Nex-N2.5-Pro je pojmenovaná multimodální edice Pro od Nex AGI pro dlouhodobé úlohy v reálných prostředích. Spolu s mini navazuje na vizuální základy Nex-N2 s cílenými zlepšeními práce s počítačem, prohlížení webu a agentní práce opřené o vizuální podklady. Zůstává samostatná vůči čistě textovému modelu Max této rodiny; úloha Pro může pomocí vizuálních pozorování kontrolovat změny a rozhodovat o dalším postupu.
Připravte produktivní zadání se skutečnými zdroji a jasným výsledkem: dokončeným srovnáním, změnou kódu nebo konkrétním stavem dosaženým v aplikaci. Dejte modelu relevantní snímek obrazovky nebo kontext dokumentu a uveďte povolené akce. Praktické zadání zní: „Pomocí těchto zdrojů a pozorování obrazovky dokončete srovnání, ověřte každé požadované pole a vraťte konečný záznam s podklady, které jej podporují.“
U úlohy s rozhraním zachovejte viditelná označení a určete stav, který by prokázal dokončení. U programové práce dodejte implementaci, pozorované selhání a chování k zachování. Tyto vstupy propojují rozhodnutí agenta s cílem uživatele místo toho, aby se plán mohl stát předpokládaným dokončeným výsledkem.
Výrobce trénuje rodinu k průběžnému jednání a vlastním opravám ze zpětné vazby prostředí. Model může vyložit obrazovku a navrhnout funkci nebo operaci, zatímco aplikace ji provede a vrátí výsledné vizuální či textové pozorování. Než rozhodnete, zda je nutná další akce, porovnejte toto pozorování s uvedeným cílem.
Identifikátory zdrojů a operací uchovávejte s jejich výsledky. Vytváří-li úloha kód, aplikace získá skutečnou zpětnou vazbu z vykonání nebo validace. Změní-li úloha v prohlížeči stav, nová obrazovka je dokladem toho, co se stalo. Vygenerovaný pokyn, navržená souřadnice nebo písemný validační příkaz zůstávají odlišné od svého provedení.
Nex-N2.5 používá reasoning_effort pro tři režimy. None vrací přímou odpověď. Medium je adaptivní výchozí režim, který nechává model rozhodnout, zda a kolik uvažovat. High vždy zapíná přemýšlení před konečnou odpovědí. Výrobce pro svou referenční variantu doporučuje teplotu 0.7, top-p 0.95 a top-k 40.
Konečný artefakt definujte nezávisle na režimu uvažování, včetně jazyka, povinných detailů a zacházení s chybějícími informacemi. Nativní šablona používá reasoning_effort; příznak thinking jiného modelu není zaměnitelným ovládáním bez výslovného převodu v okolním postupu.
Výrobce dokumentuje strukturovaná volání funkcí a parsování uvažování odděleně od konečné odpovědi. Dodejte funkce s přesným účelem a definicemi parametrů. Vrácená pozorování využijte jako podklad pokračující úlohy a určete, který výsledek jí umožní skončit. Pro výzkum nebo znalostní práci dodejte závazné pasáže nebo vhodné vyhledávací funkce, aby šlo závěry dohledat ke skutečným podkladům.
Dlouhodobá práce shromažďuje kontext ze zdrojů, obrazovek, konverzace, uvažování a výsledků nástrojů. Relevantní pozorování udržujte uspořádaná a zachovejte kritérium dokončení při navazujících dotazech. Samotná identita Pro výrobce nestanovuje nezdokumentovaný počet parametrů ani univerzální strop vstupu a výstupu.
Užitečným výstupem je textové vysvětlení, artefakt kódu nebo dokončený analytický záznam, který lze zkontrolovat vůči zdrojům a pozorováním prostředí. Pro si zachovává vlastní multimodální edici a ovládání režimů bez přebírání čistě textové architektury modelu Max nebo předpokladu, že každá navržená operace napříč aplikacemi již byla provedena.
