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# MiniMax-M3 - OpenAI 兼容接口
> - 使用 OpenAI Chat Completions 协议调用 MiniMax-M3 模型
- **多轮对话**：支持单轮或多轮上下文对话
- **系统提示词**：通过 `role=system` 消息自定义 AI 的角色和行为
- **多模态输入**：`content` 支持文本 + 图像 / 视频混排
- **思考模式**：通过 `thinking.type` 控制；思考内容通过 `reasoning_content` 返回
- **流式输出**：支持 SSE 流式返回
- **工具调用**：支持 Function Calling
**BaseURL 说明**：默认 BaseURL 为 `https://direct.evolink.ai`，对文本模型支持更好，支持长连接；`https://api.evolink.ai` 是多模态主力地址，对文本模型作为备用地址使用。
## OpenAPI
````yaml cn/api-manual/language-series/minimax-m3/minimax-m3-chat.json POST /v1/chat/completions
openapi: 3.1.0
info:
title: MiniMax-M3 完整参数文档 (OpenAI 兼容)
description: |-
MiniMax-M3 对话接口的完整 API 参考。
**模型能力**：
- 最大输出：**524,288 tokens**（512K），推荐 **131,072 tokens**（128K）
- 思考模式：通过 `thinking` 字段控制，默认 `adaptive`（模型自适应决定是否深度思考）
- 多模态输入：支持文本、图像、视频
- 工具调用：支持 Function Calling
- 流式输出：支持 SSE 流式返回
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: 生产环境（推荐）
- url: https://api.evolink.ai
description: 备用地址
security:
- bearerAuth: []
tags:
- name: 对话生成
description: AI 对话生成相关接口
paths:
/v1/chat/completions:
post:
tags:
- 对话生成
summary: MiniMax-M3 对话接口（OpenAI 兼容）
description: |-
- 使用 OpenAI Chat Completions 协议调用 MiniMax-M3 模型
- **多轮对话**：支持单轮或多轮上下文对话
- **系统提示词**：通过 `role=system` 消息自定义 AI 的角色和行为
- **多模态输入**：`content` 支持文本 + 图像 / 视频混排
- **思考模式**：通过 `thinking.type` 控制；思考内容通过 `reasoning_content` 返回
- **流式输出**：支持 SSE 流式返回
- **工具调用**：支持 Function Calling
operationId: createChatCompletionMiniMaxM3
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionRequest'
examples:
simple_text:
summary: 单轮文本对话
value:
model: MiniMax-M3
messages:
- role: user
content: 请介绍一下你自己
multi_turn:
summary: 多轮对话（上下文理解）
value:
model: MiniMax-M3
messages:
- role: user
content: 什么是 Python？
- role: assistant
content: Python 是一种高级编程语言...
- role: user
content: 它有什么优点？
system_prompt:
summary: 使用系统提示词
value:
model: MiniMax-M3
messages:
- role: system
content: 你是一个专业的 Python 编程助手，用简洁的语言回答问题。
- role: user
content: 如何读取文件？
image_understanding:
summary: 图像理解（多模态输入）
value:
model: MiniMax-M3
thinking:
type: adaptive
messages:
- role: user
content:
- type: text
text: 这张图片里有什么？
- type: image_url
image_url:
url: https://example.com/image.jpeg
max_completion_tokens: 500
disable_thinking:
summary: 关闭思考模式（直接回答）
value:
model: MiniMax-M3
thinking:
type: disabled
messages:
- role: user
content: 法国的首都是哪里？
tool_calling:
summary: Function Calling 工具调用
value:
model: MiniMax-M3
messages:
- role: user
content: 查询北京今天的天气
tools:
- type: function
function:
name: get_weather
description: 查询指定城市的天气情况
parameters:
type: object
properties:
location:
type: string
description: 城市名称，例如：北京
required:
- location
streaming:
summary: 流式输出
value:
model: MiniMax-M3
stream: true
stream_options:
include_usage: true
messages:
- role: user
content: 写一首关于春天的短诗
responses:
'200':
description: 对话生成成功
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse'
examples:
default_thinking:
summary: 默认（思考内联在 content 的 中）
value:
id: 066b36619b147e326d17053cccdef70f
choices:
- finish_reason: stop
index: 0
message:
content: |-
用户问的是法国首都，这是常识性问题，直接给出答案巴黎即可。
法国的首都是**巴黎**。
role: assistant
name: MiniMax AI
audio_content: ''
created: 1777026807
model: MiniMax-M3
object: chat.completion
usage:
total_tokens: 60
total_characters: 0
prompt_tokens: 7
completion_tokens: 53
prompt_tokens_details:
cached_tokens: 0
input_sensitive: false
output_sensitive: false
input_sensitive_type: 0
output_sensitive_type: 0
base_resp:
status_code: 0
status_msg: ''
tool_calls:
summary: 触发工具调用（finish_reason=tool_calls）
value:
id: 066b13db03518f86c2e3c9b073c04272
choices:
- finish_reason: tool_calls
index: 0
message:
content: |-
用户想查北京天气，调用 get_weather 工具。
我来帮你查询北京的当前天气。
role: assistant
name: MiniMax AI
