mimo-v2-omni
MiMo-V2-Omni هو نموذج Xiaomi للفهم المشترك للنص والصور والصوت والفيديو. يربط الإدراك بطلبات أدوات منظّمة وإسناد إلى الواجهات، دعمًا لتحليل المشاهد وتفسير المخططات ومسارات الوكلاء التي تستخدم نتائج الأدوات الفعلية.
- Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
POST /v1/chat/completionsmimo-v2-omni - Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
POST /v1/messagesmimo-v2-omni
عن النموذج
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
MiMo-V2-Omni هو نموذج Xiaomi لفهم النص والصور والصوت والفيديو معًا واستخدام ذلك الفهم في مهمة وكيلية. تجمع بنيته مُرمّزات مخصصة للصور والفيديو والصوت في عمود فقري مشترك. التمييز المركزي هو الإدراك المشترك: يمكن أن يعتمد سؤال على ما يُرى وما يُسمع وما يقوله النص المرافق، بدل اشتراط تفسير كل مصدر بمعزل عن الآخر. تدعم مخرجاته التحليل المكتوب وطلبات الأدوات المنظّمة.
تصف Xiaomi النموذج بأنه يتعلم ربط الإدراك والتوقّع والفعل. يفسر المشهد الحالي ويستدل على ما قد يحدث لاحقًا ويختار خطوة تالية مفيدة. يرتبط ذلك خصوصًا بالمادة المسجلة التي تعتمد دلالة حدث فيها على أكثر من وسيط. مثلًا، قدّم مقطعًا واطلب تحديد تسلسل الأفعال المرئية والأصوات ذات الصلة وكيفية ارتباطها. حدد هل تحتاج ملخص حدث أم شرح مشهد أم قائمة ملاحظات للمراجعة لاحقًا. افصل الحقائق المرصودة عن التوقعات: فتفسير ما قد يحدث ليس دليلًا على أن الحدث سيقع.
فهم الصوت أوسع من التفريغ في وصف المصنّع. تبرز Xiaomi تصنيف الأصوات البيئية والتمييز بين متحدثين متعددين والاستدلال المشترك على الصوت والمرئيات. وتعرض كذلك ملخصًا منظّمًا لبودكاست طويل متصل. لمهمة صوتية، اذكر الموضوعات أو الأسئلة المهمة والمخرج الذي تحتاجه، مثل مخطط الحجج أو نقاط الاختلاف أو ملخص حسب الموضوع. لفيديو فيه كلام، اطلب من النموذج ربط عبارة بالفعل أو المادة الظاهرة على الشاشة التي ترافقها. إذا كانت الصياغة الدقيقة أو نسبة الكلام إلى متحدث مهمة، فاطلب الإشارة إلى الالتباس بدل حسمه بصمت.
على الجانب البصري، يبرز المنتج الاستدلال الصوري متعدد التخصصات وتحليل المخططات المعقدة. قدّم مخططًا مقروءًا واشرح السؤال التحليلي، بما في ذلك معاني المحاور والوحدات والفئات عندما لا تتضح في الصورة. طلب توضيحي هو وصف النمط الرئيسي وتحديد تغير ظاهر وتمييز القيم المرئية مباشرة في المخطط عن تفسير مقترح. لمقارنة صور، عرّف الفروق التي تهمك واطلب جدولًا مرتبطًا بأدلة مرئية. أعد المادة المصدرية لتكون التسميات والتفاصيل ذات الصلة مقروءة؛ فالتحليل المفيد يعتمد على ما تحتويه المدخلات فعلًا.
يدعم MiMo-V2-Omni أيضًا استدعاء الأدوات المنظّم والإسناد إلى واجهة المستخدم. تربط عروض المصنّع النموذج ببيئة وكيل توفّر التحكم في المتصفح والوصول إلى الملفات والتفاعل مع الطرفية. يفسر النموذج الحالة الحالية ويقرر ما يفعل ويصدر إجراءً؛ وتنفذه البيئة وتعيد الحالة المحدثة. لمهمة بهذا الأسلوب، قدّم هدفًا واضحًا والشاشة أو المادة ذات الصلة وأوصاف الإجراءات المسموح بها. اطلب من النموذج ربط كل خطوة تالية بالحالة المرصودة واستخدام النتيجة المعادة قبل المتابعة. طلب الأداة ونتيجة الإجراء المنفّذ معلومتان منفصلتان.
يتبع مثال Xiaomi لإنتاج الوسائط المتعددة تقسيم العمل نفسه: يصمم النموذج المحتوى ويوجّه عملية برمجية، بينما تنشئ الأدوات ملفات الوسائط الفعلية وتعالجها. يمكنك استخدام النموذج لإعداد خطة مشاهد أو شرح مكتوب لتسجيل أو تسلسل إجراءات أدوات. ينبغي تحديد المخرج المحدد في البداية، بما يشمل محتوياته المطلوبة وكيفية التعرف على الإنجاز. أبقِ إنشاء الملفات والتصيير وعمليات التطبيق مرتبطة بالأدوات التي تنفذها، بدل معاملة رد نصي كأصل أُنشئ بالفعل.
