MiniMax 额度接入 anpingjing/free-minimax-models

free-minimax-models · 把 MiniMax 的模型接进 Hermes 和 DeepSeek Harness

把 MiniMax 账号自带的模型额度接进 Hermes Agent 和 DeepSeek Harness，走 MiniMax 的 Anthropic 兼容端点（大陆区）。不用另外申请 API Key——复用你 MiniMax Code 里已有的套餐。文档是中文的；脚本是不依赖第三方库的 Python，好读。

把 MiniMax 账号自带的模型额度（也就是 MiniMax Code 用的那套套餐）接到两个 AI 编程工具里：

| 目标工具 | 接入方式 | 默认模型 |
| Hermes Agent | MiniMax 官方 OAuth（minimax-oauth provider） | MiniMax-M3 |
| DeepSeek Harness | 自定义 provider（minimax-cn） | MiniMax-M3.1-Flash |

省一份钱，不是白嫖。 不需要再单独申请 MiniMax 的 API Key，用的是你 MiniMax Code 账号里已经付费（或试用）的那份套餐；Hermes、Harness、MiniMax Code 三边共享同一份额度。
试用/体验套餐有到期时间，到期后这些接口会拒绝请求。

原理

MiniMax 除了客户端，还提供 Anthropic 兼容的推理端点：

POST https://api.minimaxi.com/anthropic/v1/messages
GET https://api.minimaxi.com/anthropic/v1/models

只要用 MiniMax 账号做一次官方 OAuth 授权，拿到 access_token，就能用这套端点调用模型。
这个 token 同时也是 MiniMax Code 自己在用的那一份——所以额度是共享的，不存在"复制积分"。

MiniMax 账号 ──OAuth──> access_token │ ┌─────────────┴─────────────┐ │ │
Hermes (minimax-oauth) Harness (minimax-cn)
│ │
└────► api.minimaxi.com/anthropic ◄────┘
共享同一份套餐额度

快速开始

0. 前置

- 已安装 Hermes（hermes 命令可用）
- 已安装 DeepSeek Harness
- 有一个 MiniMax 账号（大陆区与国际区流程不同，本仓库针对大陆区 api.minimaxi.com）
- Python 3.9+（只用标准库）

1. 授权 + 写入凭据

git clone https://github.com/anpingjing/free-minimax-models.git
cd free-minimax-models
python3 scripts/login_minimax_cn.py

脚本会打印一个验证码并自动打开浏览器，用 MiniMax Code 正在登录的同一个账号 授权。
完成后它会把凭据写到两处：

- ~/.hermes/auth.json → providers['minimax-oauth']（region = cn）
- ~/.dsh/.credentials.yaml → refs.MINIMAX_CN_API_KEY

Hermes 自带的 hermes auth add minimax-oauth 目前固定走国际区（api.minimax.io），大陆区账号用不了，所以本仓库自己实现了这套授权流程。

2. 装到 Hermes

bash scripts/install_hermes.sh # 或指定模型：bash scripts/install_hermes.sh MiniMax-M3 hermes -z '只回复两个大写字母：OK' # 验证

3. 装到 DeepSeek Harness

python3 scripts/install_dsh.py # 默认 MiniMax-M3.1-Flash
然后 重启 DeepSeek Harness（profile 只在启动时读取）

验证：

python3 scripts/verify_minimax.py

实测结论：各模型支持到什么程度

以下是对 api.minimaxi.com/anthropic 的实测结果（2026-10），不是抄文档：

| 模型 | thinking:{type:adaptive} | output_config.effort | budget_tokens | 能否关闭思考 | 建议档位 |
| MiniMax-M3.1-Flash | ✅ | ✅ 有效 | ✅ | ❌ 服务端拒绝 | low / medium / high / xhigh / max |
| MiniMax-M3 | ✅ | ⚠️ 无效 | ⚠️ 无效 | ✅ | off / high |
| MiniMax-M2.7 | ✅ | ⚠️ 忽略 | ⚠️ 忽略 | ⚠️ 忽略（始终思考） | high |
| MiniMax-M2.7-highspeed | ✅ | ⚠️ 忽略 | ⚠️ 忽略 | ⚠️ 忽略（始终思考） | high |

effort 对思考量的实际影响（M3.1-Flash，同一题）：

effort=low thinking_tokens=26
effort=medium thinking_tokens=31
effort=high thinking_tokens=38
effort=max thinking_tokens=47

