MiniMax-M3 — 对话补全

用 OpenAI 兼容协议调用 MiniMax-M3。

POST /v1/chat/completions

Request body

`model`	string	required	要调用的模型名, 填模型广场里的名称。
`messages`	array	required	对话消息列表, 每项含 role 与 content。role 可为 system / user / assistant / tool。
`role`	string	required
`content`	string	required	消息内容 (字符串, 或多模态数组 `[{"type":"text","text":"..."},{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]`)
`name`	string		(可选) 消息作者标识
`tool_call_id`	string		(仅 role=tool) 对应的 tool_call id
`stream`	boolean		是否流式返回。true 时以 SSE 逐块推送, 适合需要边生成边展示的场景。
`temperature`	number		采样温度, 越大输出越发散、越小越稳定。
`max_tokens`	integer		本次回复最多生成多少 token。不传则由模型自行决定, 不会被截断。
`top_p`	number		核采样, 只在累计概率前 top_p 的候选里挑。与 temperature 选一个调即可。
`tools`	array		可供模型调用的工具列表。模型需要时会返回 tool_calls, 由你执行后把结果以 role=tool 回填。
`tool_choice`	string		控制是否/如何选用工具: auto 由模型决定, none 禁用, 也可指定某个具体工具。需与 tools 一起使用。
`response_format`	object		指定输出格式, 如要求返回 JSON。
`stop`	array		遇到其中任一字符串就停止生成, 该字符串不包含在结果里。
`n`	integer		一次返回几条候选回复。按全部候选的总用量计费。
`seed`	integer		固定随机种子, 相同输入尽量复现相同输出。
`frequency_penalty`	number		按 token 已出现频次降低其再次出现的概率, 用于抑制重复。
`presence_penalty`	number		按 token 是否已出现降低其再次出现的概率, 用于鼓励换话题。
`logit_bias`	object		按 token id 调整选中概率, 可用来强推或压制特定词。
`parallel_tool_calls`	boolean		是否允许模型一次返回多个工具调用。需与 tools 一起使用。
`logprobs`	boolean		是否返回所选 token 的对数概率。
`top_logprobs`	integer		每个位置额外返回多少个候选 token 的概率。需同时开启 logprobs。
`max_completion_tokens`	integer		回复长度上限。部分较新模型用这个字段替代 max_tokens。
`reasoning_effort`	string		推理强度。调高会让模型思考更久、通常更准, 同时消耗更多 token。仅推理类模型有效。
`verbosity`	string		回复详略程度。
`modalities`	array		期望的输出模态, 如仅文本或文本加音频。仅多模态模型有效。
`audio`	object		音频输出设置, 如音色与音频格式。需在 modalities 中包含音频。
`prediction`	object		预测输出。已知回复大部分内容时提供它可以加快生成。
`stream_options`	object		流式相关设置, 如是否在最后一帧附带用量统计。需 stream=true。
`store`	boolean		是否在模型服务侧留存本次对话。
`metadata`	object		自定义键值对, 会随请求一起带上, 便于你自己归类检索。
`user`	string		代表终端用户的标识, 便于你区分自己的用户来源。
`prompt_cache_key`	string		提示词缓存键。相同前缀的请求带同一个键更容易命中缓存, 从而更快更省。
`prompt_cache_retention`	string		提示词缓存保留时长。

Responses

200 — 返回 assistant 消息

Example

curl https://api.router.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的令牌" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax-m3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

API reference