MiniMax-M2.7 بمقابلہ DeepSeek-V4-Flash: آپ کے کام کے لیے کون سا

آپ کا ایجنٹ دس منٹ تک چلا، بل آ گیا، اور اب آپ سوچ رہے ہیں کہ کیا دوسرا سستا ماڈل بھی یہی کام کم قیمت میں کر سکتا تھا۔ مختصر بات یہ ہے۔ اگر آپ کے جوابات مختصر ہیں اور پرامپٹ 180K ٹوکنز میں فٹ ہو جاتا ہے، تو دونوں ماڈل کاغذی طور پر اس کام کے لیے موزوں ہیں، لہٰذا آپ کے ورک لوڈ کی لاگت فیصلہ کرے گی۔ اگر آپ کو 8,192 ٹوکنز سے لمبا ایک جواب چاہیے، یا 180K سے زیادہ کانٹیکسٹ، تو DeepSeek-V4-Flash لیں۔ دونوں ایک ہی کلید اور ایک ہی base_url کے پیچھے ہیں، لہٰذا آپ اپنا کام دونوں پر چلا کر اعداد و شمار دیکھ سکتے ہیں۔

تفصیلات، CheapTokens API حقائق (26 اکتوبر 2026) کے مطابق:

• MiniMax-M2.7 (اوپن ویٹس، اس کے Hugging Face صفحے کے مطابق 229B پیرامیٹرز): id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7، 180K کانٹیکسٹ، فی جواب زیادہ سے زیادہ 8,192 آؤٹ پٹ ٹوکنز۔
• DeepSeek-V4-Flash، ریلیز 0731: id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731، 380K کانٹیکسٹ، فی جواب زیادہ سے زیادہ 32,768 آؤٹ پٹ ٹوکنز۔

دونوں https://api.cheaptokens.dev/v1 پر OpenAI Chat Completions اور Anthropic Messages بولتے ہیں (Anthropic SDK اور Claude Code وہی ایڈریس /v1 کے بغیر استعمال کرتے ہیں)۔ ہر ماڈل کی ایک مقررہ قیمت ہے، کوئی پیک آورز نہیں، اور ایک بیلنس ہر ماڈل کو کور کرتا ہے۔ موجودہ قیمتیں قیمتوں کے صفحے پر ہیں؛ اس مضمون میں وہ لائیو پرائس ٹیگز سے آتی ہیں، لہٰذا وہ ہمیشہ آج کی ہوتی ہیں۔

کون سا کس کام کے لیے#

دو اعداد جو انتخاب کا فیصلہ کرتے ہیں وہ یہ ہیں کہ ماڈل کتنا پڑھتا ہے اور ایک بار میں کتنا لکھ سکتا ہے۔

اب پیسہ، تین ورک لوڈز پر۔

کیس 1: ایک سپورٹ بوٹ جس میں روزانہ 1,000 درخواستیں#

فرض کریں آپ ایک سپورٹ بوٹ چلاتے ہیں جس میں روزانہ 1,000 ٹکٹیں ہیں۔ ہر درخواست میں سسٹم پرامپٹ، چند نالج بیس اسنیپٹس اور آخری پیغامات، تقریباً 1,500 ان پٹ ٹوکنز۔ جواب تقریباً 250 ٹوکنز۔ یہ ایک دن کی لاگت ہر ماڈل پر، OpenRouter ساتھ ساتھ:

کل رقم پڑھیں، کالم نہیں۔ ایک درخواست کا بل ان پٹ اور آؤٹ پٹ ملا کر ہوتا ہے، اور اس شکل میں ان پٹ آؤٹ پٹ سے چھ گنا ہے۔ مجموعی طور پر، ان پٹ اور آؤٹ پٹ ملا کر، دونوں ماڈل OpenRouter سے سستے پڑتے ہیں۔ حوالے کے لیے، 26 اکتوبر 2026 کو OpenRouter کی فی 1M ٹوکنز قیمتیں: MiniMax-M2.7 $0.30 in / $1.20 out، DeepSeek-V4-Flash $0.0475 in / $0.1568 out۔

کیس 2: ایک ایجنٹ لوپ جہاں ان پٹ جمع ہوتا جاتا ہے#

ایجنٹ ٹولز جیسے OpenClaw، Cline یا Aider ہر قدم پر ورکنگ کانٹیکسٹ دوبارہ بھیجتے ہیں: وہ فائلیں جو انہوں نے پڑھی ہیں، ٹول کے نتائج، اب تک کی ہسٹری۔ فرض کریں فی قدم اوسطاً 40,000 ان پٹ ٹوکنز اور 600 آؤٹ پٹ ٹوکنز (ایک ٹول کال اور ایک مختصر تبصرہ)، اور ایک ورکنگ سیشن میں 200 قدم:

ایجنٹ لوپس میں یہی پکڑ ہے: آپ اس کے لیے ادائیگی کرتے ہیں جو ماڈل دوبارہ پڑھتا ہے، نہ کہ اس کے لیے جو وہ لکھتا ہے۔ یہاں ان پٹ آؤٹ پٹ سے ساٹھ گنا سے زیادہ ہے، لہٰذا جدول کا ان پٹ والا حصہ بل اٹھاتا ہے۔

