MiniMax 시리즈

MiniMax의 텍스트 모델로 MiniMax M3, M2.7, M2.7 HighSpeed가 있습니다. OpenAI 호환 API로 호출하며 Anthropic 네이티브 API도 지원하므로 Claude Code에서 사용할 수 있습니다. MiniMax의 동영상 모델은 Hailuo(MiniMax)를 참고하십시오.

주요 작업

모델

전체 모델 목록과 실시간 가격은 모델 페이지 를 참고하십시오. 모델 ID의 접두사는 minimax/이며 생략할 수 있습니다. 공식 이름인 MiniMax-M3로 쓰면 404가 반환됩니다.

위 모델은 MiniMax 공식(minimax)이 제공하며, Chat Completions, Responses, Anthropic 네이티브 API를 지원합니다.

호출 예시

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": "멱등성이 무엇인지 한 문장으로 설명해 주세요."}],
)
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": "멱등성이 무엇인지 한 문장으로 설명해 주세요."}]
  }'

사고 내용

MiniMax 모델은 기본적으로 사고가 켜져 있습니다. OpenAI 호환 API로 호출하면 message.content 앞부분에 <think>…</think>로 감싼 사고 내용이 오고 그 뒤에 답변이 이어지며, 스트리밍 응답도 마찬가지로 delta.content에 반환됩니다. 위 예시는 정규식으로 이 부분을 제거합니다.

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": "어떤 수에 그 수의 3배를 더하고 12를 빼면 36입니다. 이 수는 무엇입니까? 숫자로만 답하십시오."}],
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)
print(resp.choices[0].message.content)

• MiniMax M3의 thinking.type은 adaptive와 disabled만 허용하며, enabled를 전달하면 400이 반환됩니다.
• 사고 토큰은 max_tokens에 포함됩니다. 상한을 너무 작게 설정하면 답변이 사고 내용 도중에 멈추고 finish_reason이 length가 될 수 있습니다.
• 사고 토큰은 출력 단가로 과금되며, 수량은 usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens에서 확인할 수 있습니다.

Claude Code에서 사용

MiniMax 모델은 Anthropic 네이티브 API를 지원하며, 주소는 https://api.ofox.io/anthropic입니다. 이 API로 호출하면 사고 내용은 독립된 thinking 블록으로, 답변은 text 블록으로 반환되므로 think 태그를 직접 제거할 필요가 없습니다.

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": "어떤 수에 그 수의 3배를 더하고 12를 빼면 36입니다. 이 수는 무엇입니까?"}],
)
for block in resp.content:
    print(block.type, ":", getattr(block, "thinking", None) or block.text)

• MiniMax M2.7, M2.7 HighSpeed는 항상 thinking 블록을 반환합니다.
• MiniMax M3는 "thinking": {"type": "adaptive"} 또는 {"type": "enabled", "budget_tokens": 2000}을 전달하면 thinking 블록을 반환하고, {"type": "disabled"}를 전달하면 text 블록만 반환합니다.

Claude Code의 전체 설정 방법은 Claude Code 설정을 참고하십시오.

이미지 입력

MiniMax M3만 이미지 입력을 지원하며, 표준 image_url 콘텐츠 블록을 사용합니다. 작성법은 비전을 참고하십시오. MiniMax M2.7과 M2.7 HighSpeed는 텍스트만 지원하므로, 이미지를 인식해야 할 때는 M3를 사용하십시오.

기타 기능

• 도구 호출: 표준 tools 파라미터를 사용하며 tool_calls를 반환합니다.
• 캐시: 반복되는 요청 접두부를 자동으로 캐시하며, 적중량은 usage.prompt_tokens_details.cached_tokens에서 확인할 수 있습니다. 실측 결과 약 5600 토큰의 동일한 접두부에서 두 번째 요청의 캐시 적중이 5000 토큰을 넘었습니다.
• 구조화된 출력: 실측 결과 response_format에 json_schema를 전달해도 답변은 일반 텍스트였습니다. JSON이 필요하면 프롬프트에 필드를 명시하고 직접 파싱하십시오.

자주 발생하는 오류

기타 일반 오류는 오류 처리를 참고하십시오.

공식 문서

• MiniMax 오픈 플랫폼 · 문서 

자주 묻는 질문