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 de modèle pour différents objectifs de qualité et de latence
- API key unifiée
- Le model skill inclut docs, schémas et notes de setup
- Les générations échouées ne sont pas facturées
Variantes
Points d'accès API MiniMax
Utilisez le SDK OpenAI ou Anthropic avec votre clé RunAPI. Aucun SDK supplémentaire requis.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
Construire avec ce model skill
Choisir le modèle
Sélectionnez le modèle et la variante adaptés au type de sortie, au niveau de qualité et à la latence cible.
S'authentifier une fois
Utilisez votre clé RunAPI pour tous les modèles pris en charge.
Installer le skill
Ajoutez le model skill à votre workspace de code avant d'implémenter la fonctionnalité.
Recevoir la sortie
Interrogez par task ID ou traitez le callback quand la génération se termine.
Où utiliser 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.
Pourquoi utiliser MiniMax via RunAPI
Une API key
Utilisez les mêmes identifiants pour les modèles et les fournisseurs.
Prêt pour les skills
Le model skill inclut schémas, notes de setup, contexte tarifaire et IDs de modèle.
Facturation prévisible
Les tarifs à l'usage sont visibles avant l'appel.
Questions fréquentes
Comment appeler ce modèle ?
Installez le model skill et suivez ses notes de setup avec votre clé RunAPI.
Les générations échouées coûtent-elles quelque chose ?
Les générations échouées ne sont pas facturées
Puis-je l'appeler depuis mon application ?
Oui. Installez le model skill dans votre workspace de code et utilisez-le pendant l'ajout de la fonctionnalité.
