# MiniMax M2.7 vs GLM-5.2

> https://router.one/zh/models/compare/minimax-m2-7-vs-glm-5-2 的 Markdown 镜像，供 AI 助手与爬虫使用。Router One 是 OpenAI 兼容的统一 LLM API 网关。

MiniMax M2.7 与 GLM-5.2 的当前单价、上下文窗口与能力对比——两者都能通过同一个 OpenAI 兼容端点调用，每次请求带成本 trace。

## MiniMax M2.7 与 GLM-5.2：单价、上下文窗口与能力对比

| 规格 | MiniMax M2.7 | GLM-5.2 |
| --- | --- | --- |
| 输入 / 1M tokens | $2.10 | $2.40 |
| 输出 / 1M tokens | $8.40 | $8.40 |
| 缓存输入 / 1M tokens | $2.10 | $0.60 |
| 上下文窗口 | 200k | 1.0M |
| 能力 | 对话, 流式输出, 工具调用 | 对话, 流式输出, 工具调用, 视觉理解 |
| 详情页 | [MiniMax M2.7](https://router.one/zh/models/minimax-m2-7) | [GLM-5.2](https://router.one/zh/models/glm-5-2) |

## MiniMax M2.7 与 GLM-5.2 跑 1M tokens 各要多少钱？

按当前单价计算 1M 输入 + 1M 输出 tokens 的负载：MiniMax M2.7 合计 $10.50，GLM-5.2 合计 $10.80——在这个配比下 MiniMax M2.7 约便宜 3%。真实负载通常严重偏向输入 tokens，请按你自己的输入/输出比例衡量；支持提示词缓存的模型，缓存命中按缓存输入价计费。

## 在 MiniMax M2.7 与 GLM-5.2 之间切换，不改代码

两个模型都在同一个 OpenAI 兼容端点后面，A/B 测试只是改一个 model 字符串——key、base URL、请求结构都不变，每次请求的 tokens、花费、延迟都记录在控制台：

`compare.sh`

```bash
curl https://api.router.one/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-router-one-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "MiniMax-M2.7", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

# Same request, other model — change one string:
#   "model": "glm-5.2"
```

## 常见问题

### MiniMax M2.7 比 GLM-5.2 便宜吗？

按当前公示单价，MiniMax M2.7 更便宜（输入 $2.10 vs $2.40，输出 $8.40 vs $8.40，均为每 1M tokens）。价格会调整，/models 页是实时的事实来源。

### 在 MiniMax M2.7 和 GLM-5.2 之间切换要改代码吗？

不用。两者走同一个 OpenAI 兼容端点，切换就是改请求里的 model 字符串——key、base URL、请求结构完全不变。

### 这些数字从哪来？

本页的规格和价格直接渲染自 Router One 实时模型目录——与 /models 页同源，并随之刷新。定价方法见 /pricing-methodology。

## 更多对比

- [GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro](https://router.one/zh/models/compare/glm-5-2-vs-deepseek-v4-pro)

全部模型对比: https://router.one/zh/models/compare

## 相关页面

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- 全部模型与价格：https://router.one/zh/models（markdown：https://router.one/zh/models.md）
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