
MiniMax M2.1 API by MiniMax
MiniMax-M2.1 is a lightweight, state-of-the-art large language model optimized for coding, agentic workflows, and modern application development. With only 10 billion activated parameters, it delivers a major jump in real-world capability while maintaining exceptional latency, scalability, and cost efficiency.
Codebeispiel
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimaxai/minimax-m2.1",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "hello"
}
],
max_tokens=1024,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)Installieren
Installieren Sie das erforderliche Paket für Ihre Programmiersprache.
pip install requestsAuthentifizierung
Alle API-Anfragen erfordern eine Authentifizierung über einen API-Schlüssel. Sie können Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard erhalten.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP-Header
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Geben Sie Ihren API-Schlüssel niemals in clientseitigem Code oder öffentlichen Repositories preis. Verwenden Sie stattdessen Umgebungsvariablen oder einen Backend-Proxy.
Anfrage senden
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "your-model",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"max_tokens": 1024
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())Eingabe-Schema
Die folgenden Parameter werden im Anfragekörper akzeptiert.
Beispiel-Anfragekörper
{
"model": "minimaxai/minimax-m2.1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}Ausgabe-Schema
Die API gibt eine ChatCompletion-kompatible Antwort zurück.
Beispielantwort
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1700000000,
"model": "model-name",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I assist you today?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 10,
"completion_tokens": 20,
"total_tokens": 30
}
}Atlas Cloud Skills
Atlas Cloud Skills integriert über 300 KI-Modelle direkt in Ihren KI-Coding-Assistenten. Ein Befehl zur Installation, dann verwenden Sie natürliche Sprache, um Bilder, Videos zu generieren und mit LLMs zu chatten.
Unterstützte Clients
Installieren
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI-Schlüssel einrichten
Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Funktionen
Nach der Installation können Sie natürliche Sprache in Ihrem KI-Assistenten verwenden, um auf alle Atlas Cloud Modelle zuzugreifen.
MCP-Server
Der Atlas Cloud MCP-Server verbindet Ihre IDE mit über 300 KI-Modellen über das Model Context Protocol. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client.
Unterstützte Clients
Installieren
npx -y atlascloud-mcpKonfiguration
Fügen Sie die folgende Konfiguration zur MCP-Einstellungsdatei Ihrer IDE hinzu.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Verfügbare Werkzeuge
MiniMax M2.1 - Modernste Coding-LLM
Veröffentlicht Dez 2025230B Parameter MoE-Architektur für Realwelt-Entwicklung & KI-Agenten
MiniMax M2.1 ist ein verbessertes großes Sprachmodell für mehrsprachige Programmierung und komplexe Realwelt-Aufgaben. Mit einer spärlichen Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 230B Gesamtparametern und nur 10B aktiven pro Token erreicht es 74% auf SWE-bench Verified bei Kosten von ca. $0.30/1M Tokens—90% Kostenersparnis gegenüber Claude Sonnet 4.5 ($3.00/1M). Am 23. Dezember 2025 unter MIT-Lizenz veröffentlicht, zeichnet es sich bei Multi-Datei-Bearbeitung, nativer mobiler Entwicklung und KI-Agenten-Workflows in Tools wie Claude Code, Droid, Cline und mehr aus.
