MiniMax-Reihe

Die Textmodelle von MiniMax: MiniMax M3, M2.7 und M2.7 HighSpeed. Der Aufruf erfolgt über die OpenAI-kompatible API; zusätzlich wird der native Anthropic-Endpunkt unterstützt, sodass die Modelle in Claude Code nutzbar sind. Die Videomodelle von MiniMax finden Sie unter Hailuo (MiniMax).

Häufige Aufgaben

Modelle

Die vollständige Modellliste und aktuelle Preise finden Sie auf der Modellseite . Das Präfix der Modell-IDs lautet minimax/ und kann entfallen; der offizielle Name MiniMax-M3 liefert 404.

Diese Modelle werden von MiniMax direkt (minimax) bereitgestellt und unterstützen Chat Completions, Responses und den nativen Anthropic-Endpunkt.

Aufrufbeispiele

import os
import re
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Erkläre in einem Satz, was Idempotenz ist."}],
)
content = resp.choices[0].message.content
answer = re.sub(r"<think>.*?</think>\s*", "", content, flags=re.S)
print(answer)

curl https://api.ofox.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax/minimax-m3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Erkläre in einem Satz, was Idempotenz ist."}]
  }'

Thinking-Inhalte

Bei MiniMax-Modellen ist das Thinking standardmäßig aktiv. Beim Aufruf über den OpenAI-kompatiblen Endpunkt beginnt message.content mit den von <think>…</think> umschlossenen Thinking-Inhalten, erst danach folgt die Antwort; bei gestreamten Antworten kommt dies ebenso in delta.content. Das obige Beispiel entfernt diesen Abschnitt per regulärem Ausdruck.

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Eine Zahl plus ihr Dreifaches minus 12 ergibt 36. Welche Zahl ist das? Antworte nur mit der Zahl."}],
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)
print(resp.choices[0].message.content)

• thinking.type akzeptiert bei MiniMax M3 nur adaptive und disabled; enabled liefert 400.
• Thinking-Tokens zählen zu max_tokens. Ist die Obergrenze zu niedrig, endet die Antwort unter Umständen noch in den Thinking-Inhalten, und finish_reason ist length.
• Thinking-Tokens werden zum Ausgabepreis abgerechnet; die Anzahl steht in usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens.

In Claude Code verwenden

MiniMax-Modelle unterstützen den nativen Anthropic-Endpunkt unter https://api.ofox.io/anthropic. Beim Aufruf über diesen Endpunkt kommen die Thinking-Inhalte als separate thinking-Blöcke zurück und die Antwort steht im text-Block; Sie müssen das think-Tag nicht selbst entfernen.

import os
import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ofox.io/anthropic", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.messages.create(
    model="minimax/minimax-m2.7",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": "Eine Zahl plus ihr Dreifaches minus 12 ergibt 36. Welche Zahl ist das?"}],
)
for block in resp.content:
    print(block.type, ":", getattr(block, "thinking", None) or block.text)

• MiniMax M2.7 und M2.7 HighSpeed liefern stets thinking-Blöcke.
• MiniMax M3 liefert mit "thinking": {"type": "adaptive"} oder {"type": "enabled", "budget_tokens": 2000} thinking-Blöcke, mit {"type": "disabled"} nur text-Blöcke.

Die vollständigen Einrichtungsschritte für Claude Code finden Sie unter Claude Code einrichten.

Bildeingabe

Nur MiniMax M3 unterstützt Bildeingaben, über den Standard-Inhaltsblock image_url; die Schreibweise finden Sie unter Bildverständnis. MiniMax M2.7 und M2.7 HighSpeed unterstützen nur Text; für Bilderkennung verwenden Sie M3.

Weitere Funktionen

• Tool-Aufrufe: Über den Standardparameter tools; zurück kommt tool_calls.
• Caching: Wiederkehrende Präfixe von Anfragen werden automatisch gecacht; die Treffermenge steht in usage.prompt_tokens_details.cached_tokens. Gemessen wurden bei einem identischen Präfix von etwa 5600 Tokens in der zweiten Anfrage über 5000 Tokens aus dem Cache gelesen.
• Strukturierte Ausgabe: Gemessen bleibt die Antwort auch mit json_schema in response_format normaler Text. Wenn Sie JSON benötigen, beschreiben Sie die Felder im Prompt und parsen Sie die Antwort selbst.

Häufige Fehler

Weitere allgemeine Fehler: Fehlerbehandlung.

Offizielle Dokumentation

• MiniMax Open Platform · Dokumentation 

Häufige Fragen