Couverture des endpoints
Expose 1 endpoint(s) public(s) : chat_completion.
Contexte 1M ; 80,5 % SWE-bench Verified ; code frontier open-weight + long contexte
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/MiniMax-M3:generateContent
POST /v1beta/models/MiniMax-M3: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": "À partir de cette spécification API, générez un client typé, écrivez des tests d'intégration contre un serveur mock et itérez jusqu'à ce qu'ils passent."
}
]
}'
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": "À partir de cette spécification API, générez un client typé, écrivez des tests d'intégration contre un serveur mock et itérez jusqu'à ce qu'ils passent."}]
)
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: "À partir de cette spécification API, générez un client typé, écrivez des tests d'intégration contre un serveur mock et itérez jusqu'à ce qu'ils passent." }]
});
7 versions disponibles
Choisissez un modèle et générez en quelques secondes.
| Fournisseur | MiniMax |
| ID du modèle | MiniMax-M3 |
| Modalité | Texte |
| Types de tâche | Synchronous |
| Endpoint API | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/MiniMax-M3:generateContent | |
| /v1beta/models/MiniMax-M3:streamGenerateContent | |
| Unité de facturation | 1 000 jetons |
| État du catalogue | Opérationnel |
Inscrivez-vous gratuitement et créez une clé API pour MiniMax-M3 depuis le tableau de bord.
Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec l’identifiant du modèle MiniMax-M3 et vos paramètres.
Lisez directement la réponse MiniMax-M3 terminée depuis l’endpoint.
Expose 1 endpoint(s) public(s) : chat_completion.
Mesuré par 1 000 jetons, sans abonnement requis.
Aucun paramètre de requête n'est publié pour cet endpoint.
Utilisez les LLM pour le chat et le raisonnement.
Générez et révisez le travail d'implémentation.
Connectez les modèles aux tâches backend.
Passez l'ID de modèle affiché dans le quickstart.
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