DEV Community

Cover image for MiniMax M3 API Nasıl Kullanılır?
Tobias Hoffmann
Tobias Hoffmann

Posted on • Originally published at apidog.com

MiniMax M3 API Nasıl Kullanılır?

MiniMax M3, 1.000.000 tokene kadar bağlam penceresine sahip bir akıl yürütme ve kodlama modelidir. Bu, tek çağrıda büyük bir depo, uzun log dosyaları veya kapsamlı tasarım dokümanları üzerinde çalışabileceğiniz anlamına gelir. Modelin genel konumlandırmasını önce okumak isterseniz MiniMax M3 nedir yazısına bakın.

Apidog'u bugün deneyin

Bu rehber uygulama odaklıdır. API anahtarı oluşturacak, MiniMax M3'e ilk isteğinizi curl, Python ve Node.js ile gönderecek, ardından aynı çağrıyı Apidog içinde test ederek ham istek/yanıt yapısını inceleyeceksiniz. Takip etmek için Apidog'u indirin.

Resmi referans için MiniMax API belgelerini açık tutun.

MiniMax API belgeleri

İhtiyacınız Olanlar

Başlamadan önce şunlara ihtiyacınız var:

  • platform.minimax.io üzerinde bir MiniMax hesabı
  • Bir API anahtarı
  • Kullandıkça öde kredisi veya abonelik token planı
  • SDK örnekleri için Python 3.8+ veya Node.js 18+

Curl örnekleri için ek kurulum gerekmez.

Adım 1: API Anahtarınızı Alın

platform.minimax.io üzerinden giriş yapın, API anahtarları bölümüne gidin ve yeni bir anahtar oluşturun.

MiniMax iki tür kimlik bilgisi verir:

  • Normal API Anahtarı: Kullandıkça öde bakiyenizden ücretlendirilir.
  • Abonelik Anahtarı: Plus, Max veya Ultra planınızdaki token kredilerinden düşer. Plan tokenleri bittiğinde çağrılar durur.

Anahtarı oluşturduktan sonra yalnızca bir kez görebilirsiniz. Kopyalayın ve güvenli saklayın.

Anahtarı doğrudan kaynak koda yazmayın. Ortam değişkeni kullanın:

export MINIMAX_API_KEY="anahtarınız-buraya"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Bu yaklaşım, anahtarın Git geçmişine veya paylaşılan dosyalara sızmasını engeller. Editör içinde API anahtarıyla çalışıyorsanız aynı kurallar geçerlidir. Yaygın sızıntı senaryoları için VS Code uzantısı API anahtar güvenliği yazısına bakabilirsiniz.

Adım 2: İlk İsteğinizi Gönderin

MiniMax M3 için temel bilgiler:

Base URL: https://api.minimax.io/v1
Endpoint: POST https://api.minimax.io/v1/chat/completions
Auth: Authorization: Bearer $MINIMAX_API_KEY
Model: MiniMax-M3
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

En küçük çalışır curl isteği:

curl https://api.minimax.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MINIMAX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Bu işlevi eşzamansız olacak şekilde yeniden düzenle."
      }
    ]
  }'
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

MiniMax M3'ü üç şekilde çağırabilirsiniz:

  1. Ham HTTP
  2. OpenAI SDK
  3. Anthropic SDK

MiniMax, Anthropic SDK'yı önerir; ancak OpenAI uyumlu arayüz de aynı uç noktaya çalışır.

Python ile OpenAI SDK 

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    base_url="https://api.minimax.io/v1",
    api_key=os.environ["MINIMAX_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Bu işlevi eşzamansız olacak şekilde yeniden düzenle."
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Buradaki kritik fark base_url değeridir. OpenAI varsayılanı yerine MiniMax API adresini kullanırsınız.

Node.js ile OpenAI SDK 

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.minimax.io/v1",
  apiKey: process.env.MINIMAX_API_KEY,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "MiniMax-M3",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Bu işlevi eşzamansız olacak şekilde yeniden düzenle.",
    },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Qwen 3.7 API kullandıysanız desen aynıdır: istemciyi korur, yalnızca base_url değerini değiştirirsiniz. İstemci seçenekleri için OpenAI Python SDK ve Anthropic SDK belgelerine bakabilirsiniz.

Adım 3: Apidog'da Test Edin ve Yanıtı İnceleyin

Uç noktayı uygulamanıza bağlamadan önce aynı isteği manuel olarak çalıştırın. Bu, yanıt şemasını, hata formatlarını ve auth davranışını kod yazmadan görmenizi sağlar.

Apidog MiniMax isteği

Apidog içinde şu adımları izleyin:

  1. Yeni bir HTTP isteği oluşturun.
  2. Method değerini POST yapın.
  3. URL olarak şunu girin: 
   https://api.minimax.io/v1/chat/completions
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode
  1. Ortam değişkenleri panelinde MINIMAX_API_KEY adında bir değişken oluşturun.
  2. Değer olarak MiniMax API anahtarınızı girin.
  3. Headers bölümüne şunu ekleyin: 
   Authorization: Bearer {{MINIMAX_API_KEY}}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode
  1. Content-Type başlığını ekleyin: 
   Content-Type: application/json
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode
  1. Body alanını raw JSON yapın ve şu yükü kullanın: 
   {
     "model": "MiniMax-M3",
     "messages": [
       {
         "role": "user",
         "content": "Bu işlevi eşzamansız olacak şekilde yeniden düzenle."
       }
     ]
   }
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode
  1. İsteği gönderin ve yanıt panelini inceleyin.

