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MiniMax-M2.5 vs GLM-5.2 : prix API et caractéristiques

MiniMax-M2.5 est 12% moins cher que GLM-5.2 sur le prix d'entrée.

MiniMax-M2.5 est 63% moins cher que GLM-5.2 sur le prix de sortie.

MiniMax-M2.5 est 32% moins cher que GLM-5.2 sur le volume 1M en entrée / 200k en sortie.

GLM-5.2 a 4.9% de contexte en plus que MiniMax-M2.5.

ChampMiniMax-M2.5GLM-5.2
Entrée la plus basse, pour 1M$0.15$0.17 +13.3%
Entrée médiane, pour 1M$0.30$1.40 +366.7%
Sortie la plus basse, pour 1M$0.20$0.54 +170%
Sortie médiane, pour 1M$1.20$4.40 +266.7%
Prix unitaire le plus bas—$0.033 / requête
Coût : 1M en entrée + 200k en sortie$0.19$0.28 +46.3%
Contexte1M +4.6%1M
Sortie max.205K +80.5%1M
Fournisseurs37 +37.3%59
RégionsAPAC, EU, GLOBAL, USAPAC, EU, GLOBAL, US
Accepteimage, textfile, image, text
Renvoietexttext
TypeModèles de texteModèles de texte
Option gratuiteouioui
Fournisseur le moins cherdeepinfraedenai

Votre propre volume : combien de tokens le modèle reçoit (entrée) et renvoie (sortie) – par exemple sur un mois. La ligne « Coût » du tableau ci-dessus est recalculée pour ces chiffres, pour chaque modèle.

Calculé à partir des offres actuelles à chaque ouverture de la page ; la meilleure valeur d'une ligne est en gras, le pourcentage indique l'écart avec la meilleure.

Fournisseurs proposant les deux

302ai, aihubmix, aiml, baseten, cometapi, cortecs, deepinfra, digitalocean, edenai, fastrouter, friendli, huggingface, io-net, iteracompute, jiekou, kilo, meganova, moark, novita, ofox, opencode, openrouter, orcarouter, poe, requesty, tensorx, togetherai, tokengo, trustedrouter, vercel, zenmux

Questions fréquentes

Lequel est le moins cher, MiniMax-M2.5 ou GLM-5.2 ?

MiniMax-M2.5 est 12% moins cher que GLM-5.2 sur le prix d'entrée. MiniMax-M2.5 est 63% moins cher que GLM-5.2 sur le prix de sortie. MiniMax-M2.5 est 32% moins cher que GLM-5.2 sur le volume 1M en entrée / 200k en sortie.

Lequel a le plus grand contexte, MiniMax-M2.5 ou GLM-5.2 ?

MiniMax-M2.5 : 1M tokens ; GLM-5.2 : 1M tokens.

Où puis-je utiliser à la fois MiniMax-M2.5 et GLM-5.2 ?

302ai, aihubmix, aiml, baseten, cometapi, cortecs, deepinfra, digitalocean, edenai, fastrouter, friendli, huggingface, io-net, iteracompute, jiekou, kilo, meganova, moark, novita, ofox, opencode, openrouter, orcarouter, poe, requesty, tensorx, togetherai, tokengo, trustedrouter, vercel, zenmux