curl --request POST \
--url https://api.minimaxi.com/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: <content-type>' \
--data '
{
"model": "MiniMax-M3",
"input": "你好！"
}
'
{
"id": "abc123",
"object": "response",
"created_at": 1764000000,
"model": "MiniMax-M3",
"status": "completed",
"output": [
{
"id": "abc123_msg",
"type": "message",
"status": "completed",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "你好！我是 MiniMax，请问有什么可以帮你的？",
"annotations": []
}
]
}
],
"output_text": "你好！我是 MiniMax，请问有什么可以帮你的？",
"usage": {
"input_tokens": 8,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"output_tokens": 18,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 0
},
"total_tokens": 26
},
"parallel_tool_calls": true,
"store": false,
"truncation": "disabled"
}OpenAI Responses API
对话生成
OpenAI Responses API 兼容的主接口调用MiniMax 模型，生成模型回复，支持流式与非流式。
POST
/
v1
/
responses
curl --request POST \
--url https://api.minimaxi.com/v1/responses \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: <content-type>' \
--data '
{
"model": "MiniMax-M3",
"input": "你好！"
}
'
{
"id": "abc123",
"object": "response",
"created_at": 1764000000,
"model": "MiniMax-M3",
"status": "completed",
"output": [
{
"id": "abc123_msg",
"type": "message",
"status": "completed",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "你好！我是 MiniMax，请问有什么可以帮你的？",
"annotations": []
}
]
}
],
"output_text": "你好！我是 MiniMax，请问有什么可以帮你的？",
"usage": {
"input_tokens": 8,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"output_tokens": 18,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 0
},
"total_tokens": 26
},
"parallel_tool_calls": true,
"store": false,
"truncation": "disabled"
}推理控制
对于MiniMax-M3，reasoning 字段用于控制响应是否包含推理输出。
- 如果省略
reasoning，默认关闭推理，响应不会包含type: "reasoning"的输出项。 reasoning: {"effort": "none"}是默认行为，可关闭MiniMax-M3的推理输出。minimal、low、medium和high这些取值会被兼容接收并开启推理输出，但不会调节 MiniMax-M3 的推理深度。- 对于 M2.x 模型，推理无法关闭；即使传入
reasoning: {"effort": "none"}，推理仍会保持开启。
{
"model": "MiniMax-M3",
"input": "9.11 和 9.9 哪个更大？"
}
{
"model": "MiniMax-M3",
"input": "9.11 和 9.9 哪个更大？",
"reasoning": {
"effort": "minimal"
}
}
授权
请求头
请求体的媒介类型，请设置为 application/json，确保请求数据的格式为 JSON
可用选项:
application/json 请求体
application/json
调用的模型名称，如 MiniMax-M3
示例:
"MiniMax-M3"
对话内容，支持简单文本或完整对话历史数组
系统指令
最大输出 token 数
采样温度，取值范围 (0, 1]
必填范围:
0 <= x <= 1核采样，取值范围 (0, 1]
必填范围:
0 <= x <= 1设置为 true 启用 SSE 流式响应
工具列表
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工具选择策略：none 表示不调用任何工具；auto 表示由模型自动判断是否调用工具
可用选项:
none, auto 请求元数据，key-value 均为字符串
Show child attributes
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Prompt 缓存路由标识
输出格式控制
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Show child attributes
推理控制。对于 MiniMax-M3，默认为 none，即关闭推理。将 effort 设置为非 none 值（minimal、low、medium 或 high），即可开启 Adaptive Thinking，但不会调节 MiniMax-M3 的推理深度。对于 M2.x 模型，推理无法关闭。
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响应
200 - application/json
成功响应
响应 ID
示例:
"abc123"
对象类型，固定为 response
可用选项:
response 响应创建时间（Unix 秒）
实际处理请求的模型名称
响应状态
可用选项:
completed, incomplete, failed 模型输出列表
助手回复
- Message
- Reasoning
- Function Call
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便利字段，所有文本输出拼接后的结果
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错误信息，仅在 status=failed 时返回
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未完成原因，仅在 status=incomplete 时返回
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是否支持并行工具调用
响应是否持久化
上下文截断策略
可用选项:
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