MiniMax-M3.1-Flash Dify 与 LangChain 应用接入配置

一句话结论

MiniMax 官方同一接入页为 Dify 提供 Minimax 插件配置，为 LangChain 提供 langchain-openai 的 OpenAI 兼容适配器配置；两者都固定使用精确模型 ID MiniMax-M3.1-Flash，但 API Base 分别是 Anthropic 兼容路径和 OpenAI 兼容路径。

适用场景

• 适合的任务：在 Dify 中构建工作流、RAG 或 Agent；在 LangChain 中调用 MiniMax 模型并接入应用链路。

• 不适合的任务：需要本页未公开的推理、采样、超时、限流或费用参数的完整生产配置。

• 适用的模型版本：MiniMax-M3.1-Flash。

• 适用的客户端、Agent 或 API：Dify Cloud；LangChain 的 langchain-openai / OpenAI 兼容接口。

• 推荐的推理档位和参数：未注明。原文只给出 API Base、Subscription Key 和模型 ID，未公开 reasoning_effort、temperature 或 top_p。

可直接使用的内容

Dify 最小配置

LangChain 最小配置

先安装 OpenAI 兼容适配器：

pip install langchain-openai

将 sk-cp-... 替换为自己的 MiniMax Subscription Key：

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="MiniMax-M3.1-Flash",
    api_key="sk-cp-...",
    base_url="https://api.minimax.io/v1",
)
print(llm.invoke("Hello").content)

测试或工作流步骤

Dify

1. 打开 Dify Cloud 并登录。

2. 进入 Settings → Workspace → Model Provider，找到 Minimax 并点击 Install。

3. 点击 Add API Key，填入 Subscription Key，将 API Base 设为 https://api.minimax.io/anthropic，Group ID 留空。

4. 保存设置，在工作流中使用 MiniMax-M3.1-Flash。

LangChain

1. 安装 langchain-openai。

2. 创建 ChatOpenAI，固定 model="MiniMax-M3.1-Flash"，并设置 base_url="https://api.minimax.io/v1"。

3. 将 Subscription Key 传入 api_key，调用 llm.invoke(...) 验证返回内容。

原始证据与数据

• 原文页面标题为 Other Tools - MiniMax API Docs，页面列出的精确模型 ID 是 MiniMax-M3.1-Flash。

• Dify 段落将 Dify 描述为支持工作流、RAG、Agent 和可观测性的开源 LLM 应用开发平台，并给出插件安装、API Key、API Base 和 Group ID 配置步骤。

• Dify 的 API Base 明确为 https://api.minimax.io/anthropic，Group ID 明确要求留空。

• LangChain 段落明确要求安装 langchain-openai，并使用 ChatOpenAI、https://api.minimax.io/v1 和 MiniMax-M3.1-Flash。

• 页面公共配置参考还列出 OpenAI 兼容协议的 Base URL https://api.minimax.io/v1，以及 Anthropic 兼容协议的 Base URL https://api.minimax.io/anthropic。

• 原文没有给出发布日期，也没有提供 Dify 或 LangChain 的独立请求结果、性能数据、配额、限流、超时或费用信息。

适用边界

• Subscription Key 是凭证占位说明，本文不包含真实密钥；示例中的 sk-cp-... 必须替换为用户自己的密钥。

• Dify 配置使用页面给出的 Anthropic 兼容 Base，LangChain 示例使用页面给出的 OpenAI 兼容 Base；不要把两个端点互换后当作本文证据。

• 原文只说明 Dify 保存后可在工作流使用模型，没有给出插件版本、模型下拉列表行为、调用参数或错误处理细节。

• 原文只给出 LangChain 的一次 invoke("Hello") 示例，不能据此推断工具调用、流式输出、多模态或长期运行的兼容性。

• 页面没有公开推理档位、采样参数、超时、重试、限流、价格、上下文窗口和最大输出限制；这些字段保持未注明。

• 本文没有完整模型 prompt，按 configuration 归类，不宣称存在可复制的模型专属 prompt。

复现说明

2026-10-21 通过 Tabbit 独占任务 M31 prompt11 apps 打开并读取官方页面，核对 Dify 与 LangChain 两个同页段落、精确模型 ID、端点、字段和步骤。原始抽取证据保存于 /tmp/m31-apps-evidence.txt。未登录 Dify、未安装 LangChain、未发送模型请求，也未配置或保存任何密钥。