwarte wagi, 229B parametrów według jego strony Hugging Face): id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, kontekst 180K, do 8 192 tokenów wyjściowych na odpowiedź.
• DeepSeek-V4-Flash, wydanie 0731: id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, kontekst 380K, do 32 768 tokenów wyjściowych na odpowiedź.

Oba obsługują OpenAI Chat Completions i Anthropic Messages pod https://api.cheaptokens.dev/v1 (Anthropic SDK i Claude Code używają tego samego adresu bez /v1). Każdy model ma jedną stałą cenę, nie ma godzin szczytu, a jedno saldo pokrywa każdy model. Aktualne ceny są na stronie cenowej; w tym artykule pochodzą z aktywnych metek cenowych, więc zawsze są dzisiejsze.

Który do jakiego zadania#

Dwie liczby, które rozstrzygają wybór, to ile model czyta i ile może napisać za jednym razem.

Teraz pieniądze, na trzech obciążeniach.

Przypadek 1: bot wsparcia z 1 000 żądań dziennie#

Załóżmy, że prowadzisz bota wsparcia z 1 000 zgłoszeń dziennie. Każde żądanie zawiera prompt systemowy, kilka fragmentów bazy wiedzy i ostatnie wiadomości, około 1 500 tokenów wejściowych. Odpowiedź to około 250 tokenów. Oto ile kosztuje dzień na każdym modelu, z OpenRouter obok:

Czytaj sumy, nie kolumny. Żądanie jest rozliczane za wejście i wyjście razem, a w tym kształcie wejście jest sześć razy większe od wyjścia. W sumie, licząc wejście i wyjście razem, oba modele wypadają taniej niż OpenRouter. Dla porównania, ceny OpenRouter za 1M tokenów 26 października 2026: MiniMax-M2.7 $0.30 wej. / $1.20 wyj., DeepSeek-V4-Flash $0.0475 wej. / $0.1568 wyj.

Przypadek 2: pętla agenta, w której wejście się kumuluje#

Narzędzia agentowe takie jak OpenClaw, Cline czy Aider wysyłają ponownie kontekst roboczy na każdym kroku: pliki, które przeczytały, wyniki narzędzi, dotychczasową historię. Załóżmy średnio 40 000 tokenów wejściowych i 600 tokenów wyjściowych na krok (wywołanie narzędzia i krótki komentarz) oraz 200 kroków w sesji roboczej:

Na tym polega haczyk pętli agenta: płacisz za to, co model czyta ponownie, nie za to, co pisze. Wejście jest tu ponad sześćdziesiąt razy większe od wyjścia, więc to strona wejściowa tabeli ponosi rachunek.

Inną rzeczą, która ma znaczenie w pętli, jest to, gdzie kończy się kontekst. Sesja na dużym repozytorium rośnie krok po kroku; MiniMax-M2.7 utrzymuje do 180K, DeepSeek-V4-Flash do 380K. Jeśli twoje sesje regularnie przekraczają 180K, większe okno ratuje cię przed ręcznym przycinaniem historii. Aby poznać dzień pracy agenta na większej liczbie modeli, zobacz najtańszy model dla OpenClaw.

Przypadek 3: jeden długi plik w jednej odpowiedzi#

Teraz odwrotny kształt. Prosisz o kompletny zestaw testów dla modułu w jednej odpowiedzi, a wychodzi około 20 000 tokenów. Jedna odpowiedź na MiniMax-M2.7 mieści do 8 192 tokenów, więc takie żądanie zatrzymuje się w połowie pliku, a API ci to sygnalizuje: finish_reason wraca jako length zamiast stop. DeepSeek-V4-Flash przyjmuje do 32 768 tokenów w jednej odpowiedzi, więc cały plik mieści się w jednym wywołaniu. Przy prompcie 6 000 tokenów to wywołanie kosztuje $0.0021.

Odpowiedzi, które kończą się znacznie poniżej 8 192 tokenów, mieszczą się w obu modelach: funkcja, diff, JSON wyciągnięty z dokumentu, odpowiedź na zgłoszenie. Tutaj decydują sumy. Ten sam prompt 6 000 tokenów, ta sama odpowiedź 2 000 tokenów, więc porównaj wiersze:

Jeśli chcesz poznać stronę długich odpowiedzi w szczegółach, quickstart DeepSeek-V4-Flash omawia strumieniowanie i długie wyjścia, a artykuł o cenach MiniMax-M2.7 ma stronę cenową.

Wypróbuj oba na własnym prompcie#

Najczystszy test to to samo żądanie wysłane do obu modeli. Zmienia się tylko pole model.

Wyeksportuj swój klucz jako CHEAPTOKENS_API_KEY (konfiguracja jest w dokumentacji) i uruchom:

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)

Otrzymasz dwa krótkie bloki: id modelu, finish_reason oraz dwie liczby tokenów z pola usage. Najprawdopodobniej finish_reason to stop, co oznacza, że model zakończył samodzielnie; jeśli to length, model trafił na max_tokens, więc zwiększ go. Zestaw swoje własne liczby z aktywnymi stawkami na stronie cenowej i masz koszt swojego zadania na każdym modelu, a nie średnią z artykułu. Karta modelu MiniMax na Hugging Face (sprawdzona 26 października 2026) zaleca temperaturę 1.0 i top_p 0.95 dla M2.7, więc dodaj te dwa parametry do wywołania M2.7, jeśli chcesz ustawienia producenta.

Jeśli nie działa#

• Model nie został znaleziony. Użyj pełnego id z powyższej listy. Krótkie nazwy jak minimax-m2.7 to etykiety metek cenowych; API przyjmuje MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 i deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731.
• Połączenie się nie udaje. Dla OpenAI SDK adres kończy się na /v1. Dla Anthropic SDK i Claude Code nie.
• Odpowiedź kończy się w połowie zdania. Sprawdź finish_reason. Jeśli to length, zwiększ max_tokens do limitu modelu albo przenieś zadanie do DeepSeek-V4-Flash, gdy potrzebujesz więcej niż 8 192 tokenów.

Oba modele są także na stronach DeepSeek i MiniMax, jeśli chcesz widok produktowy.