MiniMax 언어 모델 호출 (텍스트 생성) 가이드

MiniMax는 여러 언어 모델을 한 API로 제공해서, 상황에 맞는 모델을 골라 쓰게 해줘요. 이 문서에서는 MiniMax-M3를 중심으로 어떤 모델이 있는지, 그리고 Anthropic·OpenAI 호환 방식으로 어떻게 호출하는지 차근차근 보여드릴게요. 코드를 직접 실행하면 모델을 부르는 전체 흐름을 바로 느낄 수 있어요.

출처: MiniMax 공식 문서 - 모델 호출

지원 모델

지금은 MiniMax-M3이 최신 M 시리즈 언어 모델이고, Agent 추론·도구 호출·코드·긴 컨텍스트 작업에 적합해요. 그 아래 MiniMax-M2.7, MiniMax-M2.5, MiniMax-M2.1, MiniMax-M2와 각 highspeed 버전, 그리고 대화용 M2-her는 역사적 모델로 분류되지만 아직 정상 서비스 중이에요.

모델 이름	컨텍스트 윈도우	설명
MiniMax-M3	1,000,000	원생 멀티모달·1M 컨텍스트 Frontier Coding 모델 (출력 속도 약 100+ TPS)
MiniMax-M2.7	204,800	모델의 자기 반복을 여는 모델 (출력 속도 약 60 TPS)
MiniMax-M2.7-highspeed	204,800	M2.7 극속판: 효과 동일, 더 빠르고 민첩 (약 100 TPS)
MiniMax-M2.5	204,800	최고 성능과 극한 가성비 (약 60 TPS)
MiniMax-M2.5-highspeed	204,800	M2.5 극속판: 효과 동일, 더 빠르고 민첩 (약 100 TPS)
MiniMax-M2.1	204,800	강력한 다국어 프로그래밍 능력 (약 60 TPS)
MiniMax-M2.1-highspeed	204,800	M2.1 극속판 (약 100 TPS)
MiniMax-M2	204,800	효율적인 코딩과 Agent 워크플로 전용
M2-her	64 K	역할극·다중 턴 대화 시나리오 전용

TPS(Tokens Per Second) 계산 방식은 MiniMax 공식 FAQ의 '인터페이스 관련' 항목에서 확인할 수 있어요.

MiniMax-M3 핵심 포인트

1M 컨텍스트: 최대 1,000,000 token을 담을 수 있어서 긴 문서·코드베이스·다단계 Agent 대화에 강해요.
Agent·코드 시나리오: Agent 추론, 도구 호출, 코드 및 구조화된 작업 수행에 최적화돼 있어요.
멀티모달 Chat 입력: 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상 입력을 지원해서 풍부한 내용 이해·분석이 가능해요.

URL 설정

호출 전에 아래 값을 준비하면 돼요.

필드	값
`base_url` (Anthropic 호환, 권장)	`https://api.minimax.cn/anthropic`
`base_url` (OpenAI 호환)	`https://api.minimax.cn/v1`
`api_key`	Token Plan에서 발급받은 구독 키
`model`	위 지원 모델 표의 이름

호출 예시

MiniMax는 Anthropic과 OpenAI 두 프로토콜을 모두 호환해요. 아래는 두 방식의 동일한 비스트리밍 예시이고, 스트리밍이 필요하면 요청의 stream을 true로 바꾸면 돼요.

Anthropic 호환 (권장)

thinking 블록과 interleaved thinking 같은 고급 기능을 지원해서 기본 권장 경로예요.

curl https://api.minimax.cn/anthropic/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer <MINIMAX_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M3",
    "max_tokens": 1000,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hi, how are you?"}
    ]
  }'

Python에서는 Anthropic SDK를 설치해 (pip install anthropic) 아래처럼 부를 수 있어요.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.minimax.cn/anthropic",
    api_key="<MINIMAX_API_KEY>",
)

message = client.messages.create(
    model="MiniMax-M3",
    max_tokens=1000,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "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")

Node.js에서는 npm install @anthropic-ai/sdk로 설치하고, baseURL: "https://api.minimax.cn/anthropic"로 클라이언트를 만들면 됩니다.

OpenAI 호환

이미 OpenAI SDK를 쓰는 프로젝트라면 base_url과 model만 바꾸면 새 SDK로 옮기지 않고 바로 재사용할 수 있어요.

curl https://api.minimax.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer <MINIMAX_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hi, how are you?"}
    ]
  }'

Python에서는 pip install openai 후 아래처럼 씁니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.minimax.cn/v1",
    api_key="<MINIMAX_API_KEY>",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hi, how are you?"},
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

API 참고

Anthropic API 호환 (권장): Anthropic SDK로 MiniMax 모델 호출, 스트리밍·Interleaved Thinking 지원
OpenAI API 호환: OpenAI SDK로 MiniMax 모델 호출
AI 코딩 툴에서 M3 사용: Claude Code, Cursor 등 툴에서 M3 사용
Chat Model: M2-her 대화 모델, 역할극·다중 턴 대화용

MiniMax 언어 모델 호출 (텍스트 생성) 가이드