", "aboutText": "Nex-N2.5-Pro je pojmenovaná multimodální edice Pro od Nex AGI pro dlouhodobé úlohy v reálných prostředích. Spolu s mini navazuje na vizuální základy Nex-N2 s cílenými zlepšeními práce s počítačem, prohlížení webu a agentní práce opřené o vizuální podklady. Zůstává samostatná vůči čistě textovému modelu Max této rodiny; úloha Pro může pomocí vizuálních pozorování kontrolovat změny a rozhodovat o dalším postupu.\n\n### Cíl, zdroj a prostředí\n\nPřipravte produktivní zadání se skutečnými zdroji a jasným výsledkem: dokončeným srovnáním, změnou kódu nebo konkrétním stavem dosaženým v aplikaci. Dejte modelu relevantní snímek obrazovky nebo kontext dokumentu a uveďte povolené akce. Praktické zadání zní: „Pomocí těchto zdrojů a pozorování obrazovky dokončete srovnání, ověřte každé požadované pole a vraťte konečný záznam s podklady, které jej podporují.“\n\nU úlohy s rozhraním zachovejte viditelná označení a určete stav, který by prokázal dokončení. U programové práce dodejte implementaci, pozorované selhání a chování k zachování. Tyto vstupy propojují rozhodnutí agenta s cílem uživatele místo toho, aby se plán mohl stát předpokládaným dokončeným výsledkem.\n\n### Vizuální zpětná vazba a vlastní opravy\n\nVýrobce trénuje rodinu k průběžnému jednání a vlastním opravám ze zpětné vazby prostředí. Model může vyložit obrazovku a navrhnout funkci nebo operaci, zatímco aplikace ji provede a vrátí výsledné vizuální či textové pozorování. Než rozhodnete, zda je nutná další akce, porovnejte toto pozorování s uvedeným cílem.\n\nIdentifikátory zdrojů a operací uchovávejte s jejich výsledky. Vytváří-li úloha kód, aplikace získá skutečnou zpětnou vazbu z vykonání nebo validace. Změní-li úloha v prohlížeči stav, nová obrazovka je dokladem toho, co se stalo. Vygenerovaný pokyn, navržená souřadnice nebo písemný validační příkaz zůstávají odlišné od svého provedení.\n\n### Režimy přemýšlení a pokyny výrobce\n\nNex-N2.5 používá reasoning_effort pro tři režimy. None vrací přímou odpověď. Medium je adaptivní výchozí režim, který nechává model rozhodnout, zda a kolik uvažovat. High vždy zapíná přemýšlení před konečnou odpovědí. Výrobce pro svou referenční variantu doporučuje teplotu 0.7, top-p 0.95 a top-k 40.\n\nKonečný artefakt definujte nezávisle na režimu uvažování, včetně jazyka, povinných detailů a zacházení s chybějícími informacemi. Nativní šablona používá reasoning_effort; příznak thinking jiného modelu není zaměnitelným ovládáním bez výslovného převodu v okolním postupu.\n\n### Volání funkcí a užitečné artefakty\n\nVýrobce dokumentuje strukturovaná volání funkcí a parsování uvažování odděleně od konečné odpovědi. Dodejte funkce s přesným účelem a definicemi parametrů. Vrácená pozorování využijte jako podklad pokračující úlohy a určete, který výsledek jí umožní skončit. Pro výzkum nebo znalostní práci dodejte závazné pasáže nebo vhodné vyhledávací funkce, aby šlo závěry dohledat ke skutečným podkladům.\n\nDlouhodobá práce shromažďuje kontext ze zdrojů, obrazovek, konverzace, uvažování a výsledků nástrojů. Relevantní pozorování udržujte uspořádaná a zachovejte kritérium dokončení při navazujících dotazech. Samotná identita Pro výrobce nestanovuje nezdokumentovaný počet parametrů ani univerzální strop vstupu a výstupu.\n\nUžitečným výstupem je textové vysvětlení, artefakt kódu nebo dokončený analytický záznam, který lze zkontrolovat vůči zdrojům a pozorováním prostředí. Pro si zachovává vlastní multimodální edici a ovládání režimů bez přebírání čistě textové architektury modelu Max nebo předpokladu, že každá navržená operace napříč aplikacemi již byla provedena.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický příklad v angličtině
Verify a textual screen-state change\n\nCompare these recorded interface observations. [Before] Invoice I-72: draft; approve button visible. [Action] User clicked approve. [After] Invoice I-72: pending review; approval ID blank. Required completion: approved status with a populated approval ID. State whether completion is established and identify the next evidence to obtain. Use only the recorded text.A before/action/after comparison, an explicit completion finding and one next evidence request.Ensure a clicked button is not treated as proof of approved status or an approval ID.nex-agi/nex-n2.5-proNex-N2.5-Pro je multimodální agentní edice Nex AGI pro práci s počítačem, prohlížení webu a dlouhodobé produktivní úlohy. Využívá vizuální zpětnou vazbu, volání funkcí a přímý, adaptivní nebo přemýšlivý režim k propojení definovaného cíle s textem, kódem a navrženými akcemi aplikace.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Nex-N2.5-Pro je pojmenovaná multimodální edice Pro od Nex AGI pro dlouhodobé úlohy v reálných prostředích. Spolu s mini navazuje na vizuální základy Nex-N2 s cílenými zlepšeními práce s počítačem, prohlížení webu a agentní práce opřené o vizuální podklady. Zůstává samostatná vůči čistě textovému modelu Max této rodiny; úloha Pro může pomocí vizuálních pozorování kontrolovat změny a rozhodovat o dalším postupu.