tool_calls:
- id: call_function_p4iiqtpnh5bj_1
type: function
function:
name: get_weather
arguments: '{"location": "北京"}'
index: 0
audio_content: ''
created: 1777026900
model: MiniMax-M3
object: chat.completion
usage:
total_tokens: 110
total_characters: 0
prompt_tokens: 86
completion_tokens: 24
prompt_tokens_details:
cached_tokens: 0
input_sensitive: false
output_sensitive: false
input_sensitive_type: 0
output_sensitive_type: 0
base_resp:
status_code: 0
status_msg: ''
'400':
description: 请求参数错误
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 400
message: Invalid request parameters
type: invalid_request_error
'401':
description: 未认证、Token 无效或过期
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 401
message: Invalid or expired token
type: authentication_error
'402':
description: 配额不足、需要充值
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 402
message: Insufficient quota
type: insufficient_quota_error
'403':
description: 无权限访问该模型
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 403
message: Access denied for this model
type: permission_error
param: model
'404':
description: 资源不存在
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 404
message: Specified model not found
type: not_found_error
param: model
'413':
description: 请求体过大
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 413
message: Request body too large
type: request_too_large_error
param: messages
'429':
description: 请求频率超限
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 429
message: Rate limit exceeded
type: rate_limit_error
'500':
description: 服务器内部错误
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 500
message: Internal server error
type: internal_server_error
'502':
description: 网关错误
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 502
message: Bad gateway
type: bad_gateway_error
'503':
description: 服务暂时不可用
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 503
message: Service temporarily unavailable
type: service_unavailable_error
components:
schemas:
ChatCompletionRequest:
type: object
required:
- model
- messages
properties:
model:
type: string
description: 对话模型名称
enum:
- MiniMax-M3
example: MiniMax-M3
messages:
type: array
description: |-
对话消息列表，支持多轮对话
不同角色的消息具有不同的字段结构，请选择对应角色查看
items:
oneOf:
- $ref: '#/components/schemas/SystemMessage'
- $ref: '#/components/schemas/UserMessage'
- $ref: '#/components/schemas/AssistantRequestMessage'
- $ref: '#/components/schemas/ToolMessage'
discriminator:
propertyName: role
mapping:
system:
$ref: '#/components/schemas/SystemMessage'
user:
$ref: '#/components/schemas/UserMessage'
assistant:
$ref: '#/components/schemas/AssistantRequestMessage'
tool:
$ref: '#/components/schemas/ToolMessage'
minItems: 1
thinking:
type: object
description: >-
控制深度思考
**说明**：
- **默认 `adaptive`**：模型根据问题难度自适应决定是否进行深度思考
- 默认情况下思考内容会内联在回复 `content` 中（以 `...`
包裹）；如需拆分到独立字段，请配合 `reasoning_split`
properties:
type:
type: string
description: |-
深度思考模式
- `adaptive`：模型自主判断是否需要思考（推荐默认值）
- `disabled`：关闭思考，直接回答
enum:
- disabled
- adaptive
default: adaptive
reasoning_split:
type: boolean
description: >-
是否将思考内容拆分到独立字段
- `false`（默认）：思考内容内联在 `content` 中，以 `...` 包裹
- `true`：思考内容拆分到 `choices[].message.reasoning_content` 与
`reasoning_details`
temperature:
type: number
description: |-
采样温度，控制输出的随机性
**说明**：
- 较低值（如 0.2）：更确定、更聚焦的输出
- 较高值（如 1.5）：更随机、更有创意的输出
- 取值范围 `[0, 2]`，默认 1
minimum: 0
maximum: 2
default: 1
example: 1
top_p:
type: number
description: |-
核采样（Nucleus Sampling）参数
**说明**：
- 控制从累积概率前多少的 token 中采样
- 例如 0.95 表示从累积概率达到 95% 的 token 中选择
- 取值范围 `[0, 1]`，MiniMax-M3 默认 0.95
**建议**：不要同时调整 temperature 和 top_p
minimum: 0
maximum: 1
default: 0.95
example: 0.95
max_completion_tokens:
type: integer
description: |-
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）
