MiniMax M2.7 刚发布两天，因为我之前就订阅了 MiniMax 的 Token Plan，所以它一上线我就可以直接使用。
我之前通常让 OpenClaw 或 Claude Code 搭配 Sonnet 4.6。连续使用 M2.7 两天后，我在 OpenClaw 里直接完成了版本替换，日常开发也已经把 Sonnet 4.6 换成 M2.7。速度和价格是它的优势，大文件编辑与原生联网、图片能力则是明确限制。
在 OpenClaw 里：从 M2.5 直接升级
我在 OpenClaw 里之前配的是 MiniMax M2.5，这次直接在模型选择里切换成 M2.7。
升级之后有两个明显的感受：
- 执行速度快了很多；
- 长上下文的表现更稳。我现在这个会话的上下文已经很长了，一直没有压缩，它仍然能正常理解我的意思。
不过 OpenClaw 对我来说更像一个小助手，不算纯粹的生产力工具，所以重点还是在 Claude Code 里的体验。
在 Claude Code 里：日常开发已经换成 M2.7
我用 Claude Code 搭配 M2.7 做了不少任务。第一个是用我之前写的 Citycraft skill，给 MiniMax M2.7 生成了一个介绍落地页。
整体风格我觉得挺好看，配色也和它官网的感觉很接近。
速度方面，很多时候我会觉得它比 Sonnet 4.6 的 token 输出速度还快，而且我用的还不是 highspeed 版本的模型。并发方面，我现在是 Plus 套餐，多个任务并行执行的时候很少碰到并发限制，但有可能达到 5 小时的使用上限。
复杂一点的日常开发任务，我已经完全把 Sonnet 换成了 M2.7。体感上，它的交流感觉和 Claude 差不多。但它也有几个明确的不足：
- 长上下文的效果还是没有 Sonnet 4.6 好；
- 编辑大文件的时候经常失败。比如在 Claude Code 里改一个很大的 HTML，编辑失败后它可能就要整段重写这个文件，Claude 在这种情况下更稳定；
- 不能原生支持 Claude Code 里的联网搜索和图片识别，需要自己配 MCP，下一节具体说。
联网搜索和图片识别要配 MCP
M2.7 在 Claude Code 里不能直接使用联网调研和图片识别，需要在 MiniMax 开放平台的文档里配置 Token Plan MCP，它提供 web_search 和 understand_image 两个工具。
按照官方文档，在终端运行下面这条命令就可以完成配置，把 api_key 替换成自己的 API Key：
claude mcp add -s user MiniMax --env MINIMAX_API_KEY=api_key --env MINIMAX_API_HOST=https://api.minimaxi.com -- uvx minimax-coding-plan-mcp -y
相比原生直接使用，自己配 MCP 会麻烦一点，但配好之后图片理解和网络搜索都能正常支持。
用复杂任务检验：复盘历史对话
我还会用 M2.7 执行一些比较复杂的任务。每个星期我会让它扫描一遍过往和 Claude Code 的所有对话信息，复盘我的 skill 有哪些需要优化。
这次我让它检查我之前使用 Agent Browser 的所有记录里，哪些执行得不好、有摩擦，它很准确地定位到了对应的记录。
根据它找出的问题优化 skill 之后，它对这个 skill 的理解也好了很多。整体对话的感觉很舒服，没有 GPT 那么重的 AI 味，对需求的理解会让人产生一些信任感。
套餐和价格
MiniMax Token Plan 现在有三档，都支持 M2.7，正常约 50 TPS、低峰时段 100 TPS：
- Starter：29 元每月，600 次模型调用每 5 小时；
- Plus：49 元每月，1500 次模型调用每 5 小时，2.5 倍 Starter 用量；
- Max：119 元每月，4500 次模型调用每 5 小时，7.5 倍 Starter 用量。
我自己订的是 Plus，OpenClaw 加 Claude Code 一起用也基本够用。这个价格确实很便宜，我用 Claude 模型的时候，一天的开销可能都不止 49 元。用量更高的话订 Max 也没有问题。
如果只为 OpenClaw 选择模型，M2.7 的速度、长上下文表现和套餐价格都适合我的日常使用。进入 Claude Code 后，还需要额外配置联网与图片 MCP；编辑大文件时也不如 Sonnet 4.6 稳定。我的替换结论只覆盖这两天实际执行过的任务，不代表榜单层面的通用比较。