如何調用 Minimax 的 API
MoE 架構是 MiniMax API 的核心優勢之一。MoE 通過將模型參數劃分為多個專家組，使得每次推理僅需部分專家參與計算，從而提高了計算效率。這種架構不僅解決了大參數模型在推理速度上的瓶頸，還保持了模型在復雜任務下的高效表現。MoE 架構的另一個顯著優勢是其靈活性。通過這種結構，MiniMax API 能夠在單位時間內處理更多的數據，并且模型在學習過程中可以更好地捕捉數據的復雜規律。
獲取 MiniMax API 密鑰是使用此服務的第一步。以下是詳細的步驟指南：
訪問 MiniMax 開放平臺網站，完成注冊并登錄。注冊過程非常簡單，只需提供基本的個人信息即可。
在賬戶管理中找到接口密鑰菜單，選擇創建新的密鑰。輸入一個易于識別的密鑰名稱，并完成創建。
系統會生成一個新的 API 密鑰。在彈出的對話框中，務必復制并妥善保存該密鑰，因為生成后將不再顯示。
一旦獲取 API 密鑰，你可以開始接入 MiniMax API。以下是快速接入的步驟：
在賬戶管理的基本信息中獲取 group_id，并在接口密鑰中獲取 api_key。確保信息的準確性，以便后續的 API 調用。
以下是一個可以在 Python 終端環境中執行的完整代碼示例。需要將示例中的 group_id 和 api_key 替換為實際獲取的值。
import requests
group_id = "請填寫您的group_id"
api_key = "請填寫您的api_key"
url = f"https://api.minimax.chat/v1/text/chatcompletion_pro?GroupId={group_id}"
headers = {"Authorization":f"Bearer {api_key}", "Content-Type":"application/json"}
request_body = {
"model": "abab6.5-chat",
"tokens_to_generate": 1024,
"reply_constraints": {"sender_type": "BOT", "sender_name": "MM智能助理"},
"messages": [],
"bot_setting": [
{
"bot_name": "MM智能助理",
"content": "MM智能助理是一款由MiniMax自研的，沒有調用其他產品的接口的大型語言模型。MiniMax是一家中國科技公司，一直致力于進行大模型相關的研究。",
}
],
}
while True:
line = input("發言:")
request_body["messages"].append({"sender_type": "USER", "sender_name": "小明", "text": line})
response = requests.post(url, headers=headers, json=request_body)
reply = response.json()["reply"]
print(f"reply: {reply}")
request_body["messages"].extend(response.json()["choices"][0]["messages"])代碼主要分為三個部分：構建請求頭、構建請求內容和完成交互。首先，我們構建請求頭，確保包括正確的鑒權信息。然后，我們構建請求內容，設置需要生成的 tokens 數量以及對話設置。最后，通過 requests 庫的 post 方法完成 API 調用，并在多輪對話中追加消息。
A：您可以通過冪簡集成平臺，通過關鍵詞搜索 API 或從 API 分類頁面查找所需的 API。
A：請聯系 MiniMax 的客服團隊或通過開放平臺底部的企業微信二維碼進行咨詢，我們將提供對接支持。
A：MiniMax API 支持文本和語音模型的使用，適用于數據分析、策略游戲等多個開發場景。
A：請關注開放平臺的公告通知，或關注 MiniMax 開放平臺的微信公眾號，了解最新動態。
A：對于高并發請求，請聯系客戶經理進行申請，我們會根據具體需求提供支持解決方案。
本文詳細介紹了 MiniMax API 的申請和使用步驟，通過簡單的步驟即可獲取并集成 API 至應用中。希望本指南能幫助開發者更好地利用 MiniMax 提供的強大功能，提升應用的交互性和功能性。
