MiniMax-M2.7 vs DeepSeek-V4-Flash: ตัวไหนสำหรับงานของคุณ

เอเจนต์ของคุณรันไปสิบนาที ใบเรียกเก็บเงินมาถึง และตอนนี้คุณสงสัยว่าโมเดลราคาถูกอีกตัวจะทำงานเดียวกันได้ในราคาที่ต่ำกว่าหรือไม่ นี่คือเวอร์ชันสั้น หากคำตอบของคุณสั้นและพรอมป์ต์พอดีภายใน 180K โทเคน ทั้งสองโมเดลก็เหมาะกับงานบนกระดาษ ดังนั้นต้นทุนของเวิร์กโหลดของคุณเป็นตัวตัดสิน หากคุณต้องการคำตอบเดียวที่ยาวกว่า 8,192 โทเคน หรือบริบทมากกว่า 180K ให้เลือก DeepSeek-V4-Flash ทั้งคู่อยู่หลังคีย์เดียวและ base_url เดียว ดังนั้นคุณสามารถรันงานของคุณเองบนแต่ละตัวและดูตัวเลขได้

สเปกจากข้อเท็จจริงของ CheapTokens API (26 ตุลาคม 2026):

• MiniMax-M2.7 (น้ำหนักเปิด 229B พารามิเตอร์ตามหน้า Hugging Face): id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 บริบท 180K เอาต์พุตสูงสุด 8,192 โทเคนต่อคำตอบ
• DeepSeek-V4-Flash รีลีส 0731: id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 บริบท 380K เอาต์พุตสูงสุด 32,768 โทเคนต่อคำตอบ

ทั้งสองพูด OpenAI Chat Completions และ Anthropic Messages ที่ https://api.cheaptokens.dev/v1 (Anthropic SDK และ Claude Code ใช้ที่อยู่เดียวกันโดยไม่มี /v1) แต่ละโมเดลมีราคาคงที่หนึ่งราคา ไม่มีชั่วโมงพีค และยอดคงเหลือเดียวครอบคลุมทุกโมเดล ราคาปัจจุบันอยู่ในหน้าราคา; ในบทความนี้มาจากแท็กราคาสด ดังนั้นจึงเป็นราคาของวันนี้เสมอ

ตัวไหนสำหรับงานไหน#

ตัวเลขสองตัวที่แยกทางเลือกคือโมเดลอ่านได้มากแค่ไหนและเขียนได้มากแค่ไหนในครั้งเดียว

ตอนนี้เรื่องเงิน บนสามเวิร์กโหลด

กรณีที่ 1: บอทสนับสนุนที่มี 1,000 คำขอต่อวัน#

สมมติว่าคุณรันบอทสนับสนุนที่มี 1,000 ตั๋วต่อวัน แต่ละคำขอมี system prompt ตัวอย่างจากฐานความรู้สองสามชิ้น และข้อความล่าสุด ประมาณ 1,500 อินพุตโทเคน คำตอบประมาณ 250 โทเคน นี่คือค่าใช้จ่ายต่อวันบนแต่ละโมเดล โดยมี OpenRouter อยู่ข้าง ๆ:

อ่านยอดรวม ไม่ใช่อ่านคอลัมน์ คำขอถูกเรียกเก็บเงินสำหรับอินพุตและเอาต์พุตรวมกัน และในรูปแบบนี้อินพุตเป็นหกเท่าของเอาต์พุต โดยรวมเมื่อนับอินพุตและเอาต์พุตรวมกัน ทั้งสองโมเดลถูกกว่า OpenRouter สำหรับอ้างอิง ราคาต่อ 1M โทเคนของ OpenRouter เมื่อ 26 ตุลาคม 2026: MiniMax-M2.7 $0.30 เข้า / $1.20 ออก, DeepSeek-V4-Flash $0.0475 เข้า / $0.1568 ออก

กรณีที่ 2: ลูปเอเจนต์ที่อินพุตพอกพูน#

เครื่องมือเอเจนต์เช่น OpenClaw, Cline หรือ Aider ส่งบริบทการทำงานซ้ำในทุกขั้นตอน: ไฟล์ที่อ่านแล้ว ผลลัพธ์เครื่องมือ ประวัติจนถึงตอนนี้ สมมติค่าเฉลี่ย 40,000 อินพุตโทเคนและ 600 เอาต์พุตโทเคนต่อขั้นตอน (การเรียกเครื่องมือและคอมเมนต์สั้น ๆ) และ 200 ขั้นตอนในเซสชันการทำงาน:

นั่นคือจุดสำคัญของลูปเอเจนต์: คุณจ่ายสำหรับสิ่งที่โมเดลอ่านซ้ำ ไม่ใช่สิ่งที่มันเขียน อินพุตมากกว่าหกสิบเท่าของเอาต์พุตที่นี่ ดังนั้นฝั่งอินพุตของตารางเป็นตัวแบกบิล

