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如何低成本存取 Minimax M2.1 以實現高效能應用交付

作者 / / LLM / 9 分鐘閱讀
如何低成本存取 Minimax M2.1 以實現高效能應用交付
目錄
  1. 測試 Minimax M2.1 的全端應用智慧表現
  2. 如何存取 Minimax M2.1？

現今開發者面臨兩大核心難題：一是現有基準測試無法反映真實的應用交付場景，二是前沿模型的成本讓大規模應用變得不可行。本文將透過介紹由 MiniMax 打造的運行時層級基準測試 VIBE，以及展示 Minimax M2.1 如何以遠低於同級模型的價格提供接近前沿的全端能力，同時解決這兩個問題。文章將說明 VIBE 的測量維度、Minimax M2.1 的表現，以及開發者如何在 Web、API、本地部署和基於代理的工作流程中存取與部署該模型。

測試 Minimax M2.1 的全端應用智慧表現

MiniMax 推出 VIBE，這是一款專為測量模型從零到一構建完整可執行應用的能力而設計的基準測試。不同於傳統只評估孤立程式碼片段編碼能力的基準測試，VIBE 會在真實運行時環境中執行生成的專案，同時驗證功能正確性與視覺表現。

Benchmark MiniMax-M2.1 MiniMax-M2 Claude Sonnet 4.5 Claude Opus 4.5 Gemini 3 Pro
VIBE (Average) 88.6 67.5 85.2 90.7 82.4
VIBE-Web 91.5 80.4 87.3 89.1 89.5
VIBE-Simulation 87.1 77.0 79.1 84.0 89.2
VIBE-Android 89.7 69.2 87.5 92.2 78.7
VIBE-iOS 88.0 39.5 81.2 90.0 75.8
VIBE-Backend 86.7 67.8 90.8 98.0 78.7

更吸引人的是其成本優勢：M2.1 以遠低於同級模型的價格，提供接近前沿的全端能力，實際上這改變了團隊使用大型語言模型的方式。

Minimax M2.1 的價格對比

如何存取 Minimax M2.1？

1. Minimax M2.1 網頁介面

試用 Minimax M2.1

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2. 開發者存取 Minimax M2.1 API 的方式

步驟 1：登入並進入模型庫

登入你的帳號，點擊 模型庫 按鈕。

登入並進入模型庫

步驟 2：選擇模型

瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。

選擇模型

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的能力。

試用 Minimax M2.1

立即試用 Minimax M2.1！

步驟 4：取得 API 金鑰

要進行 API 驗證，我們會提供你新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖中指示複製 API 金鑰。

取得 API 金鑰

步驟 5：安裝 API 套件

使用對應程式語言的套件管理器安裝 API。安裝完成後，將必要的函式庫匯入你的開發環境，並使用你的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI 的大型語言模型互動。以下為 Python 使用者呼叫聊天完成 API 的範例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m2.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=131072,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

3. Minimax M2.1 本地部署與專屬端點

需求規格：

配置 最大上下文長度 適用場景
4 張 A100 或 A800（80GB） 400K tokens 標準部署
4 張 H200 或 H20（96GB 以上） 400K tokens 標準部署
8 張 H200（141GB） 3M tokens 長上下文工作負載

安裝步驟：

  1. 從 HuggingFace 或 ModelScope 下載模型權重
  2. 選擇推論框架：支援 vLLM 或 SGLang
  3. 按照官方 GitHub 儲存庫中的部署指南操作

當你需要穩定高效能的推論、自訂模型控制，以及在持續或高負載工作場景下降低成本時，你會選擇專屬端點，而非自行維護本地 GPU 與基礎設施。

試用專屬端點

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4. Minimax M2.1 與程式碼代理工具的整合

Minimax M2.1 專為作為程式碼代理工作流程的穩定核心而打造，能無縫整合 Claude Code、Droid（Factory AI）、Cline、Kilo Code 和 Roo Code，同時支援 Skill.md、Claude.md、agent.md、cursorrule 和 Slash Commands 等結構化上下文系統。它在長期規劃與迭代執行場景下能保持連貫性，支援多檔案脚手架搭建、重構迴圈與自動除錯等任務。