- 思考产生的 token 也计入该上限
- 如果生成因 `length` 原因中断，请尝试调高此值
minimum: 1
maximum: 524288
example: 131072
stream:
type: boolean
description: |-
是否以流式方式返回响应
- `true`：流式返回，通过 SSE（Server-Sent Events）逐块实时返回内容
- `false`：等待完整响应后一次性返回（默认）
default: false
example: false
stream_options:
type: object
description: |-
流式响应选项
仅在 `stream=true` 时有效
properties:
include_usage:
type: boolean
description: 流式结束时额外返回一个仅含 `usage` 统计的 chunk
tools:
type: array
description: |-
工具定义列表，用于 Function Calling
每个工具需要定义名称、描述和参数 schema
items:
$ref: '#/components/schemas/Tool'
max_tokens:
type: integer
description: |-
旧版生成长度限制参数
**说明**：已弃用，请改用 `max_completion_tokens`
deprecated: true
minimum: 1
ChatCompletionResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: 对话完成的唯一标识符
example: 0668a381bdc3c0ded310e27c9a46d16e7
model:
type: string
description: 实际使用的模型名称
example: MiniMax-M3
object:
type: string
enum:
- chat.completion
description: 响应类型
example: chat.completion
created:
type: integer
description: 创建时间戳（Unix 秒）
example: 1777026807
choices:
type: array
description: 对话生成的选择列表
items:
$ref: '#/components/schemas/Choice'
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
input_sensitive:
type: boolean
description: 输入内容是否命中敏感词。若输入严重违规，接口会返回内容违规错误，回复内容为空
input_sensitive_type:
type: integer
description: >-
输入命中敏感词类型（`input_sensitive` 为 true 时返回）：1 严重违规；2 色情；3 广告；4 违禁；5 谩骂；6
暴恐；7 其他
output_sensitive:
type: boolean
description: 输出内容是否命中敏感词
output_sensitive_type:
type: integer
description: 输出命中敏感词类型
base_resp:
type: object
description: 状态码和错误详情
properties:
status_code:
type: integer
description: >-
状态码，`0` 表示成功；其他如 `1002` 触发限流、`1008` 余额不足、`1039` Token 超限、`2013`
参数错误等
status_msg:
type: string
description: 错误详情
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
code:
type: integer
description: HTTP 状态错误代码
message:
type: string
description: 错误描述信息
type:
type: string
description: 错误类型
param:
type: string
description: 相关参数名称
SystemMessage:
title: System Message
type: object
required:
- role
- content
properties:
role:
type: string
enum:
- system
description: 角色标识，固定为 `system`
content:
type: string
description: 系统提示词内容，用于设定 AI 的角色和行为
name:
type: string
description: 参与者名称，用于区分不同的系统提示来源
UserMessage:
title: User Message
type: object
required:
- role
- content
properties:
role:
type: string
enum:
- user
description: 角色标识，固定为 `user`
content:
description: |-
用户消息内容
**说明**：
- 纯文本时直接传字符串
- 多模态时传 content part 数组，支持 `text` / `image_url`（图像、视频）
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/ContentPart'
name:
type: string
description: 参与者名称，用于区分不同的用户
AssistantRequestMessage:
title: Assistant Message
type: object
required:
- role
properties:
role:
type: string
enum:
- assistant
description: 角色标识，固定为 `assistant`
content:
type:
- string
- 'null'
description: |-
助手消息内容
**说明**：
- 用于多轮对话中传递历史助手回复
- 当存在 `tool_calls` 时可为 `null`
name:
type: string
description: 参与者名称
tool_calls:
type: array
description: |-
工具调用列表
用于在多轮对话中传递历史的工具调用信息
items:
type: object
properties:
id:
type: string
description: 工具调用的唯一标识符
type:
type: string
enum:
- function
function:
type: object
properties:
name:
type: string
description: 调用的函数名称
arguments:
type: string
description: 函数参数（JSON 字符串）
ToolMessage:
title: Tool Message
type: object
required:
- role
- content
- tool_call_id
properties:
role:
type: string
enum:
- tool
description: 角色标识，固定为 `tool`
content:
type: string
description: 工具调用的返回结果内容
tool_call_id:
type: string
description: |-
工具调用 ID
对应 assistant 消息中 `tool_calls` 返回的 `id` 字段
Tool:
type: object
required:
- type
- function
properties:
type:
type: string
enum:
- function
description: 工具类型，目前仅支持 `function`
function:
type: object
required:
- name
- parameters
properties:
name:
type: string
description: |-