Připravte produktivní zadání se skutečnými zdroji a jasným výsledkem: dokončeným srovnáním, změnou kódu nebo konkrétním stavem dosaženým v aplikaci. Dejte modelu relevantní snímek obrazovky nebo kontext dokumentu a uveďte povolené akce. Praktické zadání zní: „Pomocí těchto zdrojů a pozorování obrazovky dokončete srovnání, ověřte každé požadované pole a vraťte konečný záznam s podklady, které jej podporují.“
U úlohy s rozhraním zachovejte viditelná označení a určete stav, který by prokázal dokončení. U programové práce dodejte implementaci, pozorované selhání a chování k zachování. Tyto vstupy propojují rozhodnutí agenta s cílem uživatele místo toho, aby se plán mohl stát předpokládaným dokončeným výsledkem.
Výrobce trénuje rodinu k průběžnému jednání a vlastním opravám ze zpětné vazby prostředí. Model může vyložit obrazovku a navrhnout funkci nebo operaci, zatímco aplikace ji provede a vrátí výsledné vizuální či textové pozorování. Než rozhodnete, zda je nutná další akce, porovnejte toto pozorování s uvedeným cílem.
Identifikátory zdrojů a operací uchovávejte s jejich výsledky. Vytváří-li úloha kód, aplikace získá skutečnou zpětnou vazbu z vykonání nebo validace. Změní-li úloha v prohlížeči stav, nová obrazovka je dokladem toho, co se stalo. Vygenerovaný pokyn, navržená souřadnice nebo písemný validační příkaz zůstávají odlišné od svého provedení.
Nex-N2.5 používá reasoning_effort pro tři režimy. None vrací přímou odpověď. Medium je adaptivní výchozí režim, který nechává model rozhodnout, zda a kolik uvažovat. High vždy zapíná přemýšlení před konečnou odpovědí. Výrobce pro svou referenční variantu doporučuje teplotu 0.7, top-p 0.95 a top-k 40.
Konečný artefakt definujte nezávisle na režimu uvažování, včetně jazyka, povinných detailů a zacházení s chybějícími informacemi. Nativní šablona používá reasoning_effort; příznak thinking jiného modelu není zaměnitelným ovládáním bez výslovného převodu v okolním postupu.
Výrobce dokumentuje strukturovaná volání funkcí a parsování uvažování odděleně od konečné odpovědi. Dodejte funkce s přesným účelem a definicemi parametrů. Vrácená pozorování využijte jako podklad pokračující úlohy a určete, který výsledek jí umožní skončit. Pro výzkum nebo znalostní práci dodejte závazné pasáže nebo vhodné vyhledávací funkce, aby šlo závěry dohledat ke skutečným podkladům.
Dlouhodobá práce shromažďuje kontext ze zdrojů, obrazovek, konverzace, uvažování a výsledků nástrojů. Relevantní pozorování udržujte uspořádaná a zachovejte kritérium dokončení při navazujících dotazech. Samotná identita Pro výrobce nestanovuje nezdokumentovaný počet parametrů ani univerzální strop vstupu a výstupu.
Užitečným výstupem je textové vysvětlení, artefakt kódu nebo dokončený analytický záznam, který lze zkontrolovat vůči zdrojům a pozorováním prostředí. Pro si zachovává vlastní multimodální edici a ovládání režimů bez přebírání čistě textové architektury modelu Max nebo předpokladu, že každá navržená operace napříč aplikacemi již byla provedena.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity nex-agi/nex-n2.5-pro | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00015 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00015 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nex-agi/nex-n2.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='nex-agi/nex-n2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='nex-agi/nex-n2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-pro
Použijte cesty metod uvedené výše.
nex-agi/nex-n2.5-proNex-N2.5-Pro je multimodální agentní edice Nex AGI pro práci s počítačem, prohlížení webu a dlouhodobé produktivní úlohy. Využívá vizuální zpětnou vazbu, volání funkcí a přímý, adaptivní nebo přemýšlivý režim k propojení definovaného cíle s textem, kódem a navrženými akcemi aplikace.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Nex-N2.5-Pro je pojmenovaná multimodální edice Pro od Nex AGI pro dlouhodobé úlohy v reálných prostředích. Spolu s mini navazuje na vizuální základy Nex-N2 s cílenými zlepšeními práce s počítačem, prohlížení webu a agentní práce opřené o vizuální podklady. Zůstává samostatná vůči čistě textovému modelu Max této rodiny; úloha Pro může pomocí vizuálních pozorování kontrolovat změny a rozhodovat o dalším postupu.
