MiniMax api：快速入门和 SDK 指南

认证和基础 URL

使用提供的 API 密钥，并将您的客户端指向专用的基础 URL。生成响应的端点是 https://api.minimaxaiapi.com/v1/chat/completions. 您将密钥传递至 Authorization 作为 bearer 令牌。这适用于任何标准 OpenAI SDK，因为我们遵循相同的协议。

• 标头名称： Authorization
• 标头值： Bearer YOUR_API_KEY
• 基础 URL： https://api.minimaxaiapi.com/v1

无需复杂的设置。只需更新现有项目中的配置。

Copycurl https://api.minimaxaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "return json with keys name and age"}]
  }'

聊天完成端点

向聊天补全端点发送 POST 请求以获取文本响应。模型标识符为 uncensored. 您必须包含一个 messages 数组，其中包含您的对话历史。系统处理输入并根据您的提示返回生成的文本。

该端点处理所有文本生成。它不支持嵌入、音频或视频。您可以流式传输回复或等待完整块。模型处理的上下文总长度为 100,000 个 token。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.minimaxaiapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

流式传输与 token 使用情况

通过将 stream: true 在您的请求中。API 为每个生成的 Token 返回服务器发送的事件 (SSE)。这允许实时显示输出。Token 用量统计包含在流的最后一个数据块中。这有助于您在不解析每个单独 Token 的情况下准确跟踪成本。

流式传输降低了长响应的感知延迟。它非常适合聊天界面和动态内容生成。如果用户中断生成，您可以提前停止流。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.minimaxaiapi.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

函数调用与 JSON 模式

使用 tools 用于启用函数调用。在请求体中定义您的函数，让模型选择调用哪个函数。 tool_choice 参数允许您强制指定特定函数或自动选择。对于严格的 JSON 输出，设置 response_format 到 {"type": "json_object"}. 这确保响应是有效的 JSON。

函数调用适用于提取结构化数据或触发操作。JSON 模式非常适合需要可预测格式 API 集成。结合两者可实现稳健的应用逻辑。

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

模型参数与约束

使用标准参数调整生成行为： temperature, top_p，以及 stop. 最大上下文窗口为 100,000 个 token，包括提示词和补全内容。每次请求的最大输出为 16,000 个 token。如果您未设置 max_tokens, 限制默认为 2,048 个 token。

使用 seed 用于获得可复现的结果。设置 presence_penalty 和 frequency_penalty 用于控制重复。这些参数让你对模型的创造性和一致性进行细粒度控制。始终针对你的具体用例进行测试，以找到合适的平衡点。

速率限制与错误

API 限制每分钟 300 次请求和 8 个并发请求。如果超出这些限制，你将收到 429 错误。401 错误表示 API 密钥无效或缺失。402 错误表示预存信用额已耗尽。

错误不会消耗您的信用余额。您可以重试失败的请求而无需承担罚金。请求体大小限制为 8 MB。请仔细管理并发以避免限流。通过流式响应的最后一个块监控您的使用情况。