Ein API Key
Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.
Nutze die MiniMax API über RunAPI mit einem Modell-Skill, einheitlicher Authentifizierung und Pay-as-you-go-Preisen.
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/{model}:generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "MiniMax-M3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Generiere aus dieser API-Spezifikation einen typisierten Client, schreibe Integrationstests gegen einen Mock-Server und iteriere, bis sie bestehen."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="MiniMax-M3",
messages=[{"role": "user", "content": "Generiere aus dieser API-Spezifikation einen typisierten Client, schreibe Integrationstests gegen einen Mock-Server und iteriere, bis sie bestehen."}]
)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "MiniMax-M3",
messages: [{ role: "user", content: "Generiere aus dieser API-Spezifikation einen typisierten Client, schreibe Integrationstests gegen einen Mock-Server und iteriere, bis sie bestehen." }]
});
MiniMaxs M-Serie sind sparse Mixture-of-Experts-Textmodelle, gebaut für kosteneffizientes Coding. M2 bis M2.7 (230B gesamt / ca. 10B aktiv, 256 Experten) bieten 200K Kontext mit zunehmend stärkeren agentischen Fähigkeiten — M2.7 erreicht 56,2 % auf SWE-bench Pro. MiniMax-M3 nutzt eine größere, andere Architektur und stellt 1M Kontext mit einem neuen Sparse-Attention-Design wieder her, erreicht 80,5 % auf SWE-bench Verified und 59,0 % auf SWE-bench Pro. Highspeed-Varianten führen dieselben Gewichte mit ca. 100 tokens/sec für latenzkritische Arbeit aus. Alle sind über RunAPI mit einem Key und tokenbasierter Abrechnung verfügbar.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
POST /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
POST /v1/responses | OpenAI Responses |
POST /v1/messages | Anthropic compatible |
POST /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
| Variante | Abrechnung | Preise | |
|---|---|---|---|
| MiniMax-M2 | 1K-Token | Eingabe $0.19 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $0.73 / 1 Mio. Tokens | Ansehen → |
| MiniMax-M2.1 | 1K-Token | Eingabe $0.19 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $0.73 / 1 Mio. Tokens | Ansehen → |
| MiniMax-M2.5 | 1K-Token | Eingabe $0.19 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $0.73 / 1 Mio. Tokens | Ansehen → |
| MiniMax-M2.5-highspeed | 1K-Token | Eingabe $0.37 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $1.46 / 1 Mio. Tokens | Ansehen → |
| MiniMax-M2.7 | 1K-Token | Eingabe $0.19 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $0.73 / 1 Mio. Tokens | Ansehen → |
| MiniMax-M2.7-highspeed | 1K-Token | Eingabe $0.37 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $1.46 / 1 Mio. Tokens | Ansehen → |
| MiniMax-M3 | 1K-Token | Eingabe $0.18-$0.36 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $0.72-$1.44 / 1 Mio. Tokens | Ansehen → |
| Endpoint | Auflösung | Dauer | Preis | |
|---|---|---|---|---|
| chat_completion | — | — | Eingabe $0.19 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $0.73 / 1 Mio. Tokens |
Preise für MiniMax-M2 angezeigt. Andere Varianten behalten ihre eigenen Endpoint-Preise.
Wähle Modell und Variante passend zu Ausgabetyp, Qualitätsziel und Latenz.
Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.
Füge den Model Skill deinem Coding-Workspace hinzu, bevor du das Feature implementierst.
Frage per Task ID ab oder verarbeite den Callback, wenn die Generierung abgeschlossen ist.
MiniMax-M-Series-Textmodelle sind sparse MoE-LLMs mit 200K–1M Kontext und liefern Frontier-Coding-Scores zu einem Bruchteil der Kosten dichter Modelle. Über RunAPI teilen sie einen gemeinsamen API-Key mit nutzungsbasierter Token-Abrechnung und sind über OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses und Anthropic Messages aufrufbar. Dies sind MiniMax-Textmodelle, getrennt von MiniMax Hailuo Videogenerierung.
Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.
Der Model Skill enthält Schemas, Setup-Hinweise, Preiskontext und Modell-IDs.
Nutzungsbasierte Preise sind vor dem Aufruf sichtbar.
Nein. Dies sind MiniMaxs Text-Sprachmodelle für Coding und Chat; Hailuo ist MiniMaxs separate Videogenerierungslinie.
MiniMax-M3 ist das stärkste — 1M Kontext, 80,5 % SWE-bench Verified und das erste Open-Weight-Modell, das Frontier-Coding mit Million-Token-Kontext kombiniert. M2.7 ist die beste Option mit 200K Kontext. Highspeed-Varianten (M2.5 und M2.7) nutzen dieselben Gewichte mit ca. 100 tokens/sec für niedrigere Latenz zu höherem Tokenpreis.
Verwende das OpenAI SDK (Chat Completions oder Responses) oder das Anthropic Messages SDK gegen RunAPI mit der MiniMax-Modell-ID; der Proxy passt das Protokoll an.
Pro Token zu RunAPIs veröffentlichten Input- und Output-Raten für jedes Modell, nutzungsbasiert. Highspeed-Varianten werden zu ihren eigenen veröffentlichten Raten abgerechnet, bei gleicher Ausgabequalität und höherem Durchsatz.
Installiere den Model Skill und folge den Setup-Hinweisen mit deinem RunAPI Key.
Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet