Anthropic SDK로 MiniMax 모델 호출하기

Anthropic SDK로 MiniMax 모델 호출하기

이미 Anthropic API 생태계에 익숙한 개발자라면, MiniMax도 같은 형식으로 바로 연결할 수 있어요. 별도의 새 SDK를 배우지 않아도 base_url과 API 키만 바꾸면 기존 Anthropic 코드를 그대로 MiniMax 모델에 쓸 수 있죠. 이 문서에서는 설치부터 실제 호출, 그리고 파라미터별 지원 여부까지 정리해 드릴게요.

출처: MiniMax 공식 문서 - Anthropic SDK

빠른 시작

1. Anthropic SDK 설치

Python은 pip install anthropic, Node.js는 npm install @anthropic-ai/sdk로 설치하면 돼요.

2. 환경 변수 설정

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimax.cn/anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY=${YOUR_API_KEY}

3. API 호출

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="MiniMax-M3",
    max_tokens=1000,
    system="You are a helpful assistant.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Hi, how are you?"
                }
            ]
        }
    ]
)

for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking:\n{block.thinking}\n")
    elif block.type == "text":
        print(f"Text:\n{block.text}\n")

4. 주의할 점

다중 턴 Function Call 대화에서는 사고의 연속성을 지키려고 모델이 반환한 전체 응답(assistant 메시지)을 반드시 대화 이력에 그대로 추가해야 해요. response.content는 thinking/text/tool_use 같은 여러 타입의 콘텐츠 블록을 담은 리스트인데, 이걸 통째로 다시 보내는 게 핵심이에요.

지원 모델

Anthropic SDK를 쓸 때는 MiniMax-M3 MiniMax-M2.7 MiniMax-M2.7-highspeed MiniMax-M2.5 MiniMax-M2.5-highspeed MiniMax-M2.1 MiniMax-M2.1-highspeed MiniMax-M2 모델이 지원돼요. 컨텍스트 윈도우와 설명은 모델 호출 가이드와 동일하게, M3는 1,000,000, 나머지는 204,800입니다. 다른 모델을 쓰려면 표준 MiniMax API를 이용해야 해요.

호환성 설명

지원 파라미터

Thinking 제어

MiniMax-M3의 thinking 파라미터는 모델이 thinking 콘텐츠 블록을 출력할지 제어해요.

• thinking을 생략하면 기본 꺼짐, 응답에 thinking 블록이 없어요.
• thinking: {"type": "adaptive"}으로 명시적으로 켤 수 있어요. M3에서 adaptive는 thinking 켬과 같아요.
• thinking: {"type": "disabled"}으로 M3의 thinking 출력을 명시적으로 끌 수 있어요.
• M2.x 모델은 thinking을 끌 수 없어서 disabled를 보내도 계속 켜져 있어요.

응답에 thinking 블록이 포함되면, 특히 도구 호출 대화에서는 다음 턴에 이 블록을 그대로 보존해서 보내야 해요.

Messages 필드 지원

M3 기준 URL·base64 영상은 최대 50MB, 이미지는 최대 10MB, 요청 본문은 최대 64MB예요. 더 큰 영상은 Files API로 올린 뒤 mm_file://{file_id}로 참조하고, Files API 영상 최대 512MB예요.

단일 이미지 token 사용량은 detail에 따라 달라져요. 정확한 값은 POST /anthropic/v1/messages/count_tokens 또는 응답의 usage로 확인하세요.

Anthropic 호환 인터페이스는 POST /anthropic/v1/messages/count_tokens도 지원해서, M3 호출 전에 입력 token을 예측할 수 있어요. 이 호출은 모델 출력을 생성하지 않아요.

예시 코드: 스트리밍 응답

스크림 시작 후 thinking 과정과 텍스트 내용을 실시간으로 출력하는 예시예요.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

stream = client.messages.create(
    model="MiniMax-M3",
    max_tokens=1000,
    system="You are a helpful assistant.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Hi, how are you?"}]}
    ],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    if chunk.type == "content_block_delta":
        if chunk.delta.type == "thinking_delta":
            print(chunk.delta.thinking, end="", flush=True)
        elif chunk.delta.type == "text_delta":
            print(chunk.delta.text, end="", flush=True)

주의사항

1. temperature 파라미터 범위는 [0, 2]이고 1.0을 권장해요. 범위를 벗어나면 오류가 나요.
2. top_k stop_sequences mcp_servers context_management container 같은 일부 Anthropic 파라미터는 무시돼요.
3. M3는 이미지·영상을 Anthropic 호환 콘텐츠 블록으로 지원하지만, M2.7·M2.5·M2.1·M2는 텍스트와 도구 호출 블록만 지원해요.

더 알아보기 (Learn more)

• 모델 호출 (텍스트 생성) 가이드
• MiniMax OpenAI SDK로 모델 호출하기
• MiniMax Messages API (Anthropic 호환)