透過 Novita AI，開發者可以跳過區域限制，將 M2.1 直接部署到現有流程中，享有 99% SLA 支援的穩定性，非常適合高頻率程式碼生成與 CI 自動化場景。同一技術堆疊也提供 Kimi-K2 和 Qwen3 Coder，以不到 Claude Sonnet 4 五分之一的成本，提供接近其編碼表現，讓團隊能以經濟實惠的方式擴展代理驅動的開發流程。

第一步：取得 API 金鑰

取得 API 金鑰

立即取得 API 金鑰！

在 Cursor 中使用 Minimax M2.1

步驟 1：安裝 Cursor

從 cursor.com 下載最新版本，訂閱 Pro 方案並完成初始設定。

步驟 2：進入進階模型設定

在 Cursor 中打開「設定」，從左側選單選擇「模型」，找到「API 設定」選項。

在 Cursor 中打開設定，從左側選單選擇模型，找到 API 設定

步驟 3：設定 Novita AI 整合

  • 在「OpenAI API Key」欄位中：貼上你的 Novita AI API 金鑰
  • 在「覆寫 OpenAI 基底 URL」欄位中：將預設值替換為 https://api.novita.ai/openai

取得 API 金鑰

步驟 4：新增多個 AI 編碼模型

點擊「+ 新增自訂模型」並逐一新增以下模型：

  • minimax/minimax m2.1
  • qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking
  • zai-org/glm-4.6
  • deepseek/deepseek-v3.1
  • moonshotai/kimi-k2-0905
  • openai/gpt-oss-120b
  • google/gemma-3-12b-it

步驟 5：測試整合

在「詢問」或「代理」模式下開啟新對話，切換不同模型，確認每個模型都能正常回覆。

在 Claude Code 中使用 Minimax M2.1

步驟 1：安裝 Claude Code

首先，確認你的系統已安裝 Node.js 18 或更高版本：

node -v
# 預期輸出：v18.x.x 或更高版本（例如 v20.10.0）

如果未安裝 Node.js 或版本低於 v18，請從 [https://nodejs.org](https://nodejs.org) 下載並安裝最新版本。

  • 安裝指令：

使用 npm 全域安裝 Claude Code：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
  • 驗證安裝：
claude --version

步驟 2：設定環境變數

在 Windows 上：為當前 CMD 工作階段設定變數：

set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Your_Novita_API_Key>
set ANTHROPIC_MODEL=minimax/minimax-m2.1
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=minimax/minimax-m2.1

在 macOS 與 Linux 上：在你的 shell 中匯出變數：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Your_Novita_API_Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="minimax/minimax-m2.1"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="minimax/minimax-m2.1"

取得 API 金鑰

步驟 3：啟動 Claude Code

  • 進入你的專案目錄
cd <path_to_your_project>
  • 啟動 Claude Code
claude .

點（.）會告訴 Claude Code 對當前目錄執行操作，掃描並處理此專案中的內容。

啟動完成後，你會看到互動式的 Claude Code 提示字元，可以使用 /init、/model、/review 等指令。

常用的工作階段級指令包括：

  • /init – 在當前目錄中初始化 Claude Code。
  • /login – 如有需要，向 API 供應商進行驗證。
  • /logout – 清除儲存的憑證。
  • /memory – 檢視或編輯持久化記憶體。
  • /model – 檢視或切換當前使用的模型。
  • /permissions – 管理檔案與指令權限。
  • /review – 在套用變更前檢閱待處理的修改。
  • /status – 顯示當前工作階段狀態。
  • /terminal-setup – 設定終端機整合。
  • /vim – 切換 Vim 鍵位綁定。