要调用的函数名称
**说明**：
- 必须由 a-z、A-Z、0-9 字符组成，或包含下划线和连字符
- 最大长度为 64 个字符
description:
type: string
description: 函数功能描述，供模型理解何时以及如何调用该函数
parameters:
type: object
description: 函数的输入参数，以 JSON Schema 对象描述
Choice:
type: object
properties:
index:
type: integer
description: 选择的索引
example: 0
message:
$ref: '#/components/schemas/AssistantMessage'
finish_reason:
type: string
description: |-
完成原因
- `stop`：自然结束或触发停止序列
- `length`：达到最大 token 限制
- `content_filter`：内容被安全策略过滤
- `tool_calls`：模型调用了工具
enum:
- stop
- length
- content_filter
- tool_calls
example: stop
Usage:
type: object
description: Token 使用统计信息
properties:
total_tokens:
type: integer
description: 消耗的总 token 数
example: 1604
total_characters:
type: integer
description: 消耗的总字符数
example: 0
prompt_tokens:
type: integer
description: 输入内容的 token 数量
example: 1365
completion_tokens:
type: integer
description: 输出内容的 token 数量
example: 239
prompt_tokens_details:
type: object
description: 输入 token 详细分项
properties:
cached_tokens:
type: integer
description: 命中缓存的输入 token 数
example: 114
ContentPart:
type: object
description: 多模态内容片段，通过 `type` 声明类型，仅填写与该类型匹配的字段
properties:
type:
type: string
enum:
- text
- image_url
- video_url
description: |-
内容类型
- `text`：文本块
- `image_url`：图片输入
- `video_url`：视频输入
text:
type: string
description: 当 `type=text` 时的文本内容
image_url:
type: object
description: 图片输入（当 `type=image_url` 时），单张图片最大 10 MB，支持 JPEG / PNG / GIF / WEBP
required:
- url
properties:
url:
type: string
description: 图片 URL，或 `data:` 开头的 base64 data URL
detail:
type: string
description: |-
控制图片解析分辨率
- `low`：低精度，消耗 token 更少
- `default`：默认精度
- `high`：高精度，识别更细节但消耗 token 更多
enum:
- low
- default
- high
default: default
max_long_side_pixel:
type: integer
description: 图片最长边像素限制
minimum: 1
video_url:
type: object
description: >-
视频输入（当 `type=video_url` 时），URL / Base64 视频最大 50 MB，支持 MP4 / AVI /
MOV / MKV
required:
- url
properties:
url:
type: string
description: >-
视频 URL、`data:` 开头的 base64 data URL，或形如 `mm_file://{file_id}`
的文件引用
detail:
type: string
description: 控制视频抽帧分辨率
enum:
- low
- default
- high
default: default
fps:
type: number
description: |-
视频抽帧频率，默认 1，范围 [0.2, 5]
- 取值越高：对画面变化越敏感，token 花费高、速度慢
- 取值越低：token 花费少、速度快，但对画面变化迟钝
minimum: 0.2
maximum: 5
default: 1
max_long_side_pixel:
type: integer
description: 视频单帧最长边像素限制
minimum: 1
AssistantMessage:
type: object
properties:
role:
type: string
description: 消息发送者的角色
enum:
- assistant
example: assistant
content:
type:
- string
- 'null'
description: AI 回复的消息内容（触发工具调用时可为 `null`）
example: 你好！我是 MiniMax-M3，可以帮你完成对话、写作、推理、代码等多种任务。
reasoning_content:
type: string
description: >-
思考内容。仅在请求设置 `reasoning_split=true` 时返回；默认情况下思考内容内联在 `content` 的
`...` 中
example: 让我分析一下这个问题...
reasoning_details:
type: array
description: 结构化思考内容。仅在请求设置 `reasoning_split=true` 时返回
items:
type: object
properties:
type:
type: string
description: 思考内容类型，例如 `reasoning.text`
id:
type: string
description: 思考片段的标识符
format:
type: string
description: 思考内容的格式标识，例如 `MiniMax-response-v1`
index:
type: integer
description: 思考片段的顺序索引
text:
type: string
description: 该片段的思考文本
name:
type: string
description: 发送者名称
audio_content:
type: string
description: 音频内容（纯文本对话场景为空字符串）
tool_calls:
type: array
description: 工具调用列表（当模型决定调用工具时返回）
items:
type: object
properties:
id:
type: string
description: 工具调用的唯一标识符
type:
type: string
enum:
- function
function:
type: object
properties:
name:
type: string
description: 调用的函数名称
arguments:
type: string
description: 函数参数（JSON 字符串）
index:
type: integer
description: 工具调用索引
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: |-
##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://evolink.ai/dashboard/keys) 获取您的 API Key
**使用时在请求头中添加**：
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
````