MiniMax API
MiniMax text API access via RunAPI — 230B MoE models from 200K to 1M context, up to 80.5% SWE-bench Verified.
# 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." }]
});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.
- Variantes para distintos objetivos de calidad y latencia
- API key unificada
- El model skill incluye documentación, schemas y notas de setup
- Las generaciones fallidas no se cobran
Variantes
Endpoints API de MiniMax
Usa el SDK de OpenAI o Anthropic con tu clave RunAPI. No se necesita SDK adicional.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
Cómo construir con este model skill
Elige el modelo
Selecciona el modelo y la variante que encajan con tu tipo de salida, calidad objetivo y latencia.
Autentica una vez
Usa tu clave RunAPI para todos los modelos compatibles.
Instala el skill
Añade el model skill a tu workspace de código antes de implementar la función.
Recibe la salida
Consulta por task ID o procesa el callback cuando termine la generación.
Dónde encaja MiniMax
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.
Por qué usar MiniMax mediante RunAPI
Una API key
Usa las mismas credenciales entre modelos y proveedores.
Listo para skills
El model skill incluye schemas, notas de setup, contexto de precios e IDs de modelo.
Facturación predecible
El precio por uso es visible antes de llamar.
Preguntas frecuentes
¿Cómo llamo a este modelo?
Instala el model skill y sigue sus notas de setup con tu clave RunAPI.
¿Las generaciones fallidas cuestan dinero?
Las generaciones fallidas no se cobran
¿Puedo llamarlo desde mi aplicación?
Sí. Instala el model skill en tu workspace de código y úsalo mientras añades la función del modelo.
