MiniMax-M2.7 проти DeepSeek-V4-Flash: яку вибрати для вашого завдання

Ваш агент працював десять хвилин, надійшов рахунок, і тепер ви думаєте, чи інша дешева модель виконала б ту саму роботу за менші гроші. Ось коротка версія. Якщо ваші відповіді короткі, а промпт вміщується в 180K токенів, обидві моделі підходять для завдання на папері, тож вартість вашого навантаження вирішує. Якщо вам потрібна одна відповідь довша за 8,192 токени, або понад 180K контексту, беріть DeepSeek-V4-Flash. Обидві стоять за одним ключем і одним base_url, тож ви можете запустити своє завдання на кожній і подивитися на цифри.

Характеристики, з фактів API CheapTokens (26 жовтня 2026):

• MiniMax-M2.7 (відкриті ваги, 229B параметрів згідно з її сторінкою на Hugging Face): id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, контекст 180K, до 8,192 вихідних токенів на відповідь.
• DeepSeek-V4-Flash, реліз 0731: id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, контекст 380K, до 32,768 вихідних токенів на відповідь.

Обидві підтримують OpenAI Chat Completions та Anthropic Messages за https://api.cheaptokens.dev/v1 (Anthropic SDK і Claude Code використовують ту саму адресу без /v1). Кожна модель має одну фіксовану ціну, немає пікових годин, і один баланс покриває всі моделі. Поточні ціни на сторінці цін; у цій статті вони взяті з живих цінників, тож завжди актуальні на сьогодні.

Яка для якого завдання#

Два числа, що розділяють вибір — це скільки модель читає і скільки вона може написати за один раз.

Тепер гроші, на трьох навантаженнях.

Випадок 1: бот підтримки з 1,000 запитів на день#

Скажімо, ви запускаєте бота підтримки з 1,000 тікетів на день. Кожен запит несе системний промпт, кілька фрагментів бази знань і останні повідомлення, близько 1,500 вхідних токенів. Відповідь — близько 250 токенів. Ось скільки коштує день на кожній моделі, з OpenRouter поруч:

Читайте підсумки, а не стовпці. Запит оплачується за вхід і вихід разом, і в цій формі вхід у шість разів більший за вихід. Загалом, з урахуванням входу і виходу разом, обидві моделі виходять дешевшими за OpenRouter. Для довідки, ціни OpenRouter за 1M токенів на 26 жовтня 2026: MiniMax-M2.7 $0.30 вхід / $1.20 вихід, DeepSeek-V4-Flash $0.0475 вхід / $0.1568 вихід.

Випадок 2: цикл агента, де вхідні дані накопичуються#

Інструменти агентів, такі як OpenClaw, Cline або Aider, повторно надсилають робочий контекст на кожному кроці: файли, які вони прочитали, результати інструментів, історію на даний момент. Припустімо, в середньому 40,000 вхідних токенів і 600 вихідних токенів на крок (виклик інструменту і короткий коментар), і 200 кроків за робочу сесію:

Ось у чому підступ із циклами агентів: ви платите за те, що модель перечитує, а не за те, що вона пише. Вхід тут більш ніж у шістдесят разів більший за вихід, тож саме вхідна частина таблиці несе рахунок.

Інша річ, що має значення в циклі — де закінчується контекст. Сесія на великому репозиторії зростає крок за кроком; MiniMax-M2.7 тримає до 180K, DeepSeek-V4-Flash до 380K. Якщо ваші сесії регулярно перевищують 180K, більше вікно врятує вас від ручного обрізання історії. Для дня роботи агента на більшій кількості моделей дивіться найдешевшу модель для OpenClaw.

Випадок 3: один довгий файл в одній відповіді#

Тепер протилежна форма. Ви просите повний набір тестів для модуля в одній відповіді, і він становить близько 20,000 токенів. Одна відповідь на MiniMax-M2.7 вміщує до 8,192 токенів, тож такий запит зупиняється посеред файлу, і API повідомляє вам про це: finish_reason повертається як length замість stop. DeepSeek-V4-Flash приймає до 32,768 токенів в одній відповіді, тож весь файл вміщується в один виклик. З промптом на 6,000 токенів цей виклик коштує $0.0021.

Відповіді, що завершуються значно менше ніж за 8,192 токени, підходять обом моделям: функція, diff, JSON, витягнутий з документа, відповідь на тікет. Тут вирішують підсумки. Той самий промпт на 6,000 токенів, та сама відповідь на 2,000 токенів, тож порівняйте рядки:

Якщо ви хочете детально про сторону довгих відповідей, швидкий старт DeepSeek-V4-Flash охоплює стрімінг і довгі виводи, а стаття про ціни MiniMax-M2.7 має сторону цін.

Спробуйте обидві на своєму промпті#

Найчистіший тест — це той самий запит, надісланий обом моделям. Змінюється лише поле model.

Експортуйте свій ключ як CHEAPTOKENS_API_KEY (налаштування в документації) і запустіть:

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)

Ви отримаєте два короткі блоки: id моделі, finish_reason і два підрахунки токенів з поля usage. Найімовірніше finish_reason це stop, що означає, що модель завершила самостійно; якщо це length, модель досягла max_tokens, тож підніміть його. Поставте свої підрахунки поруч із живими тарифами на сторінці цін і ви матимете вартість свого завдання на кожній моделі, а не середнє зі статті. Картка моделі MiniMax на Hugging Face (перевірено 26 жовтня 2026) рекомендує temperature 1.0 і top_p 0.95 для M2.7, тож додайте ці два параметри до виклику M2.7, якщо хочете налаштування виробника.

Якщо не працює#

• Модель не знайдено. Використовуйте повний id зі списку вище. Короткі назви, як-от minimax-m2.7, це ярлики для цінників; API приймає MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 і deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731.
• З'єднання не вдається. Для OpenAI SDK адреса закінчується на /v1. Для Anthropic SDK і Claude Code — ні.
• Відповідь обривається на півслові. Перевірте finish_reason. Якщо це length, підніміть max_tokens до ліміту моделі, або переведіть завдання на DeepSeek-V4-Flash, коли вам потрібно більше ніж 8,192 токени.

Обидві моделі також на сторінках DeepSeek і MiniMax, якщо ви хочете подивитися з боку продукту.