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.
- 品質とレイテンシ目標に合わせたモデルバリアント
- 統合 API key
- Model skill に docs、schema、セットアップメモを同梱
- 失敗した生成は課金されません
バリアント
MiniMax API エンドポイント
OpenAI または Anthropic SDK を RunAPI キーで利用できます。追加 SDK は不要です。
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
この model skill で構築する方法
モデルを選ぶ
出力タイプ、品質基準、レイテンシ目標に合うモデルとバリアントを選びます。
一度だけ認証
対応するすべてのモデルに RunAPI key を使います。
skill をインストール
機能実装の前に model skill をコード作業環境へ追加します。
出力を受け取る
task ID でポーリングするか、生成完了時の callback を処理します。
MiniMax の位置づけ
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.
RunAPI 経由で MiniMax を使う理由
1つの API key
モデルやプロバイダーをまたいで同じ認証情報を使えます。
Skill-ready
model skill に schema、セットアップメモ、料金コンテキスト、モデル ID が含まれます。
予測しやすい請求
呼び出し前に従量料金を確認できます。
よくある質問
このモデルはどう呼び出しますか？
model skill をインストールし、RunAPI key とセットアップメモに従ってください。
失敗した生成は課金されますか？
失敗した生成は課金されません
アプリケーションから呼び出せますか？
はい。コード作業環境に model skill をインストールし、モデル機能を追加するときに利用してください。
