MiniMax-M2.7 vs DeepSeek-V4-Flash: göreviniz için hangisi

Ajanınız on dakika çalıştı, fatura geldi ve şimdi diğer ucuz modelin aynı işi daha ucuza yapıp yapamayacağını merak ediyorsunuz. İşte kısa versiyonu. Yanıtlarınız kısaysa ve istem 180K token'a sığıyorsa, her iki model de kağıt üzerinde işe uyar, yani iş yükünüzün maliyeti belirleyici olur. 8.192 token'dan uzun tek bir yanıta veya 180K'dan fazla bağlama ihtiyacınız varsa, DeepSeek-V4-Flash'ı seçin. Her ikisi de tek bir anahtar ve tek bir base_url arkasında, böylece kendi görevinizi her birinde çalıştırıp sayılara bakabilirsiniz.

Özellikler, CheapTokens API bilgilerinden (26 Ekim 2026):

• MiniMax-M2.7 (açık ağırlıklar, Hugging Face sayfasına göre 229B parametre): id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, 180K bağlam, yanıt başına en fazla 8.192 çıktı token'ı.
• DeepSeek-V4-Flash, sürüm 0731: id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, 380K bağlam, yanıt başına en fazla 32.768 çıktı token'ı.

Her ikisi de https://api.cheaptokens.dev/v1 adresinde OpenAI Chat Completions ve Anthropic Messages konuşur (Anthropic SDK ve Claude Code aynı adresi /v1 olmadan kullanır). Her modelin tek bir sabit fiyatı vardır, yoğun saatler yoktur ve tek bir bakiye tüm modelleri kapsar. Güncel fiyatlar fiyatlandırma sayfasında; bu makalede canlı fiyat etiketlerinden alınmıştır, yani her zaman bugünün fiyatlarıdır.

Hangi iş için hangisi#

Seçimi belirleyen iki sayı, modelin ne kadar okuduğu ve tek seferde ne kadar yazabildiğidir.

Şimdi para, üç iş yükü üzerinde.

Durum 1: günde 1.000 istekli bir destek botu#

Diyelim ki günde 1.000 biletli bir destek botu çalıştırıyorsunuz. Her istek sistem istemini, birkaç bilgi tabanı alıntısını ve son mesajları taşır, yaklaşık 1.500 girdi token'ı. Yanıt yaklaşık 250 token. Her modelde bir günün maliyeti şöyle, yanında OpenRouter ile:

Sütunları değil, toplamları okuyun. Bir istek girdi ve çıktı için birlikte faturalandırılır ve bu şekilde girdi, çıktının altı katıdır. Toplamda, girdi ve çıktı birlikte sayıldığında, her iki model de OpenRouter'dan daha ucuz çıkar. Referans olarak, OpenRouter'ın 26 Ekim 2026'da 1M token başına fiyatları: MiniMax-M2.7 $0.30 giriş / $1.20 çıkış, DeepSeek-V4-Flash $0.0475 giriş / $0.1568 çıkış.

Durum 2: girdinin biriktiği bir ajan döngüsü#

OpenClaw, Cline veya Aider gibi ajan araçları her adımda çalışma bağlamını yeniden gönderir: okudukları dosyalar, araç sonuçları, şimdiye kadarki geçmiş. Adım başına ortalama 40.000 girdi token'ı ve 600 çıktı token'ı (bir araç çağrısı ve kısa bir yorum) ve bir çalışma oturumunda 200 adım varsayalım:

Ajan döngülerindeki püf noktası budur: modelin yeniden okuduğu için ödeme yaparsınız, yazdığı için değil. Burada girdi, çıktının altmış katından fazladır, yani faturayı tablonun girdi tarafı taşır.

Bir döngüde önemli olan diğer şey, bağlamın nerede bittiğidir. Büyük bir depo üzerindeki bir oturum adım adım büyür; MiniMax-M2.7 180K'ya kadar, DeepSeek-V4-Flash 380K'ya kadar tutar. Oturumlarınız düzenli olarak 180K'yı aşarsa, daha büyük pencere geçmişi elle kırpmanızdan kurtarır. Daha fazla modelle bir günlük ajan işi için, OpenClaw için en ucuz model sayfasına bakın.

Durum 3: tek bir yanıtta uzun bir dosya#

Şimdi tam tersi şekil. Bir modül için tek bir yanıtta eksiksiz bir test paketi istiyorsunuz ve bu yaklaşık 20.000 token tutuyor. MiniMax-M2.7'de bir yanıt en fazla 8.192 token tutar, bu yüzden böyle bir istek dosyanın ortasında durur ve API bunu size söyler: finish_reason, stop yerine length olarak döner. DeepSeek-V4-Flash tek bir yanıtta 32.768 token'a kadar alır, böylece tüm dosya tek çağrıya sığar. 6.000 token'lık bir istemle bu çağrı $0.0021 tutar.

8.192 token'ın çok altında biten yanıtlar her iki modele de sığar: bir fonksiyon, bir diff, bir belgeden çıkarılmış JSON, bir bilet yanıtı. Burada toplamlar belirler. Aynı 6.000 token'lık istem, aynı 2.000 token'lık yanıt, yani satırları karşılaştırın:

Uzun yanıt tarafını ayrıntılı isterseniz, DeepSeek-V4-Flash hızlı başlangıç akışı ve uzun çıktıları kapsar, MiniMax-M2.7 fiyatlandırma makalesi ise fiyat tarafını içerir.

İkisini de kendi isteminizde deneyin#

En temiz test, aynı isteğin her iki modele gönderilmesidir. Yalnızca model alanı değişir.

Anahtarınızı CHEAPTOKENS_API_KEY olarak dışa aktarın (kurulum dokümanlarda) ve çalıştırın:

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)

İki kısa blok alırsınız: model id, finish_reason ve usage alanından iki token sayısı. Büyük olasılıkla finish_reason, stop olur, bu da modelin kendi kendine bittiği anlamına gelir; eğer length ise, model max_tokens sınırına ulaşmıştır, bu yüzden artırın. Kendi sayılarınızı fiyatlandırma sayfasındaki canlı oranların yanına koyun ve bir makaleden alınan ortalama değil, her modeldeki görevinizin maliyetini elde edin. MiniMax'in Hugging Face'teki model kartı (26 Ekim 2026'da kontrol edildi) M2.7 için temperature 1.0 ve top_p 0.95 önerir, bu yüzden üreticinin ayarlarını istiyorsanız bu iki parametreyi M2.7 çağrısına ekleyin.

İşe yaramazsa#

• Model bulunamadı. Yukarıdaki listeden tam id'yi kullanın. minimax-m2.7 gibi kısa adlar fiyat etiketleri için etiketlerdir; API MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 ve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 alır.
• Bağlantı başarısız. OpenAI SDK için adres /v1 ile biter. Anthropic SDK ve Claude Code için bitmez.
• Yanıt cümle ortasında bitiyor. finish_reason kontrol edin. Eğer length ise, max_tokens değerini modelin sınırına kadar artırın veya 8.192 token'dan fazlasına ihtiyacınız olduğunda görevi DeepSeek-V4-Flash'a taşıyın.

Her iki model de ürün görünümünü isterseniz DeepSeek ve MiniMax sayfalarında bulunur.