Text MiniMax

MiniMax API

Nutze die MiniMax API über RunAPI mit einem Modell-Skill, einheitlicher Authentifizierung und Pay-as-you-go-Preisen.

runapi.ai
# 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." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
ÜBERBLICK

Über MiniMax

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.

Anbieter
MiniMax
Modalität
Text

MiniMax API-Endpunkte

EndpointProtocol
POST /v1/chat/completionsOpenAI compatible
POST /v1/responsesOpenAI Responses
POST /v1/messagesAnthropic compatible
POST /v1beta/models/{model}:generateContentGemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContentGemini streamGenerateContent

Varianten

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 →
PREISE

MiniMax-Preise

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.

Agent-Integration

MiniMax mit einem Agenten ausführen

SO FUNKTIONIERT ES

Mit MiniMax starten

  1. Modell wählen

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

  2. Einmal authentifizieren

    Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.

  3. Skill installieren

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

  4. Ergebnis empfangen

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

KONTEXT

Wo MiniMax passt

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.

Anbieter
MiniMax
Alle ansehen →
Modalität
Text
Modelle durchsuchen →

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.

MiniMax-Fragen

Sind das dieselben Modelle wie MiniMax Hailuo Video?

Nein. Dies sind MiniMaxs Text-Sprachmodelle für Coding und Chat; Hailuo ist MiniMaxs separate Videogenerierungslinie.

Welches MiniMax-Textmodell sollte ich wählen?

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.

Welche SDKs können MiniMax Text über RunAPI aufrufen?

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.

Wie wird MiniMax Text abgerechnet?

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.

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

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