Семейство MiniMax

Текстовые модели MiniMax: MiniMax M3, M2.7 и M2.7 HighSpeed. Они вызываются через OpenAI-совместимый API и также поддерживают нативный API Anthropic, поэтому их можно использовать в Claude Code. Видеомодели MiniMax описаны в разделе Hailuo (MiniMax).

Типичные задачи

Модели

Полный список моделей и актуальные цены см. на странице моделей . Префикс ID моделей — minimax/, его можно опустить; официальное название MiniMax-M3 вернёт 404.

Эти модели предоставляет официальный MiniMax (minimax); они поддерживают Chat Completions, Responses и нативный API Anthropic.

Примеры вызова

import os
import re
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.ai/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Объясни одним предложением, что такое идемпотентность."}],
)
content = resp.choices[0].message.content
answer = re.sub(r"<think>.*?</think>\s*", "", content, flags=re.S)
print(answer)

curl https://api.ofox.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax/minimax-m3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Объясни одним предложением, что такое идемпотентность."}]
  }'

Содержимое thinking

Модели MiniMax по умолчанию используют thinking. При вызове через OpenAI-совместимый API message.content начинается с содержимого thinking, обёрнутого в <think>…</think>, и только за ним следует ответ; в потоковом ответе это содержимое так же приходит в delta.content. В примере выше этот фрагмент удаляется регулярным выражением.

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.ai/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Если к числу прибавить его утроенное значение и вычесть 12, получится 36. Что это за число? Ответь только числом."}],
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)
print(resp.choices[0].message.content)

• thinking.type у MiniMax M3 принимает только adaptive и disabled; значение enabled возвращает 400.
• Токены thinking учитываются в max_tokens. Если лимит слишком мал, ответ может оборваться внутри содержимого thinking, а finish_reason будет равен length.
• Токены thinking оплачиваются по цене вывода, их число указано в usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens.

Использование в Claude Code

Модели MiniMax поддерживают нативный API Anthropic по адресу https://api.ofox.ai/anthropic. При вызове через этот API содержимое thinking возвращается отдельными блоками thinking, а ответ — в блоках text, так что удалять тег think вручную не нужно.

import os
import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ofox.ai/anthropic", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.messages.create(
    model="minimax/minimax-m2.7",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": "Если к числу прибавить его утроенное значение и вычесть 12, получится 36. Что это за число?"}],
)
for block in resp.content:
    print(block.type, ":", getattr(block, "thinking", None) or block.text)

• MiniMax M2.7 и M2.7 HighSpeed всегда возвращают блоки thinking.
• MiniMax M3 возвращает блоки thinking при "thinking": {"type": "adaptive"} или {"type": "enabled", "budget_tokens": 2000}, а при {"type": "disabled"} — только блоки text.

Полный порядок настройки Claude Code см. в разделе Настройка Claude Code.

Ввод изображений

Ввод изображений поддерживает только MiniMax M3 — через стандартный блок содержимого image_url; подробнее см. в разделе Распознавание изображений. MiniMax M2.7 и M2.7 HighSpeed работают только с текстом, поэтому для распознавания изображений используйте M3.

Другие возможности

• Вызов инструментов: используется стандартный параметр tools, возвращается tool_calls.
• Кэширование: повторяющиеся префиксы запросов кэшируются автоматически, объём попадания показывает usage.prompt_tokens_details.cached_tokens. По нашим замерам, при одинаковом префиксе около 5600 токенов во втором запросе из кэша было прочитано более 5000 токенов.
• Структурированный вывод: по нашим замерам, при передаче json_schema в response_format ответ всё равно возвращается обычным текстом. Если нужен JSON, опишите поля в промпте и разберите ответ самостоятельно.

Типичные ошибки

Прочие общие ошибки: Обработка ошибок.

Официальная документация

• Открытая платформа MiniMax · Документация 

Часто задаваемые вопросы