MiniMax · 文字

OpenClaw x MiniMax

MiniMax M-series 文字模型是 sparse MoE LLM，支援 200K-1M 上下文，以遠低於 dense 模型的成本提供前沿程式碼分數。透過 RunAPI，這些模型共用單一 API 金鑰、按用量 token 計費，並可從 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 與 Anthropic Messages 介面呼叫。這些是 MiniMax 的文字模型，與 MiniMax Hailuo 影片生成不同。

7 variants 起價 $0.18 / 百萬 tokens 可商用
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Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Prompt 模型

任務合適時使用 MiniMax-M2：230B / 啟用 10B；200K 上下文；M-series 基準程式碼模型。

You have access to RunAPI chat models for MiniMax.

Available MiniMax models:
- MiniMax-M2: 230B / 啟用 10B；200K 上下文；M-series 基準程式碼模型
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- MiniMax-M2.1: 200K 上下文；polyglot programming；74% SWE-bench Verified
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- MiniMax-M2.5: 200K 上下文；更強的代理式工具呼叫與搜尋
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- MiniMax-M2.5-highspeed: M2.5 約 100 tokens/sec；相同權重，更高吞吐量
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- MiniMax-M2.7: 200K 上下文；56.2% SWE-bench Pro；self-evolving training
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- MiniMax-M2.7-highspeed: M2.7 約 100 tokens/sec；相同權重，更高吞吐量
  chat endpoints: /v1/chat/completions
- MiniMax-M3: 1M 上下文；80.5% SWE-bench Verified；前沿開放權重程式碼 + 長上下文
  chat endpoints: /v1/chat/completions

Use the model ID and chat endpoint that match the user's request.
Example request: 根據這份 API spec，生成 typed client，針對 mock server 撰寫整合測試，並反覆修改直到通過。
Verify the active model with: openclaw models status;openclaw models set runapi/<model-id>

公開版本與端點

模型 ID 端點 起始價格 模型目錄
MiniMax-M2
/v1/chat/completions
$0.19 / 百萬 tokens 模型詳情
MiniMax-M2.1
/v1/chat/completions
$0.19 / 百萬 tokens 模型詳情
MiniMax-M2.5
/v1/chat/completions
$0.19 / 百萬 tokens 模型詳情
MiniMax-M2.5-highspeed
/v1/chat/completions
$0.37 / 百萬 tokens 模型詳情
MiniMax-M2.7
/v1/chat/completions
$0.19 / 百萬 tokens 模型詳情
MiniMax-M2.7-highspeed
/v1/chat/completions
$0.37 / 百萬 tokens 模型詳情
MiniMax-M3
/v1/chat/completions
$0.18 / 百萬 tokens 模型詳情

驗證

輪詢，直到 Task 進入終態

選擇 <model-id> 後產生驗證命令。

設定

指南端點: <endpoint>

選擇 <model-id> 後，依端點的公開輸入契約產生請求。
使用流程

三步開始使用

  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。

使用 OpenClaw + MiniMax 可以打造什麼

  • Agent 程式開發與推理

    藉助模型的推理能力，讓 Agent 規劃、撰寫和審查程式碼，或處理多步驟問題。

  • 長文件分析與擷取

    摘要報告、合約或程式碼庫，並從長文件中擷取結構化欄位。

  • 工具呼叫工作流程

    將模型連接到函式和 API，讓 Agent 在回覆之間查詢資料並執行操作。

為什麼透過 RunAPI + OpenClaw 使用 MiniMax

  • 7 個變體，一個 API 金鑰

    透過一個 RunAPI 連線選擇可用的模型變體，無需變更現有整合。

  • 清楚的用量價格

    送出請求前查看目錄中的目前價格，無需訂閱或最低消費。

  • 直接回傳結果

    同步呼叫會在同一個回應中回傳結果，Agent 不需輪詢工作即可直接使用。

OpenClaw + MiniMax 常見問題

這些和 MiniMax Hailuo 影片模型一樣嗎？

不一樣。這些是 MiniMax 用於程式碼與聊天的文字語言模型；Hailuo 是 MiniMax 另一條影片生成產品線。

我該選哪個 MiniMax 文字模型？

MiniMax-M3 最強，具備 1M 上下文、80.5% SWE-bench Verified，也是第一個結合前沿程式碼能力與百萬 token 上下文的開放權重模型。M2.7 是最佳 200K 上下文選項。Highspeed 變體（M2.5 和 M2.7）以相同權重在約 100 tokens/sec 運行，以更高 token 成本換取更低延遲。

哪些 SDK 可以透過 RunAPI 呼叫 MiniMax 文字模型？

使用 OpenAI SDK（Chat Completions 或 Responses）或 Anthropic Messages SDK 連到 RunAPI，並傳入 MiniMax model id；proxy 會調整協定。

MiniMax 文字模型如何計費？

依 token 按用量計費，採用 RunAPI 為各模型公布的輸入與輸出費率。Highspeed 變體依其單獨公布的費率計費，輸出品質相同，吞吐量更高。

應該使用哪個模型 ID？

從版本表選擇公開模型 ID。每個 ID 可用的端點都列在對應資料列。

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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