MiniMax-API: Erste Anfrage in fünf Minuten

OpenAI-SDK installieren

Installiere zuerst das offizielle OpenAI-SDK für deine Sprache. Die Bibliothek formatiert Anfragen und Streaming automatisch. Installiere Python 3.8+ oder Node.js 18+. Führe pip install openai für Python oder npm install openai für Node aus. Das SDK vereinfacht die Interaktion mit dem /v1/chat/completions-Endpunkt. Es verwaltet Header, Retries und SSE-Parsing, sodass du dich auf den Prompt konzentrieren kannst. Das funktioniert, weil unsere API dem OpenAI-Standard folgt. Du benötigst keine benutzerdefinierte Client-Bibliothek. Standard-SDK-Methoden mappen direkt zu unseren Endpunkten. Das reduziert Integrationszeit und nutzt bestehendes Entwicklerwissen.

Basis-URL & Schlüssel konfigurieren

Legen Sie Ihren API-Schlüssel und die Base URL in Ihren Umgebungsvariablen fest. Unsere Base URL ist https://api.minimaxapikey.com/v1. So können Sie Standard OpenAI-Clients ohne Anpassung nutzen. Erstellen Sie ein Konto, um Ihren Schlüssel zu generieren. Der Schlüssel wird direkt nach der Anmeldung angezeigt. Für die Testphase wird keine Karte benötigt. Bewahren Sie den Schlüssel sicher auf. Übergeben Sie ihn als Header oder Umgebungsvariable. Das SDK verwendet standardmäßig OPENAI_API_KEY. Sie können die Base URL überschreiben, um auf unsere Server zu verweisen. Dies stellt sicher, dass alle Anfragen an das unzensierte Modell gesendet werden. Überprüfen Sie mit einem einfachen Ping, ob Ihr Schlüssel funktioniert. Dieser Schritt verhindert später Authentifizierungsfehler.

Einfache Chat-Vervollständigung senden

Stellen Sie Ihre erste Anfrage zur Textgenerierung. Verwenden Sie die Methode POST auf /v1/chat/completions. Geben Sie das Modell als uncensored an. Übergeben Sie ein Nachrichten-Array mit einem User Prompt. Die API gibt einen Completion-Token zurück. Dies ist die Kernfunktion zur Textgenerierung. Sie unterstützt ein Kontextfenster von 100k Token. Sie können lange Prompts oder Konversationsverläufe senden. Die Antwort enthält den generierten Text und die Token-Nutzung. Dies ist ideal für kreatives Schreiben oder uneingeschränkte Dialoge. Stellen Sie sicher, dass der Inhalt rechtmäßig ist. Das Modell lehnt erwachsene Themen nicht ab. Es blockiert nur sexuellen Inhalt, der Minderjährige betrifft. Beginnen Sie einfach, um die Konnektivität zu überprüfen.

Streaming (SSE) aktivieren

Aktiviere für Echtzeit-Ausgabe das Streaming. Setze den Parameter stream auf true. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück. Jeder Chunk enthält einen Teil der Antwort. Dies reduziert die wahrgenommene Latenz. Nutzer sehen Text, während er generiert wird. Das SDK parst Chunks automatisch. Du kannst Text inkrementell in einer UI anzeigen. Dies ist entscheidend für Chat-Schnittstellen. Streaming funktioniert mit allen Modellantworten. Es beeinflusst die Token-Zählung nicht. Jeder Chunk enthält am Ende Nutzungsdaten. Nutze dies für bessere User Experience. Es fühlt sich responsiver an als das Warten auf die vollständige Antwort. Konfiguriere deinen Client, um Chunks korrekt zu puffern.

Tool-/Function Calling verwenden

Unterstütze strukturierte Ausgaben mit Function Calling. Definiere Tools im Anfragekörper. Das Modell kann Funktionen basierend auf dem Prompt aufrufen. Dies ermöglicht die Integration in externe Systeme. Übergebe Tool-Definitionen und Benutzer-Nachrichten. Die Antwort enthält ein Tool-Aufruf-Objekt. Führe die Funktion aus und gib Ergebnisse zurück. Dies funktioniert mit standardmäßigen OpenAI-SDKs. Es ermöglicht komplexe Workflows. Du kannst Agenten oder Assistenten erstellen. Das Modell behält den Kontext über Aufrufe hinweg bei. Dies ist leistungsstark für Automatisierung. Stelle sicher, dass deine Tool-Definitionen präzise sind. Die API übernimmt das Routing der Tool-Ausgaben. Sie hält die Konversation zusammenhängend. Verwende dies zur dynamischen Inhaltsgenerierung.

Verfügbare Modelle prüfen

Überprüfe die Modellliste über GET /v1/models. Dieser Endpunkt gibt verfügbare Modelle zurück. Unsere API bietet ein Modell an: uncensored. Es handelt sich um ein Open-Weight-Modell. Es ist kein GPT, Claude oder Gemini. Die Antwort bestätigt die Modell-ID. Nutze dies, um Client-Konfigurationen zu debuggen. Stelle sicher, dass dein Code das richtige Modell anspricht. Der Endpunkt ist schnell und zuverlässig. Er gibt JSON-Daten zurück. Du kannst diese für UI-Anzeigen parsen. Er bestätigt, dass dein API-Schlüssel gültig ist. Nutze dies für automatisierte Health Checks. Es ist Teil der Standard OpenAI Spec. Keine zusätzliche Konfiguration ist erforderlich. Dies gewährleistet die Kompatibilität mit bestehenden Tools.

cURL

Copycurl https://api.minimaxapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.minimaxapikey.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.minimaxapikey.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Streaming

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)