wehub-skill-sync
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# 兼容 Anthropic API
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> 使用 Anthropic SDK 调用 MiniMax 模型
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为满足开发者对 Anthropic API 生态的需求，我们的 API 现已支持 Anthropic API 格式。通过简单配置，您可以将 MiniMax 能力集成到 Anthropic API 生态中。
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## 快速开始
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### 1. 安装 Anthropic SDK
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<CodeGroup>
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```bash Python theme={null}
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pip install anthropic
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```
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```bash Node.js theme={null}
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npm install @anthropic-ai/sdk
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```
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</CodeGroup>
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### 2. 配置环境变量
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国际用户请使用 `https://api.minimax.io/anthropic`；中国用户请使用 `https://api.minimaxi.com/anthropic`
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```bash theme={null}
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export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimax.io/anthropic
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export ANTHROPIC_API_KEY=${YOUR_API_KEY}
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```
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### 3. 调用 API
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```python Python theme={null}
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import anthropic
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client = anthropic.Anthropic()
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message = client.messages.create(
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model="MiniMax-M2.1",
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max_tokens=1000,
|
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system="You are a helpful assistant.",
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||
messages=[
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||
{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": [
|
||
{
|
||
"type": "text",
|
||
"text": "Hi, how are you?"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
]
|
||
)
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for block in message.content:
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if block.type == "thinking":
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print(f"Thinking:\n{block.thinking}\n")
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elif block.type == "text":
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print(f"Text:\n{block.text}\n")
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```
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### 4. 重要说明
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在多轮函数调用对话中，必须将完整的模型响应（即 assistant 消息）追加到对话历史中，以保持推理链的连续性。
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* 将完整的 `response.content` 列表追加到消息历史中（包含所有内容块：thinking/text/tool\_use）
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## 支持的模型
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使用 Anthropic SDK 时，支持 `MiniMax-M2.1` `MiniMax-M2.1-lightning` `MiniMax-M2` 模型：
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| 模型名称 | 描述 |
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| :--------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| MiniMax-M2.1 | 强大的多语言编程能力，全面增强的编程体验（输出速度约 60 tps） |
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| MiniMax-M2.1-lightning | 更快更敏捷（输出速度约 100 tps） |
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| MiniMax-M2 | Agent 能力，高级推理 |
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<Note>
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Anthropic API 兼容接口目前仅支持
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`MiniMax-M2.1` `MiniMax-M2.1-lightning` `MiniMax-M2` 模型。其他模型请使用标准 MiniMax API
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接口。
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</Note>
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## 兼容性
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### 支持的参数
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使用 Anthropic SDK 时，我们支持以下输入参数：
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| 参数 | 支持状态 | 描述 |
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| :------------------- | :----------- | :--------------------------------------------------------------- |
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| `model` | 完全支持 | 支持 `MiniMax-M2.1` `MiniMax-M2.1-lightning` `MiniMax-M2` 模型 |
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| `messages` | 部分支持 | 支持文本和工具调用，不支持图片/文档输入 |
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| `max_tokens` | 完全支持 | 最大生成 token 数 |
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| `stream` | 完全支持 | 流式响应 |
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| `system` | 完全支持 | 系统提示词 |
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| `temperature` | 完全支持 | 范围 (0.0, 1.0]，控制输出随机性，推荐值：1 |
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| `tool_choice` | 完全支持 | 工具选择策略 |
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| `tools` | 完全支持 | 工具定义 |
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| `top_p` | 完全支持 | 核采样参数 |
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| `metadata` | 完全支持 | 元数据 |
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| `thinking` | 完全支持 | 推理内容 |
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| `top_k` | 被忽略 | 该参数将被忽略 |
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||
| `stop_sequences` | 被忽略 | 该参数将被忽略 |
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||
| `service_tier` | 被忽略 | 该参数将被忽略 |
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||
| `mcp_servers` | 被忽略 | 该参数将被忽略 |
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||
| `context_management` | 被忽略 | 该参数将被忽略 |
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||
| `container` | 被忽略 | 该参数将被忽略 |
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### Messages 字段支持
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| 字段类型 | 支持状态 | 描述 |
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| :-------------------- | :----------- | :------------------------------- |
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| `type="text"` | 完全支持 | 文本消息 |
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| `type="tool_use"` | 完全支持 | 工具调用 |
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| `type="tool_result"` | 完全支持 | 工具调用结果 |
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||
| `type="thinking"` | 完全支持 | 推理内容 |
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| `type="image"` | 不支持 | 暂不支持图片输入 |
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| `type="document"` | 不支持 | 暂不支持文档输入 |
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## 示例
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### 流式响应
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```python Python theme={null}
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import anthropic
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client = anthropic.Anthropic()
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print("Starting stream response...\n")
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print("=" * 60)
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print("Thinking Process:")
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print("=" * 60)
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||
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||
stream = client.messages.create(
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||
model="MiniMax-M2.1",
|
||
max_tokens=1000,
|
||
system="You are a helpful assistant.",
|
||
messages=[
|
||
{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Hi, how are you?"}]}
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||
],
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||
stream=True,
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)
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reasoning_buffer = ""
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text_buffer = ""
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for chunk in stream:
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if chunk.type == "content_block_start":
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||
if hasattr(chunk, "content_block") and chunk.content_block:
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if chunk.content_block.type == "text":
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print("\n" + "=" * 60)
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print("Response Content:")
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print("=" * 60)
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elif chunk.type == "content_block_delta":
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if hasattr(chunk, "delta") and chunk.delta:
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if chunk.delta.type == "thinking_delta":
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# Stream output thinking process
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new_thinking = chunk.delta.thinking
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||
if new_thinking:
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print(new_thinking, end="", flush=True)
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reasoning_buffer += new_thinking
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elif chunk.delta.type == "text_delta":
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# Stream output text content
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new_text = chunk.delta.text
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||
if new_text:
|
||
print(new_text, end="", flush=True)
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||
text_buffer += new_text
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||
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||
print("\n")
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```
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### 工具调用与交错思维
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了解如何使用 Anthropic SDK 调用 M2.1 的工具使用（Tool Use）和交错思维（Interleaved Thinking）能力，请参考以下文档。
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<Columns cols={1}>
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<Card title="M2.1 工具使用与交错思维" icon="book-open" href="/guides/text-m2-function-call#anthropic-sdk" arrow="true" cta="点击查看">
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||
了解如何利用 MiniMax-M2.1 的工具调用和交错思维能力，在复杂任务中提升表现。
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</Card>
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</Columns>
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## 重要说明
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<Warning>
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1. Anthropic API 兼容接口目前仅支持 `MiniMax-M2.1` `MiniMax-M2` 模型
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2. `temperature` 参数范围是 (0.0, 1.0]，超出此范围的值将返回错误
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3. 部分 Anthropic 参数（如 `thinking`、`top_k`、`stop_sequences`、`service_tier`、`mcp_servers`、`context_management`、`container`）将被忽略
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4. 目前不支持图片和文档类型的输入
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</Warning>
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## 相关链接
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* [Anthropic SDK 文档](https://docs.anthropic.com/en/api/client-sdks)
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* [MiniMax 文本生成 API](/api-reference/text-intro)
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* [M2.1 工具使用与交错思维](/guides/text-m2-function-call)
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通过兼容的 Anthropic API 和 OpenAI API 支持文本生成。
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将 OpenAI SDK 与 MiniMax 模型配合使用
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AI 模型可以调用外部函数来扩展其能力。
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> 要查找本文档中的导航页面及其他页面，请获取 llms.txt 文件：https://platform.minimax.io/docs/llms.txt
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