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.
- 多種變體可對應不同速度/品質等級
- Model skill 包含文件、schema 與 setup 備註
- 支援 app-focused coding workflows
- 生成失敗不收費
比較所有 API 變體
MiniMax API 端點
使用 OpenAI 或 Anthropic SDK 搭配 RunAPI key 呼叫,不需額外 SDK。
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
從 model skill 到第一次結果,只要四步
選擇模型
挑選符合輸出類型、品質門檻與延遲目標的模型與變體。
設定
設定 RunAPI key,並在 coding workspace 安裝 model skill。
開發
使用 skill 指引,在你的 app 內加入模型功能。
接收
透過 task ID 查詢、在支援時串流,或處理 webhook callback。
什麼是 MiniMax API?
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.
為什麼透過 RunAPI 使用 MiniMax API
一組驗證,全部供應商通用
一把 RunAPI 金鑰就能開通整個目錄。無需分開註冊帳戶,也不用為每個整合各自輪替金鑰。
統一價格與計費
以美元按次計費,每月結帳。失敗的生成不收費。
內含 schema 的 skill
型別化 schema 與 setup 備註打包在 model skill 內,讓實作從正確契約開始。
常見問題
我應該先從哪個版本開始?
先選擇符合你品質標準中最便宜的版本。大多數團隊會先用快速版本,之後再升級到專業版用於正式上線。
有免費方案嗎?
新帳戶可在每個模型上免費使用首次呼叫。之後則按次計費。
你們支援串流結果嗎?
只要該功能可用,RunAPI 會提供端到端串流。
失敗的請求如何計費?
生成失敗不會收費。
輸出結果有快取嗎?
生成結果會儲存,並可透過任務 ID 取回。輸入內容不會快取。
可以商業使用嗎?
可以——除非模型授權明確限制,否則每個版本都包含商業使用權;若有例外,會在版本頁面標示。
速率限制怎麼算?
每個金鑰的速率限制會依使用等級而提升。最新限制請參考定價頁面。
如果遇到問題,要去哪裡回報?
請在公開的 GitHub repo 開 issue,或寄信給支援。