อีกสิ่งสำคัญในลูปคือบริบทสิ้นสุดที่ใด เซสชันบนรีโพขนาดใหญ่จะโตขึ้นทีละขั้น MiniMax-M2.7 รองรับสูงสุด 180K, DeepSeek-V4-Flash สูงสุด 380K หากเซสชันของคุณมักเกิน 180K หน้าต่างที่ใหญ่กว่าจะช่วยให้คุณไม่ต้องตัดประวัติด้วยมือ สำหรับวันทำงานของเอเจนต์ข้ามโมเดลเพิ่มเติม ดูโมเดลที่ถูกที่สุดสำหรับ OpenClaw

กรณีที่ 3: ไฟล์ยาวหนึ่งไฟล์ในคำตอบเดียว#

ตอนนี้รูปแบบตรงข้าม คุณขอชุดทดสอบที่สมบูรณ์สำหรับโมดูลในคำตอบเดียว และได้ประมาณ 20,000 โทเคน คำตอบเดียวบน MiniMax-M2.7 รองรับสูงสุด 8,192 โทเคน ดังนั้นคำขอแบบนี้จะหยุดกลางไฟล์ และ API จะบอกคุณ: finish_reason กลับมาเป็น length แทนที่จะเป็น stop DeepSeek-V4-Flash รับได้สูงสุด 32,768 โทเคนในคำตอบเดียว ดังนั้นไฟล์ทั้งหมดพอดีในการเรียกครั้งเดียว ด้วยพรอมป์ต์ 6,000 โทเคน การเรียกนั้นมีค่าใช้จ่าย $0.0021

คำตอบที่จบต่ำกว่า 8,192 โทเคนพอดีกับทั้งสองโมเดล: ฟังก์ชัน, diff, JSON ที่ดึงออกมาจากเอกสาร, การตอบตั๋ว ที่นี่ผลรวมเป็นตัวตัดสิน พรอมป์ต์ 6,000 โทเคนเดียวกัน คำตอบ 2,000 โทเคนเดียวกัน ดังนั้นเปรียบเทียบแถว:

หากคุณต้องการรายละเอียดด้านคำตอบยาว DeepSeek-V4-Flash quickstart ครอบคลุมสตรีมมิ่งและเอาต์พุตยาว และบทความราคา MiniMax-M2.7 มีด้านราคา

ลองทั้งสองกับพรอมป์ต์ของคุณเอง#

การทดสอบที่สะอาดที่สุดคือส่งคำขอเดียวกันไปยังทั้งสองโมเดล มีเพียงฟิลด์ model ที่เปลี่ยน

ส่งออกคีย์ของคุณเป็น CHEAPTOKENS_API_KEY (การตั้งค่าอยู่ในเอกสาร) และรัน:

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)

คุณจะได้สองบล็อกสั้น ๆ: model id, finish_reason และจำนวนโทเคนสองค่าจากฟิลด์ usage เป็นไปได้มากว่า finish_reason คือ stop ซึ่งหมายความว่าโมเดลจบด้วยตัวเอง; หากเป็น length โมเดลชน max_tokens ดังนั้นให้เพิ่มมัน ใส่จำนวนของคุณเองข้างอัตราสดบนหน้าราคา และคุณจะได้ต้นทุนงานของคุณบนแต่ละโมเดล ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยจากบทความ การ์ดโมเดลของ MiniMax บน Hugging Face (ตรวจสอบ 26 ตุลาคม 2026) แนะนำ temperature 1.0 และ top_p 0.95 สำหรับ M2.7 ดังนั้นเพิ่มพารามิเตอร์สองตัวนั้นในการเรียก M2.7 หากคุณต้องการการตั้งค่าของผู้ผลิต

หากมันไม่ทำงาน#

• ไม่พบโมเดล ใช้ id แบบเต็มจากรายการด้านบน ชื่อสั้นเช่น minimax-m2.7 เป็นป้ายกำกับสำหรับแท็กราคา; API รับ MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 และ deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
• การเชื่อมต่อล้มเหลว สำหรับ OpenAI SDK ที่อยู่ลงท้ายด้วย /v1 สำหรับ Anthropic SDK และ Claude Code ไม่ลงท้าย
• คำตอบจบกลางประโยค ตรวจสอบ finish_reason หากเป็น length ให้เพิ่ม max_tokens ถึงขีดจำกัดของโมเดล หรือย้ายงานไปที่ DeepSeek-V4-Flash เมื่อคุณต้องการมากกว่า 8,192 โทเคน

ทั้งสองโมเดลยังอยู่บนหน้า DeepSeek และ MiniMax หากคุณต้องการมุมมองผลิตภัณฑ์