لوپ میں دوسری اہم چیز یہ ہے کہ کانٹیکسٹ کہاں ختم ہوتا ہے۔ بڑے ریپوزٹری پر ایک سیشن قدم بہ قدم بڑھتا ہے؛ MiniMax-M2.7 180K تک، DeepSeek-V4-Flash 380K تک سنبھالتا ہے۔ اگر آپ کے سیشن باقاعدگی سے 180K سے آگے بڑھتے ہیں، تو بڑی ونڈو آپ کو ہاتھ سے ہسٹری تراشنے سے بچاتی ہے۔ زیادہ ماڈلز پر ایک دن کے ایجنٹ کام کے لیے، OpenClaw کے لیے سب سے سستا ماڈل دیکھیں۔

کیس 3: ایک لمبی فائل ایک ہی جواب میں#

اب الٹی شکل۔ آپ ایک ماڈیول کے لیے مکمل ٹیسٹ سوٹ ایک جواب میں مانگتے ہیں، اور یہ تقریباً 20,000 ٹوکنز بنتا ہے۔ MiniMax-M2.7 پر ایک جواب 8,192 ٹوکنز تک سنبھالتا ہے، لہٰذا اس طرح کی درخواست فائل کے درمیان رک جاتی ہے، اور API آپ کو بتاتی ہے: finish_reason stop کے بجائے length کے طور پر واپس آتا ہے۔ DeepSeek-V4-Flash ایک جواب میں 32,768 ٹوکنز تک لیتا ہے، لہٰذا پوری فائل ایک کال میں فٹ ہو جاتی ہے۔ 6,000 ٹوکنز کے پرامپٹ کے ساتھ اس کال کی لاگت $0.0021 ہے۔

وہ جوابات جو 8,192 ٹوکنز سے کافی کم پر ختم ہوتے ہیں دونوں ماڈلز میں فٹ ہیں: ایک فنکشن، ایک ڈف، ایک دستاویز سے نکالا گیا JSON، ایک ٹکٹ کا جواب۔ یہاں کل رقم فیصلہ کرتی ہے۔ وہی 6,000 ٹوکنز کا پرامپٹ، وہی 2,000 ٹوکنز کا جواب، لہٰذا قطاریں موازنہ کریں:

اگر آپ لمبے جواب والا پہلو تفصیل سے چاہتے ہیں، تو DeepSeek-V4-Flash کوئیک اسٹارٹ اسٹریمنگ اور لمبے آؤٹ پٹس کا احاطہ کرتا ہے، اور MiniMax-M2.7 قیمتوں کا مضمون میں قیمت کا پہلو ہے۔

دونوں کو اپنے پرامپٹ پر آزمائیں#

سب سے صاف ٹیسٹ وہی درخواست دونوں ماڈلز کو بھیجنا ہے۔ صرف model فیلڈ بدلتی ہے۔

اپنی کلید CHEAPTOKENS_API_KEY کے طور پر ایکسپورٹ کریں (سیٹ اپ دستاویزات میں ہے) اور چلائیں:

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)

آپ کو دو مختصر بلاکس ملتے ہیں: ماڈل id، finish_reason اور usage فیلڈ سے دو ٹوکن کاؤنٹس۔ غالباً finish_reason stop ہے، جس کا مطلب ہے ماڈل خود ختم ہوا؛ اگر یہ length ہے، تو ماڈل max_tokens پر پہنچ گیا، لہٰذا اسے بڑھائیں۔ اپنے کاؤنٹس قیمتوں کے صفحے پر لائیو ریٹس کے ساتھ رکھیں اور آپ کے پاس ہر ماڈل پر آپ کے کام کی لاگت ہوگی، نہ کہ کسی مضمون کا اوسط۔ Hugging Face پر MiniMax کا ماڈل کارڈ (26 اکتوبر 2026 کو چیک کیا گیا) M2.7 کے لیے temperature 1.0 اور top_p 0.95 تجویز کرتا ہے، لہٰذا اگر آپ بنانے والے کی سیٹنگز چاہتے ہیں تو M2.7 کال میں یہ دو پیرامیٹرز شامل کریں۔

اگر یہ کام نہ کرے#

• ماڈل نہیں ملتا۔ اوپر کی فہرست سے مکمل id استعمال کریں۔ minimax-m2.7 جیسے مختصر نام پرائس ٹیگز کے لیبل ہیں؛ API MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 اور deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 لیتی ہے۔
• کنکشن ناکام ہوتا ہے۔ OpenAI SDK کے لیے ایڈریس /v1 پر ختم ہوتا ہے۔ Anthropic SDK اور Claude Code کے لیے نہیں۔
• جواب درمیان جملے میں ختم ہوتا ہے۔ finish_reason چیک کریں۔ اگر یہ length ہے، تو max_tokens کو ماڈل کی حد تک بڑھائیں، یا جب آپ کو 8,192 ٹوکنز سے زیادہ چاہیے تو کام DeepSeek-V4-Flash پر منتقل کریں۔

دونوں ماڈل DeepSeek اور MiniMax صفحات پر بھی ہیں اگر آپ پروڈکٹ کا نظارہ چاہتے ہیں۔