同一个 M3.1-Flash 难题：effort=low 626 tokens vs effort=max 1035 tokens。

M3 / M2.7 不受 effort 控制是 MiniMax 服务端的行为，不是配置问题——它们自适应思考，档位只是个摆设，所以本仓库只给它们暴露「开关」而不是假的档位。

另外两个必须知道的点：

1. M3.1-Flash 强制思考：发 thinking:{type:"disabled"} 会被服务端拒绝（requires adaptive thinking）。所以配置里不给它声明 off 档位。
2. M3.1-Flash 的 max_tokens 上限是 524288（不是 1M），超过会报 does not support max tokens > 524288。

为什么 Harness 里一开始看不到 M3.1 Flash

Harness 内置的 MiniMax 模型目录是打包时写死的（pi-ai 静态目录），版本比官方接口旧，只列了 MiniMax-M3 / M2.7 / M2.7-highspeed；而 MiniMax Code 用的是服务端下发的动态模型快照，所以它能看到 M3.1-Flash。本仓库通过在 profile 里显式写 models: 列表绕过这个滞后问题。

同理，Harness 的「思考深度」控件来自模型元数据里的 reasoningEfforts，内置目录没写，所以默认没有档位可选——本仓库也一并补上了。

目录结构

.
├── README.md
├── docs/
│ ├── findings.md # 完整的实测记录（请求/响应、边界情况） │ └── troubleshooting.md # 常见报错与排查 ├── config/ │ ├── dsh/cordis.patch.yml # Harness profile 配置参考 │ ├── dsh/credentials.example.yaml │ └── hermes/config.patch.yaml # Hermes config.yaml 参考 ├── scripts/ │ ├── login_minimax_cn.py # 大陆区 OAuth 登录 + 凭据同步（纯标准库） │ ├── install_dsh.py # 幂等安装 Harness provider（保留已有配置） │ ├── install_hermes.sh # 切换 Hermes 默认模型 │ └── verify_minimax.py # 只读自检：模型列表 / 对话 / 思考档位 └── bench/ ├── ab_bench.py # M3.1-Flash vs DeepSeek-V4.1-Flash 的 A/B 脚本 └── results/ # 已跑出来的结果与日志

跑基准测试

export MINIMAX_CN_API_KEY=... # MiniMax 账号 OAuth access_token
export OLCENGINE_API_KEY=... # 火山方舟 API Key（对照组 DeepSeek-V4.1-Flash）
python3 bench/ab_bench.py # 全部任务
python3 bench/ab_bench.py code_merge_intervals # 只跑一个
AB_MAXTOK=8192 python3 bench/ab_bench.py # 覆盖 max_tokens

也支持不改代码换端点/模型：MINIMAX_BASE / MINIMAX_MODEL / ARK_BASE / ARK_MODEL。
不设环境变量时，脚本会依次回退到 ~/.dsh/.credentials.yaml 和 ~/.hermes/auth.json。

安全说明

- 本仓库不含任何密钥。脚本在运行时才从本机读取： MINIMAX_CN_API_KEY 环境变量 → ~/.dsh/.credentials.yaml → ~/.hermes/auth.json。
- ~/.dsh/.credentials.yaml 里的 access_token 等同密码，权限必须是 600。
不要把它复制进任何会被提交的文件。
- scripts/verify_minimax.py 只做只读检查，不会修改凭据。

在 Harness 里怎么看到「思考深度」

装好并重启后，在模型选择器里点开模型名，就能看到档位下拉：

- MiniMax M3.1 Flash → 低 / 中 / 高 / 超高 / 最大（没有"关闭"，它必须思考）
- MiniMax M3 → 关闭 / 高（它只认开关，不认档位）
- MiniMax M2.7、M2.7 Highspeed → 只有高（始终思考）

档位会被写进会话配置（agent-default-model 的 reasoningEffort），请求时映射成 output_config.effort 发给 MiniMax。

如果换完模型还是看不到下拉：模型选择器可能缓存了旧的模型信息，重新点一次模型名即可；仍没有则确认已经重启过 Harness。

额度与费用

- Hermes 和 Harness 消耗的是 MiniMax 账号内的套餐额度，与 MiniMax Code 共享。
- 用量可以在 MiniMax 开放平台或 MiniMax Code 里看。
- 套餐有有效期。试用套餐到期后，接口会返回额度不足的错误。本仓库不提供任何绕过计费的手段——它只是用正规 OAuth 把已有账号的接口接出来。

License

MIT，见 LICENSE。