لعمل فيديو عملي، قدّم مقاطع مسجلة وسؤالًا مركّزًا. تميّز Xiaomi مسار معالجة المقاطع هذا عن الإدراك الآني في خارطة طريقها البحثية، لذا ينبغي ألا يُفترض تحكم مباشر مستمر من عرض مسجل. تُظهر أمثلتها كذلك مهام ممتدة عبر بيئة وكيل، ولا تثبت أفق تخطيط غير محدود أو وعدًا عامًا بزمن إنجاز. راجع تفسيرات المشاهد وقيم المخططات ونسبة الكلام إلى المتحدثين والإجراءات المقترحة مقابل المدخلات الأصلية. دور MiMo-V2-Omni المفيد جمع الوسائط في تفسير مستدل واحد للمهمة، بنتيجة يمكن فحص أدلتها ونتائج إجراءاتها.
مهمة عملية
مهمة عملية
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Summarize a supplied podcast transcript
Summarize this podcast transcript by theme. Speaker A: Smaller batches reduced our queue, but we measured only one week. Speaker B: Returns rose that week; we have not linked them to batch size. Speaker A: We should compare another week before expanding. Return agreements, unresolved relationships and the proposed next step, preserving speaker attribution.النتيجة المتوقعة
A theme-based summary with speaker labels, the agreed next step and unresolved causal claims.التحقق من النتيجة
Check that the summary does not attribute the rise in returns to batch size or report a multi-week measurement.Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions mimo-v2-omni
mimo-v2-omniالبداية
MiMo-V2-Omni هو نموذج Xiaomi للفهم المشترك للنص والصور والصوت والفيديو. يربط الإدراك بطلبات أدوات منظّمة وإسناد إلى الواجهات، دعمًا لتحليل المشاهد وتفسير المخططات ومسارات الوكلاء التي تستخدم نتائج الأدوات الفعلية.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- النص
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions
- الإدخال
text- الإخراج
text- صيغة الإخراج
- json أو SSE
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود mimo-v2-omni | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring|content_part[]|null | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_calls | النوعtool_call[] | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_call_id | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].name | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_content | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_details | النوعobject|array | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_completion_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلstream_options.include_usage | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop | النوعstring|string[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools | النوعfunction_tool[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].type | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.name | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.description | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.parameters | النوعJSON_schema | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtool_choice | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلparallel_tool_calls | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلresponse_format | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning_effort | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلservice_tier | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلinstructions | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunctions | النوعfunction[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunction_call | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلprompt_cache_options | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmodalities | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
الحقلcache_control.ttl | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |
تركيبات مواد الإدخال
النص · نص UTF8
messages[].content
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةmessages | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
المعلمةfile_material | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
المعلمةcontrol_scope | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
المعلمةoutput_modalities | المواصفاتtext |
المعلمةhosted_operations | المواصفاتfalse |
المعلمةmultimodal_input_binding | المواصفاتnull |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.
طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.
يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- غير محدد عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- غير محدد عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- غير محدد عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.00088 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0044 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mimo-v2-omni", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mimo-v2-omni',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='mimo-v2-omni',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
json أو SSE
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
حقول الاستجابة
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلchoices[].index | النوعinteger |
الحقلchoices[].message.content | النوعstring|null |
الحقلchoices[].message.tool_calls | النوعtool_call[] |
الحقلchoices[].message.reasoning_content | النوعstring |
الحقلchoices[].message.reasoning_details | النوعobject|array |
الحقلchoices[].finish_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
الأخطاء والخطوات التالية
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra mimo-v2-omni
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages mimo-v2-omni
mimo-v2-omniالبداية
MiMo-V2-Omni هو نموذج Xiaomi للفهم المشترك للنص والصور والصوت والفيديو. يربط الإدراك بطلبات أدوات منظّمة وإسناد إلى الواجهات، دعمًا لتحليل المشاهد وتفسير المخططات ومسارات الوكلاء التي تستخدم نتائج الأدوات الفعلية.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- json · sse
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages
- الإدخال
text- الإخراج
json,sse- صيغة الإخراج
- JSON أو SSE
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود mimo-v2-omni | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
تركيبات مواد الإدخال
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- غير محدد عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- غير محدد عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- غير محدد عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.00088 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0044 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
{
"model": "mimo-v2-omni",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mimo-v2-omni', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mimo-v2-omni', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
JSON أو SSE
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
حقول الاستجابة
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
الأخطاء والخطوات التالية
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra mimo-v2-omni
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
FAQ · mimo-v2-omni
- ما المدخلات والنتائج المتاحة؟
POST /v1/chat/completions·mimo-v2-omni:text→textPOST /v1/messages·mimo-v2-omni:text→json,sse- ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟
POST /v1/chat/completions·mimo-v2-omni:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·mimo-v2-omni:model,messages,max_tokens,stream- ما الحدود المطبقة؟
POST /v1/chat/completions·mimo-v2-omni:messages.min_items:1