[Ekran görüntüsü: Apidog'daki MiniMax-M3 isteği ve yanıtı]

API anahtarını ortam değişkeni olarak saklamak iki avantaj sağlar:

  • İsteği ekip arkadaşlarınızla paylaşırken sır sızdırmazsınız.
  • Normal API anahtarı ile abonelik anahtarı arasında yalnızca değişkeni güncelleyerek geçiş yaparsınız.

Streaming'i açtığınızda Apidog, server-sent events parçalarını geldikçe gösterir. Böylece kendi stream parser kodunuzu yazmadan önce olay formatını doğrulayabilirsiniz.

Adım 4: Düşünme Çıktısını Açıp Kapatın

MiniMax M3 bir akıl yürütme modelidir. Varsayılan olarak yalnızca nihai yanıt döndürür. Bazı durumlarda ara akıl yürütme çıktısını da almak isteyebilirsiniz:

  • Çok adımlı refactor işlemleri
  • Karmaşık hata ayıklama
  • Kod inceleme veya doğrulama akışları
  • Modelin karar sürecini loglamak istediğiniz görevler

OpenAI SDK ile reasoning_split parametresini extra_body içinde geçebilirsiniz:

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    base_url="https://api.minimax.io/v1",
    api_key=os.environ["MINIMAX_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Bu işlevi eşzamansız olacak şekilde yeniden düzenle."
        }
    ],
    extra_body={
        "reasoning_split": True
    },
)

print(response.choices[0].message.reasoning_details[0]["text"])  # düşünme çıktısı
print(response.choices[0].message.content)  # nihai yanıt
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

reasoning_split açık olduğunda:

response.choices[0].message.reasoning_details[0]["text"]
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

ara düşünme çıktısını taşır.

Nihai yanıt ise aynı yerde kalır:

response.choices[0].message.content
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Uygulamada bu iki çıktıyı ayrı yönetin:

  • Kullanıcıya content gösterin.
  • reasoning_details çıktısını log, debug veya doğrulama akışında kullanın.

Basit ve gecikmeye duyarlı çağrılarda düşünme çıktısını kapalı tutun. Ekstra reasoning tokenleri maliyeti ve yanıt süresini artırabilir.

Adım 5: 1M Token Bağlamı ile Çalışın

MiniMax M3'ün büyük bağlam penceresi, uzun doküman ve log analizi için kullanışlıdır. Örneğin büyük bir production log dosyasını tek çağrıda inceletebilirsiniz:

with open("production-2026-05-30.log") as f:
    log_text = f.read()

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": f"14:20 UTC'deki 502 artışının temel nedenini bulun.\n\n{log_text}",
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Ancak faturalandırma eşiğine dikkat edin:

  • 512K veya daha az giriş tokeni: standart oran
  • 512K üzeri giriş tokeni: daha yüksek uzun bağlam oranı

Bu nedenle 400K tokenlik bir prompt ile 600K tokenlik bir prompt arasındaki fark yalnızca doğrusal token artışı değildir; aynı zamanda fiyatlandırma eşiği değişir.

Pratik öneri:

  • Tüm dosyayı alışkanlıkla göndermeyin.
  • Modelin yanıtlamak için ihtiyaç duyduğu bölümü ayıklayın.
  • Agent döngülerinde her çağrının bağlamını mümkün olduğunca dar tutun.

Bu konuda daha fazla taktik için aracı token maliyetlerini nasıl azaltırsınız yazısına bakabilirsiniz.

Adım 6: Araç Çağrısı ve Çok Modlu Giriş Kullanın

MiniMax M3 araç çağrısını ve çok modlu girdileri destekler. Bu sayede yalnızca metin üretmekle kalmaz, agent akışlarında fonksiyon çağırabilir ve görüntü içerikleriyle çalışabilirsiniz.

Araç çağrısı örneği

Önce modelin çağırabileceği aracı tanımlayın:

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "run_tests",
            "description": "Belirli bir modül yolu için test paketini çalıştırır.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "module": {
                        "type": "string"
                    },
                },
                "required": ["module"],
            },
        },
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "auth/session.py dosyasındaki başarısız testi düzelt ve geçtiğini onayla."
        }
    ],
    tools=tools,
)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Model aracı çağırmaya karar verirse yanıt içinde tool_calls dizisi döner.

Tipik akış şöyledir:

  1. Kullanıcı mesajını gönderirsiniz.
  2. Model tool_calls döndürür.
  3. Kodunuz ilgili fonksiyonu çalıştırır.
  4. Fonksiyon sonucunu tool rolündeki yeni mesaj olarak eklersiniz.
  5. Modelin devam etmesi için API'yi tekrar çağırırsınız.

