模型调用

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模型概览

MiniMax 提供多款语言模型，满足不同场景需求。MiniMax-M3 是最新 M 系列语言模型，适用于 Agent 推理、工具调用、代码和长上下文任务；MiniMax-M2.7 与 MiniMax-M2 继续支持已有工作流。

支持模型

模型名称	上下文窗口	模型介绍
MiniMax-M3	1,000,000	原生多模态、1M 上下文的 Frontier Coding 模型
MiniMax-M2.7	204,800	开启模型的自我迭代（输出速度约 60 TPS）
MiniMax-M2.7-highspeed	204,800	M2.7 极速版：效果不变，更快，更敏捷（输出速度约 100 TPS）
MiniMax-M2.5	204,800	顶尖性能与极致性价比，轻松驾驭复杂任务（输出速度约 60 TPS）
MiniMax-M2.5-highspeed	204,800	M2.5 极速版：效果不变，更快，更敏捷（输出速度约 100 TPS）
MiniMax-M2.1	204,800	强大多语言编程能力，全面升级编程体验（输出速度约 60 TPS）
MiniMax-M2.1-highspeed	204,800	M2.1 极速版：效果不变，更快，更敏捷（输出速度约 100 TPS）
MiniMax-M2	204,800	专为高效编码与 Agent 工作流而生
M2-her	64 K	专为对话场景设计，支持角色扮演和多轮对话

TPS（Tokens Per Second）的计算方式详见常见问题 > 接口相关。

MiniMax M3 核心亮点

1M 上下文

MiniMax-M3 支持最高 1,000,000 token 上下文，适用于长文档、代码库和多步骤 Agent 会话。

Agent 与代码场景

MiniMax-M3 面向 Agent 推理、工具调用、代码和结构化任务执行优化。

多模态 Chat 输入

OpenAI 兼容 Chat Completions 支持文本、图片和视频输入，可使用 image_url 与 video_url 内容块。

更多模型介绍请参考 MiniMax M3。

URL 配置

调用 MiniMax 模型前，请先准备好以下信息：

字段	值
`base_url`（Anthropic 兼容，推荐）	`https://api.minimaxi.com/anthropic`
`base_url`（OpenAI 兼容）	`https://api.minimaxi.com/v1`
`api_key`	获取订阅 Key
`model`	见上方支持模型表

调用示例

MiniMax 同时兼容 Anthropic 和 OpenAI 两种 API 协议格式，下面给出两套等价的非流式样例。需要流式响应时，把请求里的 stream 改成 true 即可。

Anthropic 兼容（推荐）

支持 thinking 块、interleaved thinking 等高级特性，是默认推荐路径。

curl https://api.minimaxi.com/anthropic/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer <MINIMAX_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M3",
    "max_tokens": 1000,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hi, how are you?"}
    ]
  }'

# 首次使用前请先安装 Anthropic SDK：`pip install anthropic`
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.minimaxi.com/anthropic",
    api_key="<MINIMAX_API_KEY>",
)

message = client.messages.create(
    model="MiniMax-M3",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hi, how are you?"}
    ],
)

for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking:\n{block.thinking}\n")
    elif block.type == "text":
        print(f"Text:\n{block.text}\n")

// 首次使用前请先安装 Anthropic SDK：`npm install @anthropic-ai/sdk`
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  baseURL: "https://api.minimaxi.com/anthropic",
  apiKey: "<MINIMAX_API_KEY>",
});

const message = await client.messages.create({
  model: "MiniMax-M3",
  max_tokens: 1000,
  messages: [
    { role: "user", content: "Hi, how are you?" },
  ],
});

for (const block of message.content) {
  if (block.type === "thinking") {
    console.log(`Thinking:\n${block.thinking}\n`);
  } else if (block.type === "text") {
    console.log(`Text:\n${block.text}\n`);
  }
}

OpenAI 兼容

如果你的项目已经接入 OpenAI SDK，把 base_url 和 model 换成下方的值即可直接复用，无需迁移到新 SDK。

curl https://api.minimaxi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer <MINIMAX_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hi, how are you?"}
    ]
  }'

# 首次使用前请先安装 OpenAI SDK：`pip install openai`
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.minimaxi.com/v1",
    api_key="<MINIMAX_API_KEY>",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hi, how are you?"},
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

// 首次使用前请先安装 OpenAI SDK：`npm install openai`
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.minimaxi.com/v1",
  apiKey: "<MINIMAX_API_KEY>",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "MiniMax-M3",
  messages: [
    { role: "user", content: "Hi, how are you?" },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

API 参考

Anthropic API 兼容（推荐）

通过 Anthropic SDK 调用 MiniMax 模型，支持流式输出和 Interleaved Thinking

OpenAI API 兼容

通过 OpenAI SDK 调用 MiniMax 模型

在 AI 编程工具里使用 M3

在 Claude Code、Cursor 等工具中使用 M3

Chat Model

M2-her 对话模型，专为角色扮演、多轮对话等场景设计

联系我们

如果在使用 MiniMax 模型过程中遇到任何问题：

通过邮箱 Model@minimaxi.com 等官方渠道联系我们的技术支持团队
在我们的 Github 仓库提交 Issue

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