OpenAI SDK

为了满足开发者对 OpenAI API 生态的使用需求，我们的 API 新增了对 OpenAI API 格式的支持。通过简单的配置，即可将 MiniMax 的能力接入到 OpenAI API 生态中。

快速开始

1. 安装 OpenAI SDK

pip install openai

npm install openai

2. 配置环境变量

export OPENAI_BASE_URL=https://api.minimax.cn/v1
export OPENAI_API_KEY=${YOUR_API_KEY}

配置方法见配置环境变量。

3. 调用 API

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3.1-Flash",
    reasoning_effort="max",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hi, how are you?"},
    ],
)

print(f"Thinking:\n{response.choices[0].message.reasoning_content}\n")
print(f"Text:\n{response.choices[0].message.content}\n")

4. 特别注意

在多轮 Function Call 对话中，必须将完整的模型返回（即 response_message 对象）添加到对话历史，包括 tool_calls 字段，以及 MiniMax-M3.1-Flash 通过 reasoning_content 字段单独返回的思考内容，以保持思维链的连续性。

支持的模型

使用 OpenAI SDK 时，支持以下 MiniMax 模型。

模型名称	上下文窗口	模型介绍
MiniMax-M3.1-Flash	1,000,000	原生多模态、1M 上下文的 Frontier Coding 模型，思考深度可调
MiniMax-M3	1,000,000	原生多模态、1M 上下文的 Frontier Coding 模型

TPS（Tokens Per Second）的计算方式详见常见问题 > 接口相关。

更多模型信息请参考标准的 MiniMax API 接口文档。

多模态输入

OpenAI API 兼容的 Chat Completions 支持在 MiniMax-M3.1-Flash 和 MiniMax-M3 中输入文本、图片和视频。图片使用 image_url 内容块，视频使用 video_url 内容块。detail 字段可取 low、default、high，默认值为 default；可通过 max_long_side_pixel 控制最长边。图片支持 JPEG、PNG、GIF、WEBP。视频支持 MP4、AVI、MOV、MKV；fps 默认值为 1，支持 0.2 到 5。URL 或 base64 视频最大 50 MB，图片最大 10 MB，请求体最大 64 MB。更大的视频请通过 Files API 上传后传入 mm_file://{file_id}，Files API 视频最大 512 MB。图片 token 用量会随图片尺寸和内容变化。以下是单张图片的粗略估算；准确用量以响应中的 usage 或可用的 token 计数接口为准：

`detail`	单张图片粗略 token 用量
`low`	通常为几百 token，最高约 600
`default`	通常约 1k-3k token，最高约 5k
`high`	通常为数千 token，最高约 15k+

Python

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3.1-Flash",
    reasoning_effort="max",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Summarize what is happening here."},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/image.png",
                        "detail": "default",
                    },
                },
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "mm_file://file_id",
                        "detail": "default",
                    },
                },
            ],
        }
    ],
)

MiniMax-M3.1-Flash / MiniMax-M3 请求参数

MiniMax-M3.1-Flash 和 MiniMax-M3 在 OpenAI API 兼容接口中支持以下额外的 Chat Completions 参数：

参数	说明
`thinking`	控制 thinking。`type` 可取 `disabled` 或 `adaptive`；省略时默认开启 thinking。`MiniMax-M3.1-Flash` 强制开启 thinking，传入 `disabled` 会返回 `400`。
`reasoning_effort`	思考深度档位，仅 `MiniMax-M3.1-Flash` 生效。可取 `low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`，档位越高思考越充分；省略时默认为 `max`。不支持 `none`。
`stream_options.include_usage`	流式调用时，设为 `true` 可在流中返回 token 用量。
`max_tokens`	旧版生成长度限制参数。思考 token 也计入此上限，设置过小会导致 `finish_reason` 为 `length` 且 `content` 为空。
`max_completion_tokens`	生成长度限制参数，新接入建议使用此字段。
`tools`	函数工具定义。
`reasoning_split`	输出格式开关。为 `true` 时把 thinking 内容拆分到 `reasoning_content` 字段；为 `false` 时 thinking 以 `<think>` 标签保留在 `content` 内。`MiniMax-M3.1-Flash` 不支持将该参数设为 `false`。
`service_tier`	请求准入服务层级。支持的取值为 `standard` 和 `priority`；省略时默认使用 `standard`。`priority` 的价格为 `standard` 的 1.5 倍，并会确保请求获得优先准入，使其排在其他请求之前处理，从而带来更快响应并减少失败。`MiniMax-M3.1-Flash` 不支持该字段。
`temperature`	暂不支持指定，传入的值不会生效。`MiniMax-M3.1-Flash` 和 `MiniMax-M3` 固定使用 1。
`top_p`	暂不支持指定，传入的值不会生效。`MiniMax-M3.1-Flash` 和 `MiniMax-M3` 固定使用 0.95。若传入，取值需在 (0, 1] 范围内。