在 Trae 中使用 Minimax M2.1

步驟 1：打開 Trae 並進入模型設定

啟動 Trae 應用程式，點擊右上角的「切換 AI 側邊欄」按鈕打開 AI 側邊欄，接著進入 AI 管理並選擇「模型」選項。

切換 AI 側邊欄

進入 AI 管理並選擇模型

步驟 2：新增自訂模型

點擊「新增模型」按鈕建立自訂模型條目。

新增自訂模型

步驟 3：選擇 Novita 作為供應商

在新增模型對話框中，從下拉選單選擇「供應商 = Novita」。

選擇 Novita 作為供應商

步驟 4：選擇或輸入模型

從模型下拉選單中挑選你想要的模型（例如 DeepSeek-R1-0528、DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果沒有列出你需要的模型，直接輸入你從 Novita 模型庫中記下的模型 ID 即可，請確保選擇正確的模型版本。

選擇或輸入模型

步驟 5：輸入你的 API 金鑰

從你的 Novita 控制台複製 Novita AI API 金鑰，並貼到 Trae 的 API 金鑰欄位中。

取得 API 金鑰

步驟 6：儲存設定

點擊 新增模型 儲存設定，Trae 會在背景驗證 API 金鑰與模型選擇是否有效。

在 Codex 中使用 Minimax M2.1

步驟 1：前置條件

  • 建立帳號：造訪 Novita AI 官方網站 註冊帳號。
  • 產生 API 金鑰：登入後，前往 金鑰管理 頁面產生你的 API 金鑰。
  • 選擇模型名稱：你需要從 Novita AI 的**模型庫** 中複製要使用的模型名稱，部分可用模型如下：
    • deepseek/deepseek-v3.1
    • qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
    • moonshotai/kimi-k2-0905
    • openai/gpt-oss-120b
    • zai-org/glm-4.5
    • google/gemma-3-12b-it
  • 妥善儲存金鑰：後續設定時會需要用到。

步驟 2：安裝

# 透過 npm 安裝（推薦）
npm install -g @openai/codex

# 透過 Homebrew 安裝（macOS）
brew install codex

# 驗證安裝
codex --version

步驟 3：設定 Novita AI 模型

設定設定檔

Codex CLI 使用 TOML 格式的設定檔，路徑如下：

  • macOS/Linux：~/.codex/config.toml
  • Windows：%USERPROFILE%\.codex\config.toml

基本設定範本

model = "MODEL_NAME"
model_provider = "novitaai"

[model_providers.novitaai]
name = "Novita AI"
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
http_headers = {"Authorization" = "Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY"}
wire_api = "chat"

取得 API 金鑰

5. Minimax M2.1 在第三方平台上的使用

  • 相容 OpenAI 的 API：可無痛遷移並整合至 Cline、OpenCode 和 Cursor 等工具，這些工具皆以 OpenAI API 標準設計。
  • Hugging Face：可透過 Novita AI 端點，在 Hugging Face Spaces、pipeline 或搭配 Transformers 函式庫使用模型。
  • 代理與編排框架：可透過官方連接器與逐步整合指南，輕鬆將 Novita AI 與合作夥伴平台如 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 連接。

VIBE 將評估標準重新定義為可執行軟體，而 Minimax M2.1 證明了全端應用智慧可以同時具備執行級表現與親民的價格。憑藉優異的跨平台表現與靈活的部署路徑，Minimax M2.1 能幫助團隊從 AI 輔助編碼，過渡到經濟上可擴展、由代理驅動的軟體生產模式。

常見問題

VIBE 針對 Minimax M2.1 測量哪些指標？

VIBE 會在真實運行時環境中執行 Minimax M2.1 生成的應用，驗證其在 Web、模擬、Android、iOS 和後端場景下的功能行為與視覺輸出。

Minimax M2.1 與 Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 相比如何？

Minimax M2.1 在 VIBE 測試中獲得的分數與 Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 相當，但成本卻低非常多。

開發者可以透過 API 如何存取 Minimax M2.1？

開發者可以取得 API 金鑰，透過 Novita AI 的 OpenAI 相容端點呼叫 Minimax M2.1。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面，方便部署 AI 模型，同時也提供平價且可靠的 GPU 雲端服務，用於建構與擴展 AI 應用。

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