- Branchenführende Leistung in Rust, Java, Golang, C++, Kotlin, Objective-C
- 72.5% bei SWE-Multilingual-Aufgaben, übertrifft Konkurrenten in Nicht-Python-Sprachen
- Übertrifft Claude Sonnet 4.5 und nähert sich Claude Opus 4.5
- Native Unterstützung für TypeScript, JavaScript und moderne Web-Frameworks
- Hervorragende Leistung in Claude Code, Droid (Factory AI), Cline, Kilo Code
- Konsistente Ergebnisse in Roo Code, BlackBox und anderen Agenten-Frameworks
- Entwickelt für Coding-Run-Fix-Schleifen und testvalidierte Reparaturen
- Starke Leistung bei Terminal-Bench-Aufgaben
- 88.6% Durchschnitt im aggregierten VIBE-Benchmark
- 91.5% in VIBE-Web, 89.7% in VIBE-Android
- 88.0% in VIBE-iOS, 86.7% in VIBE-Backend
- Systematisch verbessertes Design-Verständnis und ästhetischer Ausdruck
- $0.30/1M Eingabe-Tokens vs $3.00/1M bei Claude
- 90% Kostenersparnis bei wettbewerbsfähiger Leistung
- Prägnantere Antworten mit schnellerer Generierungsgeschwindigkeit
- Deutliche Verringerung des Token-Verbrauchs im Vergleich zu M2
Branchenführende Leistung
MiniMax M2.1 erreicht wettbewerbsfähige Leistung bei allen wichtigen Coding-Benchmarks bei erheblichen Kostenersparnissen
SWE-Bench Verified
Erreicht 74.0% Genauigkeit, entspricht der Leistung von Claude Sonnet 4.5 bei 90% geringeren Kosten
Multi-SWE-Bench
Score von 49.4%, übertrifft Claude Sonnet 4.5 (44.3%), Gemini 1.5 Pro und andere Branchenführer
SWE-Multilingual
Erreicht 72.5% bei mehrsprachigen Aufgaben, zeichnet sich in Rust, Go, Java und anderen Nicht-Python-Sprachen aus
VIBE Full-Stack Benchmark
Durchschnittsscore von 88.6 bei Web (91.5%), Android (89.7%), iOS (88.0%) und Backend (86.7%)
Wettbewerbsvergleich (Multi-SWE-Bench)
Technische Architektur
Spärliche Mixture-of-Experts
Verwendet eine MoE-Transformer-Architektur mit 230B Gesamtparametern, wobei nur 10B Parameter während der Inferenz pro Token aktiv genutzt werden, wodurch Effizienz maximiert wird ohne Fähigkeiten zu opfern
Verbesserte Effizienz
Liefert prägnantere Modellantworten und Gedankenketten im Vergleich zu M2, mit deutlich schnellerer Antwortgeschwindigkeit und merklich verringertem Token-Verbrauch
Langfristiges Denkvermögen
Zeigt außergewöhnliche Fähigkeiten im langfristigen Denken, plant und führt mehrstufige Aufgaben aus ohne Kontext zu verlieren
Perfekt Für
Technische Spezifikationen
Warum Atlas Cloud für MiniMax M2.1 wählen?
Erleben Sie Unternehmensklasse-Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz mit unserem vollständig verwalteten MiniMax M2.1 API-Service.
Wettbewerbsfähige Preise
Pay-as-you-go-Preise mit transparenten Kosten. Keine versteckten Gebühren, keine Mindestverträge. Kostenlos starten.
99,9% Verfügbarkeits-SLA
Unternehmensklasse-Infrastruktur mit automatischem Failover, Load Balancing und 24/7-Überwachung für maximale Zuverlässigkeit.
SOC 2 Type II Zertifiziert
Unternehmensklasse-Sicherheit mit SOC 2 Type II Zertifizierung. Ihre Daten werden während der Übertragung und im Ruhezustand mit branchenführenden Sicherheitsstandards verschlüsselt.
Blitzschnelle Reaktion
Globales CDN mit Edge-Standorten weltweit. Optimierte Inferenz-Infrastruktur liefert Antwortzeiten unter einer Sekunde.
Experten-Support
Dediziertes technisches Support-Team rund um die Uhr verfügbar. Erhalten Sie Hilfe bei Integration, Optimierung und Fehlerbehebung.
Einheitliche API-Plattform
Zugriff auf über 300 KI-Modelle (LLMs, Bild, Video, Audio) über eine konsistente API. Einzelne Integration für alle Ihre KI-Bedürfnisse.
Bereit zum Entwickeln mit MiniMax M2.1?
Erleben Sie modernste Coding-Fähigkeiten bei 90% Kostenersparnis. Verfügbar über API und Open-Source-Bereitstellung.


