Familia MiniMax

Los modelos de texto de MiniMax, que incluyen MiniMax M3, M2.7 y M2.7 HighSpeed. Se llaman a través de la API compatible con OpenAI y también admiten el endpoint nativo de Anthropic, por lo que pueden usarse en Claude Code. Los modelos de vídeo de MiniMax están en Hailuo (MiniMax).

Tareas habituales

Modelos

La lista completa de modelos y los precios en tiempo real están en la página de modelos . El prefijo del ID de modelo es minimax/ y puede omitirse; usar el nombre oficial MiniMax-M3 devuelve 404.

Estos modelos los ofrece MiniMax oficial (minimax) y admiten Chat Completions, Responses y el endpoint nativo de Anthropic.

Ejemplos de llamada

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": "Explica en una frase qué es la idempotencia."}],
)
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": "Explica en una frase qué es la idempotencia."}]
  }'

Contenido del thinking

Los modelos MiniMax tienen el thinking activado por defecto. Al llamar a través del endpoint compatible con OpenAI, message.content empieza con el contenido del thinking entre <think>…</think>, seguido de la respuesta; en streaming, también se devuelve en delta.content. El ejemplo anterior elimina ese fragmento con una expresión regular.

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": "Un número más su triple, menos 12, es igual a 36. ¿Cuál es el número? Responde solo con el número."}],
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)
print(resp.choices[0].message.content)

• thinking.type de MiniMax M3 solo acepta adaptive y disabled; enviar enabled devuelve 400.
• Los tokens de thinking se cuentan en max_tokens. Si el límite es demasiado bajo, la respuesta puede quedarse dentro del contenido del thinking, con finish_reason igual a length.
• Los tokens de thinking se facturan al precio de salida; su número figura en usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens.

Uso en Claude Code

Los modelos MiniMax admiten el endpoint nativo de Anthropic, con la URL https://api.ofox.io/anthropic. Al llamar a través de este endpoint, el contenido del thinking se devuelve en bloques thinking independientes y la respuesta, en bloques text, sin necesidad de quitar las etiquetas think.

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": "Un número más su triple, menos 12, es igual a 36. ¿Cuál es el número?"}],
)
for block in resp.content:
    print(block.type, ":", getattr(block, "thinking", None) or block.text)

• MiniMax M2.7 y M2.7 HighSpeed siempre devuelven bloques thinking.
• MiniMax M3 devuelve bloques thinking al enviar "thinking": {"type": "adaptive"} o {"type": "enabled", "budget_tokens": 2000}, y solo bloques text al enviar {"type": "disabled"}.

Los pasos completos de configuración de Claude Code están en Configuración de Claude Code.

Entrada de imágenes

Solo MiniMax M3 admite entrada de imágenes, mediante el bloque de contenido estándar image_url; consulte Comprensión visual. MiniMax M2.7 y M2.7 HighSpeed solo admiten texto; si necesita interpretar imágenes, use M3.

Otras funciones

• Llamadas a herramientas: use el parámetro estándar tools; se devuelve tool_calls.
• Caché: los prefijos de petición repetidos se almacenan en caché automáticamente; la cantidad acertada figura en usage.prompt_tokens_details.cached_tokens. En nuestras mediciones, con un mismo prefijo de unos 5600 tokens, la segunda petición acertó más de 5000 tokens de caché.
• Salida estructurada: en nuestras mediciones, al enviar json_schema en response_format, la respuesta seguía siendo texto normal. Si necesita JSON, describa los campos en el prompt y analice la respuesta usted mismo.

Errores habituales

Otros errores generales: Gestión de errores.

Documentación oficial

• Plataforma abierta de MiniMax · Documentación 

Preguntas frecuentes