MiniMax API
Accesso API testuale MiniMax tramite RunAPI — modelli MoE sparsi con contesto da 200K a 1M e fino all'80,5% su 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": "Dato questo spec API, genera un client tipizzato, scrivi test di integrazione contro un mock server e itera finché non passano."
}
]
}'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": "Dato questo spec API, genera un client tipizzato, scrivi test di integrazione contro un mock server e itera finché non passano."}]
)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: "Dato questo spec API, genera un client tipizzato, scrivi test di integrazione contro un mock server e itera finché non passano." }]
});La serie M di MiniMax comprende modelli testuali sparsi Mixture-of-Experts pensati per coding efficiente nei costi. Da M2 a M2.7 (230B totali / circa 10B attivi e 256 esperti) offrono 200K di contesto con capacità agentiche progressivamente più forti, e M2.7 raggiunge il 56,2% su SWE-bench Pro. MiniMax-M3 utilizza un'architettura più ampia e diversa per ripristinare 1M di contesto con un nuovo design Sparse Attention, ottenendo l'80,5% su SWE-bench Verified e il 59,0% su SWE-bench Pro. Le varianti Highspeed eseguono gli stessi pesi a circa 100 tokens/sec per lavori sensibili alla latenza. Tutti sono disponibili tramite RunAPI con una sola chiave e fatturazione per token.
- Più varianti per diversi livelli di velocità / qualità
- Il model skill include documentazione, schema e note di setup
- Funziona con workflow di sviluppo app
- Le generazioni fallite non vengono addebitate
Confronta tutte le varianti API
| Variant | Billing | Pricing | |
|---|---|---|---|
| MiniMax-M2 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Visualizza → |
| MiniMax-M2.1 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Visualizza → |
| MiniMax-M2.5 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Visualizza → |
| MiniMax-M2.5-highspeed | 1K tokens | Input $0.37 / 1M tokens | Output $1.46 / 1M tokens | Visualizza → |
| MiniMax-M2.7 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Visualizza → |
| MiniMax-M2.7-highspeed | 1K tokens | Input $0.37 / 1M tokens | Output $1.46 / 1M tokens | Visualizza → |
| MiniMax-M3 | 1K tokens | Input $0.18-$0.36 / 1M tokens | Output $0.72-$1.44 / 1M tokens | Visualizza → |
Endpoint API MiniMax
Usa l'SDK OpenAI o Anthropic con la tua chiave RunAPI. Nessun SDK aggiuntivo necessario.
| 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 |
Dal model skill al primo risultato in quattro passaggi
Scegli il modello
Seleziona modello e variante adatti al tipo di output, al livello qualità e alla latenza target.
Configura
Imposta la tua chiave RunAPI e installa il model skill nel workspace di codice.
Implementa
Usa le istruzioni dello skill per aggiungere la feature modello dentro la tua applicazione.
Ricevi
Interroga per task ID, usa streaming dove supportato o gestisci il callback webhook.
Che cos'è l'API MiniMax?
I modelli testuali MiniMax serie M sono LLM MoE sparsi con contesto da 200K a 1M, capaci di punteggi di coding frontier a una frazione del costo dei modelli densi. Tramite RunAPI condividono una singola chiave API con fatturazione token pay-as-you-go e sono chiamabili dalle superfici OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses e Anthropic Messages. Questi sono i modelli testuali MiniMax, distinti dalla generazione video MiniMax Hailuo.
Perché usare l'API MiniMax tramite RunAPI
Un’unica autenticazione, tutti i provider
Una sola chiave RunAPI sblocca l’intero catalogo. Niente account separati, niente rotazione delle chiavi per integrazione.
Prezzi e billing unificati
Prezzi per chiamata in USD, fatturati mensilmente. Le generazioni fallite non vengono addebitate.
Skill con schema
Schema tipizzati e note di setup sono inclusi nel model skill, così l'implementazione parte dal contratto corretto.
Domande frequenti
Sono gli stessi modelli video MiniMax Hailuo?
No. Questi sono i modelli linguistici testuali MiniMax per coding e chat; Hailuo è la linea separata di generazione video di MiniMax.
Quale modello testuale MiniMax dovrei scegliere?
MiniMax-M3 è il più forte, con 1M di contesto, 80,5% su SWE-bench Verified e il primo modello open-weight a combinare coding frontier con contesto da un milione di token. M2.7 è la migliore opzione da 200K di contesto. Le varianti Highspeed (M2.5 e M2.7) eseguono gli stessi pesi a circa 100 tokens/sec per latenza inferiore a un costo token più alto.
Quali SDK possono chiamare MiniMax text tramite RunAPI?
Usa l'SDK OpenAI, Chat Completions o Responses, oppure l'SDK Anthropic Messages contro RunAPI con il model id MiniMax. Il proxy adatta il protocollo.
Come viene fatturato MiniMax text?
Per token alle tariffe di input e output pubblicate da RunAPI per ciascun modello, pay-as-you-go. Le varianti Highspeed costano circa 2 volte lo standard per la stessa qualità di output con throughput più alto.
Da quale variante dovrei iniziare?
Scegli la variante più economica che soddisfa il tuo livello di qualità. La maggior parte dei team inizia con la variante veloce e passa alla pro per la produzione.
C’è un piano gratuito?
I nuovi account ricevono le prime chiamate gratuite su ogni modello. Dopo, paghi per chiamata.
Trasmettete i risultati in streaming?
Dove lo streaming è disponibile, RunAPI trasmette end-to-end.
Come vengono addebitati i fallimenti?
Le generazioni non riuscite non vengono addebitate.
Gli output vengono memorizzati nella cache?
Gli output generati vengono salvati e recuperabili tramite ID del task. Gli input non vengono memorizzati nella cache.
Posso usarlo a fini commerciali?
Sì — l’uso commerciale è incluso per ogni variante, salvo che una licenza del modello lo limiti esplicitamente; in tal caso è indicato nella pagina della variante.
E i limiti di rate limit?
I rate limit per chiave scalano in base al tier di utilizzo. Vedi la pagina prezzi per i limiti aggiornati.
Dove posso segnalare problemi?
Apri un issue nel repo GitHub pubblico oppure scrivi al supporto.