MiniMax API
Acceso a la API de texto de MiniMax a través de RunAPI — modelos MoE dispersos, contexto de 200K a 1M y hasta 80,5% en SWE-bench Verified.
# 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_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "MiniMax-M3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Dado este spec de API, genera un cliente tipado, escribe pruebas de integración contra un servidor mock e itera hasta que pasen."
}
]
}'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": "Dado este spec de API, genera un cliente tipado, escribe pruebas de integración contra un servidor mock e itera hasta que pasen."}]
)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: "Dado este spec de API, genera un cliente tipado, escribe pruebas de integración contra un servidor mock e itera hasta que pasen." }]
});La serie M de MiniMax son modelos de texto sparse Mixture-of-Experts diseñados para programación rentable. M2 a M2.7 (230B totales / ~10B activos, 256 expertos) ofrecen contexto 200K con capacidades agénticas progresivamente más fuertes — M2.7 alcanza 56,2% en SWE-bench Pro. MiniMax-M3 usa una arquitectura diferente y más grande para recuperar el contexto 1M con un nuevo diseño Sparse Attention, obtiene 80,5% en SWE-bench Verified y 59,0% en SWE-bench Pro. Las variantes Highspeed ejecutan los mismos pesos a ~100 tokens/sec para trabajo sensible a la latencia. Todos están disponibles a través de RunAPI con una sola key y facturación por token.
- 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
| Variant | Billing | Pricing | |
|---|---|---|---|
| MiniMax-M2 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Ver → |
| MiniMax-M2.1 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Ver → |
| MiniMax-M2.5 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Ver → |
| MiniMax-M2.5-highspeed | 1K tokens | Input $0.37 / 1M tokens | Output $1.46 / 1M tokens | Ver → |
| MiniMax-M2.7 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Ver → |
| MiniMax-M2.7-highspeed | 1K tokens | Input $0.37 / 1M tokens | Output $1.46 / 1M tokens | Ver → |
| MiniMax-M3 | 1K tokens | Input $0.18-$0.36 / 1M tokens | Output $0.72-$1.44 / 1M tokens | Ver → |
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 |
| /v1/responses | OpenAI Responses |
| /v1/messages | Anthropic compatible |
| /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
| /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
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
Los modelos de texto MiniMax M-series son LLMs MoE dispersos con contexto 200K–1M, que entregan puntuaciones de programación de frontera a una fracción del coste de los modelos densos. A través de RunAPI comparten una única API key con facturación por token de pago por uso, y pueden llamarse desde OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses y Anthropic Messages. Estos son los modelos de texto de MiniMax, distintos de la generación de vídeo MiniMax Hailuo.
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
¿Son los mismos que los modelos de vídeo MiniMax Hailuo?
No. Estos son los modelos de lenguaje de texto de MiniMax para programación y chat; Hailuo es la línea separada de generación de vídeo de MiniMax.
¿Qué modelo de texto MiniMax debería elegir?
MiniMax-M3 es el más fuerte — contexto 1M, 80,5% en SWE-bench Verified y el primer modelo open-weight que combina programación de frontera con contexto de un millón de tokens. M2.7 es la mejor opción con contexto 200K. Las variantes Highspeed (M2.5 y M2.7) ejecutan los mismos pesos a ~100 tokens/sec para menor latencia a un precio por token más alto.
¿Qué SDKs pueden llamar a MiniMax text a través de RunAPI?
Usa el SDK de OpenAI (Chat Completions o Responses) o el SDK de Anthropic Messages contra RunAPI con el ID del modelo MiniMax; el proxy adapta el protocolo.
¿Cómo se factura MiniMax text?
Por token según las tarifas publicadas de entrada y salida de RunAPI para cada modelo, en modalidad de pago por uso. Las variantes Highspeed cuestan aproximadamente 2× lo estándar por la misma calidad de salida con mayor throughput.
¿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.