Thinking 控制

thinking 参数用于控制模型是否可以输出 thinking 内容。不同模型的行为不同：

模型	省略 `thinking`	`{"type": "adaptive"}`	`{"type": "disabled"}`
`MiniMax-M3.1-Flash`	开启 thinking	开启 thinking	返回 `400`，thinking 无法关闭
`MiniMax-M3`	开启 thinking	开启 thinking	跳过 thinking，直接回答

传入 thinking: {"type": "disabled"} 或 reasoning_effort: "none" 时返回的错误信息：

model "MiniMax-M3.1-Flash" requires adaptive thinking; thinking.type="disabled" (including reasoning.effort=none) is not allowed (2013)

Python

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3.1-Flash",
    reasoning_effort="max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hi, how are you?"}],
    extra_body={
        "thinking": {"type": "adaptive"},
    },
)

思考深度控制（仅 MiniMax-M3.1-Flash）

MiniMax-M3.1-Flash 支持通过 reasoning_effort 调节思考深度，档位从低到高为 low、medium、high、xhigh、max。档位越高，模型思考越充分，输出的 thinking token 和响应耗时也越多。省略 reasoning_effort 时默认为 max。 none 不支持，会返回 400。

Python

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3.1-Flash",
    reasoning_effort="max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hi, how are you?"}],
)

示例代码

流式响应

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

print("Starting stream response...\n")
print("=" * 60)
print("Thinking Process:")
print("=" * 60)

stream = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3.1-Flash",
    reasoning_effort="max",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hi, how are you?"},
    ],
    stream=True,
)

reasoning_buffer = ""
text_buffer = ""

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta

    # 思考内容按增量分片走 reasoning_content
    if getattr(delta, "reasoning_content", None):
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
        reasoning_buffer += delta.reasoning_content

    if delta.content:
        text_buffer += delta.content

print("\n" + "=" * 60)
print("Response Content:")
print("=" * 60)
print(f"{text_buffer}\n")

Tool Use & Interleaved Thinking

了解如何通过 OpenAI SDK 使用 M3.1-Flash Tool Use 和 Interleaved Thinking 能力，请参考以下文档。

Tool Use & Interleaved Thinking

了解如何利用 MiniMax-M3.1-Flash 工具调用和 Interleaved Thinking 能力，提升复杂任务中的表现。

注意事项

如果在使用MiniMax模型过程中遇到任何问题：

通过邮箱 Model@minimax.io 等官方渠道联系我们的技术支持团队
在我们的 Github 仓库提交Issue

部分 OpenAI 参数（如 temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias 等）会被忽略
MiniMax-M3.1-Flash 和 MiniMax-M3 可通过 OpenAI 兼容消息内容块输入图片和视频；当前不支持音频输入
n 参数仅支持值为 1
旧版的function_call 已废弃，请使用 tools 参数

API 指引

文本

视频

图片

语音

文件

模型

历史接口

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1. 安装 OpenAI SDK

2. 配置环境变量

3. 调用 API

4. 特别注意

支持的模型

多模态输入

MiniMax-M3.1-Flash / MiniMax-M3 请求参数

Thinking 控制

思考深度控制（仅 MiniMax-M3.1-Flash）

示例代码

流式响应

Tool Use & Interleaved Thinking

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​支持的模型

​多模态输入

​MiniMax-M3.1-Flash / MiniMax-M3 请求参数

​Thinking 控制

​思考深度控制（仅 MiniMax-M3.1-Flash）

​示例代码

​流式响应

​Tool Use & Interleaved Thinking

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支持的模型

多模态输入

MiniMax-M3.1-Flash / MiniMax-M3 请求参数

Thinking 控制

思考深度控制（仅 MiniMax-M3.1-Flash）

示例代码

流式响应

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