API Hop

Tài liệu

Tài liệu API Hop

Mô hình MiniMax

Gọi MiniMax M3 qua điểm cuối Chat Completions dùng chung.

POSThttps://api.apihop.ai/v1/chat-completions

MiniMax M3 khả dụng qua điểm cuối Hoàn thành hội thoại chung, với phản hồi văn bản không truyền luồng và truyền luồng SSE.

text
POST https://api.apihop.ai/v1/chat-completions

Mô hình khả dụng

Giá trị modelLoạiKhông truyền luồngTruyền luồng SSE
minimax-m3Hội thoại văn bảnCóCó

Xác thực

http
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

Yêu cầu không truyền luồng

json
{
  "model": "minimax-m3",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a code review assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "List five risk areas to review in a payment webhook implementation."
    }
  ],
  "thinking": {
    "type": "disabled"
  },
  "stream": false
}

Yêu cầu truyền luồng

json
{
  "model": "minimax-m3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Analyze a duplicate queue-consumption issue step by step."
    }
  ],
  "stream": true
}

Điểm cuối này mặc định trả một phản hồi JSON hoàn chỉnh. Đặt rõ stream: true khi cần truyền luồng SSE.

Trường yêu cầu

modelstringbắt buộc

Dùng minimax-m3.

messagesobject[]bắt buộc

Tin nhắn kiểu OpenAI Chat Completions. Mỗi tin nhắn chứa role và content.

streambooleanMặc định: false

true trả SSE; false trả một phản hồi JSON hoàn chỉnh.

max_tokensinteger

Số token đầu ra tối đa tùy chọn, là số nguyên dương. Bỏ trường này để dùng mặc định thượng nguồn cho mô hình được chọn. Tùy mô hình, ngân sách có thể gồm token suy luận và văn bản cuối cùng. Ngân sách nhỏ có thể cắt câu trả lời hoặc cạn trước văn bản cuối cùng; tăng ngân sách có thể tăng chi phí.

max_completion_tokensinteger

Lựa chọn tương thích tùy chọn thay cho max_tokens, với cùng lưu ý ngân sách. Mô hình được chọn quyết định hỗ trợ; bỏ cả hai trường để dùng mặc định thượng nguồn.

thinkingobject

Điều khiển suy nghĩ của MiniMax. Dùng { "type": "disabled" } cho câu trả lời ngắn, trực tiếp, không cần suy luận ẩn. Bỏ trường để giữ hành vi suy nghĩ mặc định của mô hình.

Xem Hoàn thành hội thoại chung để biết các trường dùng chung như temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop và n. minimax-m3 chấp nhận các trường tiêu chuẩn này, nhưng không phải mọi tham số đều nhất thiết tạo thay đổi ngữ nghĩa đo được.

Phản hồi thành công

json
{
  "id": "chatcmpl_...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1787200000,
  "model": "minimax-m3",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Start by checking idempotency keys, acknowledgements, and retry policy..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 29,
    "completion_tokens": 104,
    "total_tokens": 133
  }
}

usage có thể gồm chi tiết đầu vào lưu đệm hoặc token suy luận tùy chọn. Tiếp tục dựa việc hạch toán và đo lường vào các trường token đầu vào, đầu ra và tổng tiêu chuẩn.

Lưu ý sử dụng

  • Hợp đồng công khai hiện tại là Chat Completions, gồm không truyền luồng và truyền luồng SSE.
  • minimax-m3 hiện không được công bố là mô hình OpenAI Responses hoặc Claude Messages.
  • Dùng chính xác minimax-m3.
  • Dùng GET https://api.apihop.ai/v1/models để biết mô hình hiển thị với khóa API hiện tại, và dùng bảng điều khiển để xem giá hiện hành.