Bu el sıkışma, agent hatalarının en sık çıktığı yerdir. Üretime almadan önce aracılı iş akışı araç bağlantısı yazısındaki desenleri ve yaygın hataları inceleyin.

Apidog ile bu çok turlu akışı ayrı istekler olarak kaydedip tekrar oynatabilirsiniz:

  • İlk kullanıcı isteği
  • Modelin araç çağrısı yanıtı
  • Sizin araç sonucunuz
  • Takip isteği
  • Nihai model yanıtı

Böylece agent runtime içinde tahmin yapmak yerine her adımı doğrudan doğrularsınız.

Çok modlu giriş

Çok modlu girişte görüntü içeriğini, metin promptu ile aynı mesaj dizisine içerik parçaları olarak gönderirsiniz. Alan adları ve desteklenen formatlar hızlı değişebileceği için güncel yapı için API referansını kontrol edin.

Fiyatlandırma ve Katmanlar

MiniMax M3 kullanım maliyeti üç ana faktöre bağlıdır:

  1. Giriş ve çıkış token miktarı
  2. Abonelik veya kullandıkça öde modeli
  3. Hizmet katmanı

Token planları kredi bütçenizi belirler:

  • Plus: 20 dolar
  • Max: 50 dolar
  • Ultra: 120 dolar

Bu planlarda kullanılan krediler Abonelik Anahtarı üzerinden düşer. Kullandıkça öde modelinde ise normal API anahtarı bakiyenizden ücretlendirilir.

MiniMax fiyatlandırma

Hizmet katmanları zamanlama önceliğini belirler:

  • standard: varsayılan katman, çoğu iş yükü için yeterlidir
  • priority: gecikmeye duyarlı veya SLA gerektiren trafik için daha uygundur

Adım 5'teki 512K eşiği de toplam maliyeti etkiler. Gerçek maliyet; giriş boyutu, plan, hizmet katmanı ve uzun bağlam kullanımının birleşimine bağlıdır.

Güncel fiyatlar değişebileceği için MiniMax fiyatlandırma ve model sayfasını ve API belgelerini kontrol edin.

Sıkça Sorulan Sorular

M3'ü ücretsiz denemenin bir yolu var mı?

Evet. Modeli bir plana geçmeden test edebilirsiniz. Ücretsiz kullanım seçeneklerini MiniMax M3'ü ücretsiz nasıl kullanacağınız yazısında topladık.

Hangi SDK'lar çalışır?

Üç seçenek vardır:

  • Ham HTTP
  • Anthropic SDK
  • OpenAI SDK

MiniMax, Anthropic SDK'yı önerir; ancak üçü de aynı uç noktaya istek gönderir:

https://api.minimax.io/v1/chat/completions
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

OpenAI veya Anthropic istemcilerinde temel değişiklik base_url değerini MiniMax API'ye yönlendirmektir.

Yanıtları nasıl stream ederim?

İstek gövdesine şunu ekleyin:

{
  "stream": true
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

API, server-sent events döndürür. SDK'lar gelen parçaları okuyabileceğiniz iterator yapıları sağlar. Stream ayrıştırma kodunu yazmadan önce olay formatını Apidog'da test edin.

Hız limiti nedir?

Limitler hesap katmanınıza ve standard / priority hizmet seçiminize bağlıdır. 429 hatası alırsanız:

  • exponential backoff uygulayın
  • yeniden deneyin
  • gecikmeye duyarlı trafiği priority katmanına taşıyın

Güncel limitleri hesap panelinizden ve API belgelerinden kontrol edin.

512K eşiği faturamı nasıl etkiler?

512K veya daha az giriş tokeni standart oran üzerinden faturalandırılır. Giriş 512K tokeni aşarsa uzun bağlam oranı uygulanır. Agent döngülerinde bu eşik özellikle önemlidir; çünkü maliyet her turda birikebilir.

API yerine modeli kendi sunucumda barındırabilir miyim?

Bu rehber barındırılan API yolunu kapsar. Kendi kendine barındırma, MiniMax'ın M3 için yayınladığı ağırlık ve lisans durumuna bağlıdır. Güncel bilgi için model sayfasını kontrol edin.

Kapanış

MiniMax M3'ü çağırmak için artık temel akış elinizde:

  • API anahtarını ortam değişkeni olarak saklama
  • curl ile ilk isteği gönderme
  • Python ve Node.js SDK ile çağrı yapma
  • Apidog'da ham istek/yanıtı doğrulama
  • reasoning_split ile düşünme çıktısını ayırma
  • 512K uzun bağlam faturalandırma eşiğini hesaba katma
  • Araç çağrısı el sıkışmasını kurma

Sonraki adım basit: Uç noktayı Apidog içinde açın, MINIMAX_API_KEY değişkenini tanımlayın, örnek refactor promptunu gönderin ve yanıt şemasını inceleyin. Ham şekli gördükten sonra aynı çağrıyı uygulamanıza bağlamak çok daha güvenli olur.

Top comments (0)