

Seed 2.1 Turbo और MiniMax M3 साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
ByteDance का Seed 2.1 Turbo और MiniMax का MiniMax M3 दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | Seed 2.1 Turbo | MiniMax M3 |
|---|---|---|
| मॉडल ID | seed-2-1-turbo | minimax-m3 |
| निर्माता | ByteDance | MiniMax |
| रिलीज | 13 जुल॰ 2026 | 1 जून 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 229.1K टोकन | 1M टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 65,536 टोकन | 5,24,288 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट इमेज वीडियो | टेक्स्ट इमेज वीडियो |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON Schema | समर्थित नहीं |
| रीजन | Malaysia | Singapore |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/seed-2-1-turbo:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/minimax-m3:generateContent |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | Seed 2.1 Turbo | MiniMax M3 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 से 65536 | - |
| frequency_penalty | -2 से 2 डिफॉल्ट: 0 | - |
| presence_penalty | -2 से 2 डिफॉल्ट: 0 | - |
| stop | string | array |
| enable_thinking | boolean डिफॉल्ट: true | boolean डिफॉल्ट: true |
| reasoning_effort | low, medium, high डिफॉल्ट: high | - |
| enable_web_search | boolean डिफॉल्ट: false | - |
| max_tool_calls | 1 से 10 डिफॉल्ट: 3 | - |
| image_detail | low, high, xhigh डिफॉल्ट: high | - |
| video_fps | 0.2 से 5 | - |
| response_format | enum | - |
| max_completion_tokens | - | 1 से 524288 डिफॉल्ट: 4096 |
| tool_web_search | - | boolean डिफॉल्ट: false |
| tools | - | array |
| tool_choice | - | object |
| disable_formatting | - | boolean डिफॉल्ट: false |
प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण पूर्ण संदर्भ विंडो में सपाट है, जिसमें 128K से ऊपर कोई उच्च दर नहीं है। रीजनिंग डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है; इसके बिना सीधे उत्तर देने के लिए enable_thinking को गलत पर सेट करें।
टेक्स्ट आउटपुट के साथ टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट। सोच डिफ़ॉल्ट रूप से अनुकूली है और इसे अक्षम किया जा सकता है। मूल्य निर्धारण कैश हिट सहित इनपुट टोकन पर आधारित है: <=512K रियायती मानक स्तर का उपयोग करता है, जबकि >512K उच्च-संदर्भ स्तर का उपयोग करता है। 1M इनपुट टोकन तक का समर्थन करता है। मॉडल को वेब पर खोज करने देने के लिए tool_web_search को सही पर सेट करें; प्रत्येक निष्पादित खोज को बिल किया जाता है, और एक अनुरोध कई खोजें चला सकता है। वेब खोज का उपयोग करने वाले उत्तर स्रोत सूची के साथ समाप्त होते हैं जब तक कि disable_formatting सत्य न हो। response_format के माध्यम से संरचित आउटपुट समर्थित नहीं है; इसके बजाय प्रॉम्प्ट में JSON के लिए पूछें।
Seed 2.1 Turbo OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id seed-2-1-turbo उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को seed-2-1-turbo या minimax-m3 पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seed-2-1-turbo",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।
Seed 2.1 Turbo नई रिलीज़ है (13 जुल॰ 2026); MiniMax M3 1 जून 2026 को रिलीज़ हुआ था। MiniMax M3 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Seed 2.1 Turbo की 229.1K। हर जवाब में MiniMax M3 अधिकतम 5,24,288 आउटपुट टोकन लौटाता है, Seed 2.1 Turbo अधिकतम 65,536। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
Seed 2.1 Turbo नई रिलीज़ है (13 जुल॰ 2026); MiniMax M3 1 जून 2026 को रिलीज़ हुआ था।
दोनों मॉडलों की कीमत अलग इकाइयों या स्तरों पर तय होती है, इसलिए इस पेज की लाइव दर तालिकाओं की तुलना करें। वे हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।