MiniMax-M3 - Anthropic 兼容接口
- 使用 Anthropic Messages 协议调用 MiniMax-M3 模型
- 请求 / 响应结构与 Anthropic API 对齐
- 多模态对话:
content支持文本与图像内容块 - 系统提示词:通过顶层
system传入 - 思考模式:
thinking对象控制;思考内容通过content[type=thinking]block 返回 - 流式输出:SSE 事件流
- 工具调用:兼容 Anthropic
tool_use/tool_result流程
授权
##所有接口均需要使用 Bearer Token 进行认证## **获取 API Key**: 访问 [API Key 管理页面](https://starmagic.ai/app/api-keys) 获取您的 API Key **使用时在请求头中添加**: ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` **备注**:EvoLink 对 `/v1/messages` 统一采用 Bearer Token 鉴权。
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY请求体
application/json要调用的模型
"MiniMax-M3"指定生成内容长度的上限(Token 数) **说明**: - MiniMax-M3 推荐 **131,072**(128K),上限 **524,288**(512K) - thinking 产生的 token 也计入该上限 - 超过上限的内容会被截断;如果生成因 `length` 原因中断,请尝试调高此值
1024对话消息列表,按轮次 user / assistant 交替 **说明**: - 至少包含 1 条消息 - 最后一条消息通常为 `role=user`
[
{
"role": "user",
"content": null
}
]系统提示词,用于设定 AI 角色与行为 **说明**: - 支持字符串或字符串数组 - 通过顶层 `system` 字段传入
采样温度 **说明**: - 范围 `[0, 2]` - 默认 1;值越高越发散,越低越确定
1核采样阈值 **说明**: - 范围 `[0, 1]`,MiniMax-M3 默认 0.95 - 建议不要同时调整 temperature 与 top_p
0.95是否以 SSE 流式返回 - `true`:Server-Sent Events 流式返回 - `false`:完整响应后一次性返回(默认)
false控制深度思考。启用 thinking 后,多轮对话中需要原样回带 thinking 块 **说明**: - **默认 `adaptive`**:模型根据问题难度自适应决定是否深度思考 - 启用时响应 `content` 数组中会出现 `type="thinking"` 的推理过程 block(按输出 token 计费)
{
"type": "adaptive"
}工具定义列表 **说明**: - 遵循 Anthropic tool 定义规范 - `input_schema` 使用 JSON Schema 对象
[
{
"name": "string",
"description": "string",
"input_schema": {},
"cache_control": {
"type": "ephemeral"
}
}
]工具选择策略。仅支持 auto 和 none
{
"type": "auto"
}请求元数据
{
"user_id": "string"
}响应
application/json响应体
消息唯一 ID
"string"响应对象类型
"message""assistant"实际使用的模型
"MiniMax-M3"响应内容块列表 **可能包含的 block type**: - `thinking`:推理过程(仅 thinking 生效时) - `text`:最终回答文本 - `tool_use`:模型发起的工具调用
[
{
"type": "text",
"text": "string",
"thinking": "string",
"signature": "string",
"id": "string",
"name": "string",
"input": {}
}
]停止原因 - `end_turn`:自然结束 - `max_tokens`:达到 max_tokens 上限 - `tool_use`:模型触发工具调用
"end_turn"Token 使用统计(Anthropic 规范)
{
"input_tokens": 7,
"output_tokens": 77,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"cache_read_input_tokens": 0
}
