MiniMax M2.5 vs GPT-6 Luna Pro：料金、コンテキストウィンドウ、機能の比較
MiniMax M2.5（minimax/minimax-m2.5）は MiniMax の言語モデル、GPT-6 Luna Pro（openai/gpt-6-luna-pro）は OpenAI のマルチモーダル言語モデルで、どちらも OceanToken API で利用できます。GPT-6 Luna Pro は MiniMax M2.5 よりトークン単価が安く、100 万入力トークンあたり $0.10 対 $0.30（67% 安い）、100 万出力トークンあたり $0.50 対 $1.20（58% 安い）です。GPT-6 Luna Pro のほうがコンテキストウィンドウが大きく、1.05M トークン（1,050,000）です。MiniMax M2.5 は 205K（204,800）です。両方ともツール呼び出し、推論、構造化出力に対応しています。GPT-6 Luna Pro だけが画像入力、ファイル入力にも対応しています。
項目別の比較
| 項目 | MiniMax M2.5 | GPT-6 Luna Pro |
|---|---|---|
| モデル | MiniMax M2.5minimax/ | GPT-6 Luna Proopenai/ |
| 開発元 | MiniMax | OpenAI |
| 種類 | テキスト | テキストとビジョン |
| コンテキストウィンドウ | 205K トークン204,800 | 1.05M トークン1,050,000 |
| 入力料金 | $0.30 / 100 万トークン | $0.10 / 100 万トークン |
| 出力料金 | $1.20 / 100 万トークン | $0.50 / 100 万トークン |
| キャッシュ入力料金 | $0.03 / 100 万トークン | $0.01 / 100 万トークン |
| キャッシュ書き込み料金 | – | $0.125 / 100 万トークン |
| ウェブ検索料金 | – | $0.01 / 検索 1 回 |
| 入力 | テキスト | テキスト、画像、ファイル |
| 出力 | テキスト | テキスト |
| ツール呼び出し | 対応 | 対応 |
| 推論 | 対応 | 対応 |
| 構造化出力 | 対応 | 対応 |
価格について
どちらを選ぶべきか
- トークン単価を抑えたいなら GPT-6 Luna Pro を選びましょう。MiniMax M2.5 と比べて入力が 67% 安い、出力が 58% 安いです。
- 長い入力を扱うなら GPT-6 Luna Pro を選びましょう。コンテキストウィンドウは 1.05M トークンで、MiniMax M2.5 は 205K です。
- 画像入力、ファイル入力が必要なら GPT-6 Luna Pro を選びましょう。MiniMax M2.5 にはそれらの記載がありません。
- 迷ったら、同じ OceanToken API キーで両方を呼び出し、ご自身のプロンプトで比べてみてください。リクエストはすべて 1 つのプリペイド残高から従量課金されます。
API キーを取得 MiniMax M2.5 GPT-6 Luna Pro
よくある質問
MiniMax M2.5 と GPT-6 Luna Pro ではどちらが安いですか？
GPT-6 Luna Pro です。GPT-6 Luna Pro は MiniMax M2.5 よりトークン単価が安く、100 万入力トークンあたり $0.10 対 $0.30（67% 安い）、100 万出力トークンあたり $0.50 対 $1.20（58% 安い）です。これらは OceanToken の従量課金の開始価格で、最新の料金は常に OceanToken コンソールに表示されます。
MiniMax M2.5 と GPT-6 Luna Pro ではどちらのコンテキストウィンドウが大きいですか？
GPT-6 Luna Pro です。GPT-6 Luna Pro のほうがコンテキストウィンドウが大きく、1.05M トークン（1,050,000）です。MiniMax M2.5 は 205K（204,800）です。
MiniMax M2.5 と GPT-6 Luna Pro の両方を 1 つの API キーで呼び出せますか？
はい。どちらも OceanToken API（https://api.oceantoken.ai/v1）で利用でき、1 つの API キーと 1 つのプリペイド残高でどちらのモデルも呼び出せます。モデル ID には minimax/minimax-m2.5 または openai/gpt-6-luna-pro を指定します。
モデルと開発元
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