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# MiniMax M2

> MiniMax M2：兼顾速度与效率的语言模型。包含 MixRoute 调用示例与参数。

MiniMax M2 是 MiniMax 推出的兼顾速度与效率的语言模型。

可使用下方端点通过 MixRoute 调用 `MiniMax-M2`。

## 核心能力

* OpenAI 兼容 - 修改 base\_url 即可使用 OpenAI SDK
* 流式输出 - 通过 SSE 实时返回 token
* 多轮对话 - 使用带 role 的 messages

## 快速示例

<Tabs>
  <Tab title="cURL">
    ```bash theme={null}
    curl "https://api.mixroute.ai/v1/chat/completions" \
      -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
      "model": "MiniMax-M2",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "Explain quantum entanglement in simple terms."
        }
      ],
      "max_tokens": 256
    }'
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Python">
    ```python theme={null}
    from openai import OpenAI

    client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.mixroute.ai/v1")

    response = client.chat.completions.create(
        model="MiniMax-M2",
        messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement in simple terms."}],
        max_tokens=256,
    )

    print(response.choices[0].message.content)
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Streaming">
    ```python theme={null}
    from openai import OpenAI

    client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.mixroute.ai/v1")

    stream = client.chat.completions.create(
        model="MiniMax-M2",
        messages=[{"role": "user", "content": "Write a short poem about the sea."}],
        max_tokens=256,
        stream=True,
    )

    for chunk in stream:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## 参数

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
| - | - | - | - |
| `model` | string | 是 | 固定为 `MiniMax-M2`。 |
| `messages` | array | 是 | 包含 role 与 content 的对话消息。 |
| `max_tokens` | integer | 否 | 最大生成 token 数。 |
| `stream` | boolean | 否 | 启用 SSE 流式输出，默认 false。 |
| `temperature` | number | 否 | 模型支持时用于控制采样随机性。 |
| `top_p` | number | 否 | 模型支持时使用的核采样阈值。 |
| `stop` | string \| array | 否 | 触发停止生成的序列。 |
| `tools` | array | 否 | OpenAI 兼容工具定义。 |


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