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.
Exemplo de código
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)Instalar
Instale o pacote necessário para a sua linguagem de programação.
pip install requestsAutenticação
Todas as solicitações de API requerem autenticação por meio de uma chave de API. Você pode obter sua chave de API no painel do Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Cabeçalhos HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Nunca exponha sua chave de API em código do lado do cliente ou repositórios públicos. Use variáveis de ambiente ou um proxy de backend.
Enviar uma solicitação
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())Schema de entrada
Os seguintes parâmetros são aceitos no corpo da solicitação.
Exemplo de corpo da solicitação
{
"model": "minimaxai/minimax-m2.1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}Schema de saída
A API retorna uma resposta compatível com ChatCompletion.
Exemplo de resposta
{
"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
O Atlas Cloud Skills integra mais de 300 modelos de IA diretamente no seu assistente de codificação com IA. Um comando para instalar e depois use linguagem natural para gerar imagens, vídeos e conversar com LLM.
Clientes compatíveis
Instalar
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsConfigurar chave de API
Obtenha sua chave de API no painel do Atlas Cloud e defina-a como variável de ambiente.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Funcionalidades
Após a instalação, você pode usar linguagem natural no seu assistente de IA para acessar todos os modelos do Atlas Cloud.
MCP Server
O Atlas Cloud MCP Server conecta seu IDE com mais de 300 modelos de IA através do Model Context Protocol. Funciona com qualquer cliente compatível com MCP.
Clientes compatíveis
Instalar
npx -y atlascloud-mcpConfiguração
Adicione a seguinte configuração ao arquivo de configuração de MCP do seu IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Ferramentas disponíveis
MiniMax M2.1 - LLM de Codificação de Ponta
Lançado Dez 2025Arquitetura MoE de 230B Parâmetros para Desenvolvimento Real e Agentes de IA
MiniMax M2.1 é um modelo de linguagem grande aprimorado construído para programação multilíngue e tarefas complexas do mundo real. Apresentando uma arquitetura esparsa Mixture-of-Experts (MoE) com 230B de parâmetros totais e apenas 10B ativos por token, alcança 74% no SWE-bench Verified enquanto custa aproximadamente $0.30/1M tokens—90% de economia de custos comparado ao Claude Sonnet 4.5 ($3.00/1M). Lançado sob licença MIT em 23 de dezembro de 2025, se destaca em edição multi-arquivo, desenvolvimento móvel nativo e fluxos de trabalho de agentes de IA em ferramentas como Claude Code, Droid, Cline e mais.
- Desempenho líder da indústria em Rust, Java, Golang, C++, Kotlin, Objective-C
- 72.5% em tarefas SWE-Multilingual, superando concorrentes em linguagens não-Python
- Supera Claude Sonnet 4.5 e se aproxima de Claude Opus 4.5
- Suporte nativo para TypeScript, JavaScript e frameworks web modernos
- Excelente desempenho em Claude Code, Droid (Factory AI), Cline, Kilo Code
- Resultados consistentes em Roo Code, BlackBox e outros frameworks de agentes
- Construído para loops de codificação-execução-correção e reparos validados por testes
- Forte desempenho em tarefas Terminal-Bench
- 88.6% médio no benchmark agregado VIBE
- 91.5% em VIBE-Web, 89.7% em VIBE-Android
- 88.0% em VIBE-iOS, 86.7% em VIBE-Backend
- Compreensão de design e expressão estética aprimoradas sistematicamente
- $0.30/1M tokens de entrada vs $3.00/1M do Claude
- 90% de economia de custos mantendo desempenho competitivo
- Respostas mais concisas com velocidade de geração mais rápida
- Diminuição notável no consumo de tokens comparado ao M2
Desempenho Líder da Indústria
MiniMax M2.1 alcança desempenho competitivo em todos os principais benchmarks de codificação enquanto oferece economias significativas de custos
SWE-Bench Verified
Alcança 74.0% de precisão, igualando o desempenho do Claude Sonnet 4.5 com 90% menos custo
Multi-SWE-Bench
Pontuação de 49.4%, superando Claude Sonnet 4.5 (44.3%), Gemini 1.5 Pro e outros líderes da indústria
SWE-Multilingual
Alcança 72.5% em tarefas multilíngues, se destacando em Rust, Go, Java e outras linguagens não-Python
Benchmark Full-Stack VIBE
Pontuação média de 88.6 em Web (91.5%), Android (89.7%), iOS (88.0%) e Backend (86.7%)
Comparação Competitiva (Multi-SWE-Bench)
Arquitetura Técnica
Mixture-of-Experts Esparso
Emprega uma arquitetura de transformador MoE com 230B parâmetros totais, com apenas 10B parâmetros utilizados ativamente durante a inferência para cada token, maximizando a eficiência sem sacrificar capacidade
Eficiência Aprimorada
Fornece respostas do modelo e cadeias de pensamento mais concisas comparado ao M2, com velocidade de resposta significativamente mais rápida e consumo de tokens notavelmente reduzido
Raciocínio de Longo Alcance
Demonstra capacidades excepcionais de raciocínio de longo alcance, planejando e executando tarefas de múltiplas etapas sem perder o contexto
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