modeller

MiniMax M1 80K

Markdown · JSON

MiniMax M1 80K

MiniMax M1 80K er en tekstræsonnementsmodel med åbne vægte til lange input, softwareopgaver og matematik. Producenten skelner mellem udgaven med et ræsonnementsbudget på 80K og udgaven med 40K og offentliggør opgavespecifik promptvejledning.

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

MiniMax M1 80K er MiniMax' udgave med længere ræsonnement af tekstræsonnementsmodellen M1. Familien bruger en hybrid mixture-of-experts-arkitektur med lightning attention, afledt af MiniMax Text-01. Producenten beskriver træning på tværs af matematiske ræsonnementsopgaver og softwareudvikling og udgiver særskilte udgaver med ræsonnementsbudgetter på 40K og 80K.

Forbered langt materiale omkring et klart resultat

Producenten beskriver indbygget understøttelse af en kontekst på en million tokens. Udgavenavnet 80K henviser til ræsonnementsbudgettet, som er en anden størrelse end inputkonteksten eller det endelige svar, brugeren ser. Grænsefladen til en hostet opgave kan have sine egne mindre arbejdsgrænser, så planlæg anmodningen ud fra den valgte profil.

Ved en længere kildesamling skal du mærke dokumenterne og angive det spørgsmål, de skal besvare. Bed om en konklusion knyttet til de relevante passager. Til kode skal du identificere den adfærd, der skal ændres, det berørte område og de kontroller, der fastslår resultatet.

Brug den opgavespecifikke promptvejledning

Producenten giver særskilt vejledning til almindelig assistance, webudvikling og matematik. De generelle eksempler omfatter opsummering, oversættelse, spørgsmål og kreativ skrivning. En nyttig prompt definerer målgruppe, kildemateriale og slutprodukt, så svaret holder fokus på opgaven.

Til webudvikling anbefaler producenten et komplet, kørbart HTML-produkt i én kodeblok med HTML og JavaScript samlet og beder om, at koden kontrolleres efter generering. Beskriv de kontrolelementer, data og tilstande, siden skal understøtte. Modellen producerer koden; applikationen gemmer og kører den for at inspicere den renderede adfærd.

Til matematik beder vejledningen om en trinvis løsning og et tydeligt slutresultat. Lever alle betingelserne, og definer det resultat, der skal fastslås. Bevar den foreslåede løsning sammen med det oprindelige problem, så argumentet kan undersøges uafhængigt af formuleringen.

Funktionskald og faktisk udførelse

Producenten angiver funktionskald: modellen kan identificere en funktion, der skal bruges, og levere parametre i struktureret form. En omgivende applikation leverer de tilgængelige funktioner, udfører kaldet og returnerer observationen. Værktøjsadgang og den eksterne handling afhænger derfor både af den konfigurerede applikation og modellens valg.

Giv hvert værktøj et klart formål, og skeln mellem dets returnerede observation og brugerens instruktion. Et senere svar kan derefter bruge det observerede resultat som dokumentation. M1-tekstmodellens værktøjsunderstøttelse gør ikke de særskilte medietjenester, der beskrives andre steder i producentens økosystem, til en del af dens egen outputfamilie.

Bevar udgaven og indstillingerne

Producenten anbefaler temperature 1.0 og top_p 0.95 som inferensindstillinger. Familiebeskrivelsen angiver 456 milliarder parametre i alt og 45,9 milliarder aktive parametre pr. token. Hold udgaven med 80K adskilt fra udgaven med 40K, når du registrerer en sammenligning, og brug den faktiske grænseflades understøttede indstillinger og arbejdsgrænser til en bestemt anmodning.

Praktisk opgave

Praktisk opgave

Teknisk eksempel på engelsk

Build a bounded packing calculator

Return one runnable HTML code block for a packing calculator. Inputs: item count and box capacity, both positive whole numbers. Show the number of boxes needed, rounding upward. Provide a visible validation message for invalid inputs and a reset control. Include HTML, CSS and JavaScript together, then list checks for 10 items at capacity 4 and an empty input.

Forventet resultat

A complete single-file HTML artifact and a short behavior-check list, without a claim that it was run.

Kontrollér resultatet

Check ceiling division, invalid-input feedback and reset behavior in the returned code before running it.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

MiniMax /MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

Start

MiniMax M1 80K er en tekstræsonnementsmodel med åbne vægte til lange input, softwareopgaver og matematik. Producenten skelner mellem udgaven med et ræsonnementsbudget på 80K og udgaven med 40K og offentliggør opgavespecifik promptvejledning.

Accepterede input
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inputtyper
text
Outputtyper
text
Outputformat
json eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænser
Minimumsantal elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Eksempler: system, user, assistant, tool, function
Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt.
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfritVærdier og grænser
function
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Gælder når: funktionsværktøj angivet
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfritVærdier og grænser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching
Standard—
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages
Parametermaterial_typesKontrakttext
ParametermessagesKontraktbeskedarray med strukturen role/content
Parameterfile_materialKontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes
Parameteroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer
Parameteroutput_modalitiesKontrakttext
Parameterhosted_operationsKontraktfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraktnull

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Send det præcise model-ID med messages.

Kontekstlængde er ikke et outputloft.

En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

KonfigurationTakstplanBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstBeløb
Input · Inputtokens $0.00114 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.00456 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k", "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='MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k',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='MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k',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")

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

MiniMax /MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

Start

MiniMax M1 80K er en tekstræsonnementsmodel med åbne vægte til lange input, softwareopgaver og matematik. Producenten skelner mellem udgaven med et ræsonnementsbudget på 80K og udgaven med 40K og offentliggør opgavespecifik promptvejledning.

Accepterede input
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inputtyper
text
Outputtyper
json, sse
Outputformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content som streng

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontraktstream
Parametermaterial_typesKontrakttext
Parametertext_file_materialKontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng.

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

KonfigurationTakstplanBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstBeløb
Input · Inputtokens $0.00114 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.00456 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet
{
  "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k",
  "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': 'MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k', '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': 'MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k', '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))

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k

FAQ · MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k
Hvilke input og resultater er tilgængelige?

POST /v1/chat/completions · MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k: text → text

POST /v1/messages · MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k: text → json, sse

Hvilke felter bruger anmodningen?

POST /v1/chat/completions · MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grænser gælder?

POST /v1/chat/completions · MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k: messages.min_items: 1

Flere oplysninger

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement
Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.
Rabatkode på op til 50%
Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.
Udgifter i historikken
Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

Vælg abonnement · Se modelpriser

Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation
Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.
Licens til forhandlere
Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.
Dokumenter på websitet
Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

Anmod om forhandlerlicens · Tilbudsvilkår og licensaftale