curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/messages \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "MiniMax-M3",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "こんにちは、世界"
}
]
}
'{
"id": "066a381bdc3c0ded310e27c9a46d16e7",
"type": "message",
"role": "assistant",
"model": "MiniMax-M3",
"content": [
{
"type": "thinking",
"thinking": "ユーザーが尋ねているのは日本の首都で、これは基礎的な地理の知識の質問です。答えは東京で、そのまま提示すればよいです。",
"signature": "066a381bdc3c0ded310e27c9a46d16e7"
},
{
"type": "text",
"text": "日本の首都は**東京**です。"
}
],
"stop_reason": "end_turn",
"usage": {
"input_tokens": 7,
"output_tokens": 77,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"cache_read_input_tokens": 0
}
}MiniMax-M3 - Anthropic 互換 API
- Anthropic Messages プロトコルを使用して MiniMax-M3 モデルを呼び出します
- リクエスト / レスポンス構造は Anthropic API と整合します
- マルチモーダル対話:
contentはテキストと画像の content block に対応 - システムプロンプト:トップレベルの
systemフィールドで渡します - 思考モード:
thinkingオブジェクトで制御。思考内容はcontent[type=thinking]block で返却 - ストリーミング出力:SSE イベントストリーム
- ツール呼び出し:Anthropic
tool_use/tool_resultフローに対応
curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/messages \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "MiniMax-M3",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "こんにちは、世界"
}
]
}
'{
"id": "066a381bdc3c0ded310e27c9a46d16e7",
"type": "message",
"role": "assistant",
"model": "MiniMax-M3",
"content": [
{
"type": "thinking",
"thinking": "ユーザーが尋ねているのは日本の首都で、これは基礎的な地理の知識の質問です。答えは東京で、そのまま提示すればよいです。",
"signature": "066a381bdc3c0ded310e27c9a46d16e7"
},
{
"type": "text",
"text": "日本の首都は**東京**です。"
}
],
"stop_reason": "end_turn",
"usage": {
"input_tokens": 7,
"output_tokens": 77,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"cache_read_input_tokens": 0
}
}https://direct.evolink.ai で、テキストモデルへの対応が優れており、長時間接続をサポートします。https://api.evolink.ai はマルチモーダルサービスの主力エンドポイントで、テキストモデルに対しては代替アドレスとして使用されます。承認
##すべての API は Bearer Token 認証が必要です##
API キーの取得:
API キー管理ページにアクセスして API キーを取得してください
リクエストヘッダーに追加:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
備考:EvoLink は /v1/messages に対して一律で Bearer Token 認証を採用しています。
ボディ
呼び出すモデル
MiniMax-M3 "MiniMax-M3"
対話メッセージのリスト。user / assistant をターンごとに交互に並べます
説明:
- 少なくとも 1 件のメッセージを含む必要があります
- 最後のメッセージは通常
role=userです
1Show child attributes
Show child attributes
生成内容の長さの上限(Token 数)
説明:
- MiniMax-M3 は 131,072(128K)を推奨、上限は 524,288(512K)
- thinking によって生成されるトークンもこの上限に含まれます
- 上限を超えた内容は切り捨てられます。生成が
lengthの理由で中断された場合は、この値を引き上げてみてください
1 <= x <= 5242881024
システムプロンプト。AI の役割と振る舞いを設定するために使用します
説明:
- 文字列または文字列の配列に対応
- トップレベルの
systemフィールドで渡します
"You are a helpful assistant."
サンプリング温度
説明:
- 範囲
[0, 2] - デフォルト 1;値が高いほど発散的に、低いほど確定的になります
0 <= x <= 21
核サンプリングのしきい値
説明:
- 範囲
[0, 1]、MiniMax-M3 のデフォルトは 0.95 - temperature と top_p を同時に調整しないことを推奨します
0 <= x <= 10.95
SSE ストリーミングで返すかどうか
true:Server-Sent Events のストリーミング返却false:完全なレスポンスを待ってから一括で返します(デフォルト)
false
深い思考を制御します。thinking を有効にした場合、マルチターン対話では thinking ブロックを原文のまま返送する必要があります
説明:
- デフォルトは
adaptive:モデルが問題の難易度に応じて深く思考するかを適応的に判断します - 有効時にはレスポンスの
content配列にtype="thinking"の推論過程 block が含まれます(出力 token として課金されます)
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ツール定義リスト
説明:
- Anthropic の tool 定義仕様に従います
input_schemaは JSON Schema オブジェクトを使用します
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ツール選択戦略。auto と none のみ対応します
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リクエストメタデータ
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レスポンス
メッセージオブジェクト
Anthropic スタイルのメッセージレスポンス
メッセージの一意の ID
レスポンスオブジェクトの種類
message assistant 実際に使用されたモデル
"MiniMax-M3"
レスポンス content block リスト
含まれる可能性のある block type:
thinking:推論過程(thinking が有効な場合のみ)text:最終的な回答テキストtool_use:モデルが発起したツール呼び出し
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停止理由
end_turn:自然終了max_tokens:max_tokens の上限に到達tool_use:モデルがツール呼び出しをトリガー
end_turn, max_tokens, tool_use Token 使用統計(Anthropic 規格)
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