Připravte produktivní zadání se skutečnými zdroji a jasným výsledkem: dokončeným srovnáním, změnou kódu nebo konkrétním stavem dosaženým v aplikaci. Dejte modelu relevantní snímek obrazovky nebo kontext dokumentu a uveďte povolené akce. Praktické zadání zní: „Pomocí těchto zdrojů a pozorování obrazovky dokončete srovnání, ověřte každé požadované pole a vraťte konečný záznam s podklady, které jej podporují.“
U úlohy s rozhraním zachovejte viditelná označení a určete stav, který by prokázal dokončení. U programové práce dodejte implementaci, pozorované selhání a chování k zachování. Tyto vstupy propojují rozhodnutí agenta s cílem uživatele místo toho, aby se plán mohl stát předpokládaným dokončeným výsledkem.
Výrobce trénuje rodinu k průběžnému jednání a vlastním opravám ze zpětné vazby prostředí. Model může vyložit obrazovku a navrhnout funkci nebo operaci, zatímco aplikace ji provede a vrátí výsledné vizuální či textové pozorování. Než rozhodnete, zda je nutná další akce, porovnejte toto pozorování s uvedeným cílem.
Identifikátory zdrojů a operací uchovávejte s jejich výsledky. Vytváří-li úloha kód, aplikace získá skutečnou zpětnou vazbu z vykonání nebo validace. Změní-li úloha v prohlížeči stav, nová obrazovka je dokladem toho, co se stalo. Vygenerovaný pokyn, navržená souřadnice nebo písemný validační příkaz zůstávají odlišné od svého provedení.
Nex-N2.5 používá reasoning_effort pro tři režimy. None vrací přímou odpověď. Medium je adaptivní výchozí režim, který nechává model rozhodnout, zda a kolik uvažovat. High vždy zapíná přemýšlení před konečnou odpovědí. Výrobce pro svou referenční variantu doporučuje teplotu 0.7, top-p 0.95 a top-k 40.
Konečný artefakt definujte nezávisle na režimu uvažování, včetně jazyka, povinných detailů a zacházení s chybějícími informacemi. Nativní šablona používá reasoning_effort; příznak thinking jiného modelu není zaměnitelným ovládáním bez výslovného převodu v okolním postupu.
Výrobce dokumentuje strukturovaná volání funkcí a parsování uvažování odděleně od konečné odpovědi. Dodejte funkce s přesným účelem a definicemi parametrů. Vrácená pozorování využijte jako podklad pokračující úlohy a určete, který výsledek jí umožní skončit. Pro výzkum nebo znalostní práci dodejte závazné pasáže nebo vhodné vyhledávací funkce, aby šlo závěry dohledat ke skutečným podkladům.
Dlouhodobá práce shromažďuje kontext ze zdrojů, obrazovek, konverzace, uvažování a výsledků nástrojů. Relevantní pozorování udržujte uspořádaná a zachovejte kritérium dokončení při navazujících dotazech. Samotná identita Pro výrobce nestanovuje nezdokumentovaný počet parametrů ani univerzální strop vstupu a výstupu.
Užitečným výstupem je textové vysvětlení, artefakt kódu nebo dokončený analytický záznam, který lze zkontrolovat vůči zdrojům a pozorováním prostředí. Pro si zachovává vlastní multimodální edici a ovládání režimů bez přebírání čistě textové architektury modelu Max nebo předpokladu, že každá navržená operace napříč aplikacemi již byla provedena.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity nex-agi/nex-n2.5-pro | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00015 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00015 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "nex-agi/nex-n2.5-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nex-agi/nex-n2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nex-agi/nex-n2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-pro
Použijte cesty metod uvedené výše.
Technický příklad v angličtině
Verify a textual screen-state change\n\nCompare these recorded interface observations. [Before] Invoice I-72: draft; approve button visible. [Action] User clicked approve. [After] Invoice I-72: pending review; approval ID blank. Required completion: approved status with a populated approval ID. State whether completion is established and identify the next evidence to obtain. Use only the recorded text.A before/action/after comparison, an explicit completion finding and one next evidence request.Ensure a clicked button is not treated as proof of approved status or an approval ID.