Text · MiniMax

MiniMax API

MiniMax text API access via RunAPI — 230B MoE models from 200K to 1M context, up to 80.5% SWE-bench Verified.

Betriebsbereit · 7 variants · ab $0.010
runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "MiniMax-M3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Given this API spec, generate a typed client, write integration tests against a mock server, and iterate until they pass."
    }
  ]
}'
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": "Given this API spec, generate a typed client, write integration tests against a mock server, and iterate until they pass."}]
)
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: "Given this API spec, generate a typed client, write integration tests against a mock server, and iterate until they pass." }]
});
https://runapi.ai /v1/chat/completions
ÜBERBLICK

MiniMax's M-series are sparse Mixture-of-Experts text models (230B total / ~10B active, 256 experts) built for cost-efficient coding. M2 through M2.7 offer 200K context with progressively stronger agentic capabilities — M2.7 reaches 56.2% on SWE-bench Pro. MiniMax-M3 restores 1M context with a new Sparse Attention architecture, scoring 80.5% on SWE-bench Verified and 59.0% on SWE-bench Pro. Highspeed variants run the same weights at ~100 tokens/sec for latency-sensitive work. All are available through RunAPI with one key and per-token billing.

  • Modellvarianten für verschiedene Qualitäts- und Latenzziele
  • Einheitlicher API Key
  • Model Skill enthält Docs, Schemas und Setup-Hinweise
  • Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
VARIANTEN

Varianten

Variant Billing From
MiniMax-M2 1K tokens $0.010 Ansehen →
MiniMax-M2.1 1K tokens $0.010 Ansehen →
MiniMax-M2.5 1K tokens $0.010 Ansehen →
MiniMax-M2.5-highspeed 1K tokens $0.020 Ansehen →
MiniMax-M2.7 1K tokens $0.010 Ansehen →
MiniMax-M2.7-highspeed 1K tokens $0.020 Ansehen →
MiniMax-M3 1K tokens $0.010 Ansehen →
API

MiniMax API-Endpunkte

Nutze das OpenAI- oder Anthropic-SDK mit deinem RunAPI-Key. Kein zusätzliches SDK nötig.

Endpoint Protocol
/v1/chat/completions OpenAI compatible
SO FUNKTIONIERT ES

Mit diesem Model Skill bauen

01

Modell wählen

Wähle Modell und Variante passend zu Ausgabetyp, Qualitätsziel und Latenz.

02

Einmal authentifizieren

Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.

03

Skill installieren

Füge den Model Skill deinem Coding-Workspace hinzu, bevor du das Feature implementierst.

04

Ergebnis empfangen

Frage per Task ID ab oder verarbeite den Callback, wenn die Generierung abgeschlossen ist.

KONTEXT

Wo MiniMax passt

MiniMax M-series text models are 230B MoE LLMs with 200K–1M context, delivering frontier coding scores at a fraction of the cost of dense models. Through RunAPI they share a single API key with pay-as-you-go token billing, callable from the OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, and Anthropic Messages surfaces. These are MiniMax's text models, distinct from MiniMax Hailuo video generation.

Provider
MiniMax
Modality
Text
WARUM RUNAPI

Warum MiniMax über RunAPI nutzen

Ein API Key

Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.

Skill-ready

Der Model Skill enthält Schemas, Setup-Hinweise, Preiskontext und Modell-IDs.

Planbare Abrechnung

Nutzungsbasierte Preise sind vor dem Aufruf sichtbar.

FAQ

Häufige Fragen

Wie rufe ich dieses Modell auf?

Installiere den Model Skill und folge den Setup-Hinweisen mit deinem RunAPI Key.

Kosten fehlgeschlagene Generierungen Geld?

Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet

Kann ich es aus meiner Anwendung aufrufen?

Ja. Installiere den Model Skill im Coding-Workspace und nutze ihn beim Einbau des Modell-Features.

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