MiniMax シリーズ

MiniMax のテキストモデルで、MiniMax M3、M2.7、M2.7 HighSpeed があります。OpenAI 互換 API で呼び出せるほか、Anthropic ネイティブ API にも対応しており、Claude Code で使えます。MiniMax の動画モデルは Hailuo（MiniMax） を参照してください。

目的別ガイド

モデル

モデルの全一覧とリアルタイム価格はモデルページ を参照してください。モデル ID のプレフィックスは minimax/ で、省略できます。公式名の MiniMax-M3 と書くと 404 を返します。

上記のモデルは MiniMax 公式（minimax）から提供されており、Chat Completions、Responses、Anthropic ネイティブ API に対応しています。

呼び出し例

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": "冪等性とは何かを一文で説明してください。"}],
)
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": "冪等性とは何かを一文で説明してください。"}]
  }'

思考内容

MiniMax モデルはデフォルトで思考が有効です。OpenAI 互換 API で呼び出すと、message.content の先頭に <think>…</think> で囲まれた思考内容があり、その後に回答が続きます。ストリーミングのレスポンスでも同様に delta.content で返されます。上の例では正規表現でこの部分を取り除いています。

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": "ある数にその 3 倍を足し、さらに 12 を引くと 36 になります。この数はいくつですか？数字だけで答えてください。"}],
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)
print(resp.choices[0].message.content)

• MiniMax M3 の thinking.type は adaptive と disabled のみを受け付け、enabled を渡すと 400 を返します。
• 思考トークンは max_tokens に含まれます。上限が小さすぎると、回答が思考内容の途中で止まり、finish_reason が length になることがあります。
• 思考トークンは出力単価で課金され、トークン数は usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens で確認できます。

Claude Code で使う

MiniMax モデルは Anthropic ネイティブ API に対応しています。URL は https://api.ofox.io/anthropic です。この API で呼び出すと、思考内容は独立した thinking ブロックとして返され、回答は text ブロックに入るため、think タグを自分で取り除く必要はありません。

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": "ある数にその 3 倍を足し、さらに 12 を引くと 36 になります。この数はいくつですか？"}],
)
for block in resp.content:
    print(block.type, ":", getattr(block, "thinking", None) or block.text)

• MiniMax M2.7 と M2.7 HighSpeed は常に thinking ブロックを返します。
• MiniMax M3 は "thinking": {"type": "adaptive"} または {"type": "enabled", "budget_tokens": 2000} を渡すと thinking ブロックを返し、{"type": "disabled"} を渡すと text ブロックのみを返します。

Claude Code の設定手順の詳細は Claude Code の設定を参照してください。

画像入力

画像入力に対応しているのは MiniMax M3 のみで、標準の image_url コンテンツブロックを使います。書き方は画像理解を参照してください。MiniMax M2.7 と M2.7 HighSpeed はテキストのみに対応しているため、画像を認識させたい場合は M3 を使ってください。

その他の機能

• ツール呼び出し：標準の tools パラメーターを使い、tool_calls を返します。
• キャッシュ：重複するリクエストのプレフィックスを自動でキャッシュします。ヒット量は usage.prompt_tokens_details.cached_tokens で確認できます。実測では、約 5600 トークンの同じプレフィックスで、2 回目のリクエストのキャッシュヒットが 5000 トークンを超えました。
• 構造化出力：実測では、response_format に json_schema を渡しても回答は通常のテキストのままでした。JSON が必要な場合は、プロンプトでフィールドを指定し、自分でパースしてください。

よくあるエラー

その他の共通エラーは Error Handling を参照してください。

公式ドキュメント

• MiniMax オープンプラットフォーム · ドキュメント 

よくある質問