> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://platform.minimaxi.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Token 估算 > 估算请求的输入 token 数，不真正调用模型生成。常用于在调用主接口前评估请求成本与是否触发上下文长度上限。 ## OpenAPI ````yaml /api-reference/text/api/openapi-responses.json POST /v1/responses/input_tokens openapi: 3.1.0 info: title: MiniMax Responses API description: MiniMax OpenAI Responses API 兼容接口，支持对话生成和 Token 估算 license: name: MIT version: 1.0.0 servers: - url: https://api.minimaxi.com security: - bearerAuth: [] paths: /v1/responses/input_tokens: post: tags: - Responses summary: Token 估算 operationId: estimateInputTokens parameters: - name: Content-Type in: header required: true description: 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 schema: type: string enum: - application/json default: application/json requestBody: content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/EstimateInputTokensReq' examples: Request: value: model: MiniMax-M3 input: - type: message role: user content: >- 请帮我用 Python 实现一个支持泛型的快速排序算法，要求：1) 原地排序节省内存；2) 处理重复元素时使用三路划分；3) 小数组切换到插入排序优化；4) 提供完整的单元测试。最后还请解释一下三路划分相比经典 Lomuto 划分在重复键场景下的优势。 tools: - type: function name: search_docs description: 搜索 Python 标准库或第三方库的官方文档 parameters: type: object properties: library: type: string description: 库名称，如 `typing`、`itertools` query: type: string description: 搜索关键词 required: - library - query - type: function name: run_python description: 在沙箱中执行 Python 代码，返回标准输出和错误信息 parameters: type: object properties: code: type: string description: 要执行的 Python 代码 timeout_seconds: type: integer description: 执行超时时间（秒） default: 10 required: - code required: true responses: '200': description: 成功响应 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/EstimateInputTokensResp' examples: Response: value: object: response.input_tokens input_tokens: 588 components: schemas: EstimateInputTokensReq: type: object required: - model - input properties: model: type: string description: 调用的模型名称，如 `MiniMax-M3` example: MiniMax-M3 input: description: 对话内容，支持简单文本或完整对话历史数组 oneOf: - type: string description: 简单文本输入 - type: array description: 完整对话历史 items: $ref: '#/components/schemas/InputItem' instructions: type: string description: 系统指令 tools: type: array description: 工具列表 items: $ref: '#/components/schemas/Tool' tool_choice: type: string enum: - none - auto description: 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 text: type: object description: 输出格式控制 properties: format: type: object properties: type: type: string enum: - text default: text description: 输出格式类型 reasoning: type: object description: >- 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。 properties: effort: type: string enum: - minimal - low - medium - high - none default: none required: [] EstimateInputTokensResp: type: object required: - object - input_tokens properties: object: type: string enum: - response.input_tokens description: 对象类型，固定为 `response.input_tokens` input_tokens: type: integer description: 估算的输入 token 数 InputItem: type: object description: >- 对话历史条目。`type` 字段决定具体形态：`message`（默认）/ `function_call` / `function_call_output` / `reasoning` properties: type: type: string enum: - message - function_call - function_call_output - reasoning default: message description: 条目类型 role: type: string enum: - user - assistant - system - developer - tool description: 消息角色（仅当 `type` 为 `message` 时使用） content: description: 消息内容，可以是字符串或多模态片段数组（仅当 `type` 为 `message` 时使用） oneOf: - type: string - type: array items: $ref: '#/components/schemas/ContentPart' call_id: type: string description: 工具调用 ID（仅当 `type` 为 `function_call` 或 `function_call_output` 时使用） name: type: string description: 函数名（仅当 `type` 为 `function_call` 时使用） arguments: type: string description: 函数参数的 JSON 字符串（仅当 `type` 为 `function_call` 时使用） output: description: 工具返回结果（仅当 `type` 为 `function_call_output` 时使用） oneOf: - type: string - type: array items: $ref: '#/components/schemas/ContentPart' summary: type: array description: 思维链段落数组（仅当 `type` 为 `reasoning` 时使用） items: type: object properties: type: type: string enum: - summary_text text: type: string description: 思维链文本 Tool: type: object required: - type - name properties: type: type: string enum: - 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