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title: Hermes Agent x MiniMax 使用指南 | RunAPI
description: 透過 RunAPI 在 Hermes Agent 中使用 MiniMax。比較目前的模型 ID、端點與價格，再依相應流程完成設定。
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# Hermes Agent x MiniMax

MiniMax M-series 文字模型係 sparse MoE LLM，支援 200K-1M 上下文，以遠低於 dense 模型嘅成本提供前沿程式碼分數。透過 RunAPI，呢啲模型共用單一 API 金鑰、按用量 token 收費，並可以從 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 同 Anthropic Messages 介面呼叫。呢啲係 MiniMax 嘅文字模型，同 MiniMax Hailuo 影片生成唔同。

## 公開版本與端點

| 模型 ID | 版本 | 端點 | 起始價格 |
| --- | --- | --- | --- |
| `MiniMax-M2` | 230B / 啟用 10B；200K 上下文；M-series 基準程式碼模型 | /v1/chat/completions | $0.0002 |
| `MiniMax-M2.1` | 200K 上下文；polyglot programming；74% SWE-bench Verified | /v1/chat/completions | $0.0002 |
| `MiniMax-M2.5` | 200K 上下文；更強嘅代理式工具呼叫同搜尋 | /v1/chat/completions | $0.0002 |
| `MiniMax-M2.5-highspeed` | M2.5 約 100 tokens/sec；相同權重，更高吞吐量 | /v1/chat/completions | $0.0004 |
| `MiniMax-M2.7` | 200K 上下文；56.2% SWE-bench Pro；self-evolving training | /v1/chat/completions | $0.0002 |
| `MiniMax-M2.7-highspeed` | M2.7 約 100 tokens/sec；相同權重，更高吞吐量 | /v1/chat/completions | $0.0004 |
| `MiniMax-M3` | 1M 上下文；80.5% SWE-bench Verified；前沿開放權重程式碼 + 長上下文 | /v1/chat/completions | $0.0002 |

## 設定

使用命令前請選擇 `<model-id>`。本頁不會預選預設模型。
OpenClaw 使用 `runapi/<model-id>`；Hermes Agent 設定 RunAPI 自訂端點後選擇 `<model-id>`。

`/v1/chat/completions`

```
providers:
  runapi:
    api: "https://runapi.ai/v1"
    key_env: RUNAPI_API_KEY
    transport: chat_completions
    default_model: <model-id>

model:
  provider: custom:runapi
  default: <model-id>
```

## 驗證

```
hermes model
hermes doctor
```


## 使用流程

1. **選擇模型 ID.** 選擇公開模型 ID，並查看其端點與目前起始價格。
2. **設定 RunAPI.** 為此 Agent 新增 Provider 設定。
3. **驗證結果.** 執行下方 Agent 狀態與模型選擇命令。

## 常見問題

### 應該使用哪個模型 ID？

從版本表選擇公開模型 ID。每個 ID 可用的端點均列於相應資料列。

### 本指南會設定聊天模型嗎？

會。此 Model Line 支援面向用戶端的 LLM 協定。


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## Structured data

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