MiniMax API
Dostęp do tekstowego API MiniMax przez RunAPI, rzadkie modele MoE od kontekstu 200K do 1M, do 80.5% 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": "Na podstawie tej specyfikacji API wygeneruj typowanego klienta, napisz testy integracyjne z mock serverem i iteruj, aż przejdą."
}
]
}'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": "Na podstawie tej specyfikacji API wygeneruj typowanego klienta, napisz testy integracyjne z mock serverem i iteruj, aż przejdą."}]
)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: "Na podstawie tej specyfikacji API wygeneruj typowanego klienta, napisz testy integracyjne z mock serverem i iteruj, aż przejdą." }]
});Seria M od MiniMax to rzadkie tekstowe modele Mixture-of-Experts zbudowane pod ekonomiczne kodowanie. M2 do M2.7 (230B łącznie / około 10B aktywnych, 256 ekspertów) oferują kontekst 200K z coraz silniejszymi możliwościami agentowymi, a M2.7 osiąga 56.2% w SWE-bench Pro. MiniMax-M3 wykorzystuje większą, inną architekturę, przywracając kontekst 1M z nowym projektem Sparse Attention, osiągając 80.5% w SWE-bench Verified i 59.0% w SWE-bench Pro. Warianty Highspeed używają tych samych wag przy około 100 tokens/sec dla zadań wrażliwych na opóźnienie. Wszystkie są dostępne przez RunAPI z jednym kluczem i rozliczeniem za token.
- Wiele wariantów dla różnych poziomów szybkości i jakości
- Model skill zawiera dokumentację, schematy i notatki setupu
- Działa z workflow kodowania aplikacji
- Nie płacisz za nieudane generacje
Porównaj wszystkie warianty API
| Variant | Billing | Pricing | |
|---|---|---|---|
| MiniMax-M2 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Zobacz → |
| MiniMax-M2.1 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Zobacz → |
| MiniMax-M2.5 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Zobacz → |
| MiniMax-M2.5-highspeed | 1K tokens | Input $0.37 / 1M tokens | Output $1.46 / 1M tokens | Zobacz → |
| MiniMax-M2.7 | 1K tokens | Input $0.19 / 1M tokens | Output $0.73 / 1M tokens | Zobacz → |
| MiniMax-M2.7-highspeed | 1K tokens | Input $0.37 / 1M tokens | Output $1.46 / 1M tokens | Zobacz → |
| MiniMax-M3 | 1K tokens | Input $0.18-$0.36 / 1M tokens | Output $0.72-$1.44 / 1M tokens | Zobacz → |
Endpointy API MiniMax
Użyj SDK OpenAI lub Anthropic z kluczem RunAPI. Dodatkowy SDK nie jest wymagany.
| 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 |
Od model skilla do pierwszego wyniku w czterech krokach
Wybierz model
Wybierz model i wariant pasujące do typu wyjścia, progu jakości i celu opóźnienia.
Konfiguracja
Ustaw klucz RunAPI i zainstaluj model skill w workspace kodu.
Implementacja
Użyj instrukcji skilla, aby dodać funkcję modelu w swojej aplikacji.
Odbiór
Odpytuj po task ID, streamuj gdy wspierane albo obsłuż callback webhook.
Czym jest API MiniMax?
Tekstowe modele MiniMax M-series to rzadkie LLM-y MoE z kontekstem 200K-1M, dostarczające frontierowe wyniki kodowania za ułamek kosztu modeli gęstych. Przez RunAPI korzystają z jednego klucza API, rozliczenia tokenowego pay-as-you-go i można je wywoływać z OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses oraz Anthropic Messages. To tekstowe modele MiniMax, odrębne od generowania wideo MiniMax Hailuo.
Dlaczego używać API MiniMax przez RunAPI
Jedno uwierzytelnienie, wszyscy providerzy
Jeden klucz RunAPI odblokowuje cały katalog. Bez osobnych kont i rotacji kluczy dla każdej integracji.
Ujednolicony cennik i rozliczenia
Rozliczanie za wywołanie w USD, fakturowane co miesiąc. Nieudane generacje nie są naliczane.
Skill ze schematami
Typowane schematy i notatki setupu są spakowane w model skill, więc implementacja startuje od właściwego kontraktu.
Najczęstsze pytania
Czy to te same modele co MiniMax Hailuo do wideo?
Nie. To tekstowe modele językowe MiniMax do kodowania i czatu; Hailuo to osobna linia MiniMax do generowania wideo.
Który tekstowy model MiniMax wybrać?
MiniMax-M3 jest najmocniejszy — kontekst 1M, 80.5% SWE-bench Verified i pierwszy model o otwartych wagach łączący frontierowe kodowanie z milionowym kontekstem. M2.7 to najlepsza opcja z kontekstem 200K. Warianty Highspeed (M2.5 i M2.7) używają tych samych wag przy około 100 tokens/sec dla niższych opóźnień i wyższego kosztu tokenów.
Które SDK mogą wywoływać tekstowe modele MiniMax przez RunAPI?
Użyj OpenAI SDK (Chat Completions lub Responses) albo Anthropic Messages SDK z RunAPI i model id MiniMax; proxy dopasuje protokół.
Jak rozliczane są tekstowe modele MiniMax?
Za token według opublikowanych przez RunAPI stawek wejścia i wyjścia dla każdego modelu, pay-as-you-go. Warianty Highspeed kosztują około 2× więcej niż standardowe przy tej samej jakości wyjścia i większej przepustowości.
Od jakiego wariantu powinienem zacząć?
Wybierz najtańszy wariant, który spełnia Twoje wymagania jakościowe. Większość zespołów zaczyna od szybkiego wariantu, a do produkcji przechodzi na pro.
Czy jest darmowy plan?
Nowe konta otrzymują darmowe pierwsze wywołania dla każdego modelu. Później płacisz za każde wywołanie.
Czy streamujecie wyniki?
Tam, gdzie streaming jest dostępny, RunAPI streamuje end-to-end.
Jak są rozliczane nieudane próby?
Nieudane generacje nie są obciążane opłatą.
Czy wyniki są buforowane?
Wygenerowane wyniki są zapisywane i można je pobrać po ID zadania. Dane wejściowe nie są buforowane.
Czy mogę używać komercyjnie?
Tak — użycie komercyjne jest dostępne dla każdego wariantu, chyba że licencja modelu wyraźnie to ogranicza; informacja taka jest podana na stronie wariantu.
A co z limitami zapytań?
Limity na klucz rosną wraz z poziomem wykorzystania. Aktualne limity znajdziesz na stronie cennika.
Gdzie mogę zgłosić problem?
Otwórz zgłoszenie w publicznym repozytorium GitHub albo napisz do supportu.