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MiniMax: MiniMax M2-her

Markdown · JSON

MiniMax: MiniMax M2-her

MiniMax M2-her ist ein reines Textmodell für Figurenrollenspiel, handlungsgetriebene Dialoge und Gespräche über mehrere Runden. Seine speziellen Rollen- und Beispielnachrichtenformate gestalten beide Seiten einer Interaktion, bei 64K Anbieterkontext und maximal 2’048 Ausgabetokens.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

MiniMax M2-her ist das dialogorientierte Textmodell von MiniMax für Rollenspiel, Figurengespräche und handlungsgetriebene Interaktion. Es ist ein anderes Profil als das allgemeine, auf Programmierung und Agenten ausgerichtete Modell MiniMax M2. Der Hersteller entwickelt es für stimmige fiktive Welten, aktive Handlungsentwicklung und die Ausrichtung an Gesprächspräferenzen des Nutzers. Ein- und Ausgabe sind Text; der spezielle Leitfaden unterstützt keine gemischte Text-Bild-Eingabe.

Welt und beide Rollen definieren

Das Gesprächsformat des Anbieters umfasst mehr als die üblichen Nachrichten system, user und assistant. Die Rolle system definiert Identität, Persönlichkeit und Verhalten des Modells. Die Rolle user_system definiert die Figur oder Persona des Nutzers, während group das Szenario oder die Gesprächsgruppe kennzeichnet. Halten Sie diese Unterschiede klar, wenn die Geschichte mehrere Personen, unterschiedliches Wissen oder eine bestimmte Beziehung umfasst.

Geben Sie dem Modell Schauplatz, Figurenmotive und Fakten, die wahr bleiben müssen. Beschreiben Sie, wer die Nutzeraktionen steuert und welche Entscheidungen für eine Antwort offenbleiben sollen. Eine beispielhafte Szenenvorgabe lautet: «Setze als Archivar fort, bewahre das etablierte Geheimnis und liefere einen neuen Hinweis, ohne festzulegen, wie meine Figur reagiert.» So entsteht ein reaktionsfähiger Austausch, statt das Modell beide Seiten der Interaktion schreiben zu lassen.

Beispiele und Stil

M2-her unterstützt sample_message_user- und sample_message_ai-Nachrichten zur Demonstration des gewünschten Dialogmusters. Der Hersteller empfiehlt ein bis drei knappe Beispiele. Legen Sie damit Stimme, Tempo und das Verhältnis von Erzählung zu Dialog fest und vermeiden Sie ein langes Beispiel, das Kontext verbraucht, ohne den Stil zu klären. Beispiele zählen wie andere Nachrichten zum Eingabebudget.

Die Entwicklungsrichtung von MiniMax betont Figurenidentität, Weltregeln, abwechslungsreiche Handlungsbewegung und die Entscheidungsfreiheit des Nutzers. Geben Sie bei Bedarf ein gewünschtes Tempo an, etwa einen ruhigen Austausch, eine schrittweise Enthüllung oder eine neue Komplikation. Benennen Sie für eine Überarbeitung die genaue Zeile oder das Ereignis, das nicht zur etablierten Figur passt oder die Chronologie verletzt, und verlangen Sie eine Korrektur, die die übrige Szene bewahrt.

Gesprächskontext erhalten

Der dokumentierte Ablauf übergibt für Dialoge über mehrere Gesprächsrunden die vollständige Nutzer- und Assistentenhistorie in chronologischer Reihenfolge. Diese Historie liefert der nächsten Antwort Belege über frühere Ereignisse und etablierte Beziehungen. Halten Sie wesentliche Namen und jüngste Entwicklungen beim Vorbereiten einer fortgesetzten Geschichte ausdrücklich fest. Die Kontexthistorie wird dem Modell übergeben; sie ist nicht mit unbegrenztem Gedächtnis ausserhalb des Gesprächs zu verwechseln.

Die Rollenspielforschung des Herstellers nutzt Dialogsynthese und Online-Präferenzlernen, um Vielfalt, Kontinuität und Reaktionsfähigkeit zu verbessern. Diese Trainingsmethoden beschreiben das Anbietermodell und garantieren nicht, dass jede einzelne Geschichte fehlerfrei bleibt. Prüfen Sie, ob eine Antwort Dialog der richtigen Figur zuordnet und die physischen oder fiktiven Regeln des Schauplatzes einhält.

Grenzen und entstehende Passage

Der spezielle M2-her-Leitfaden nennt 64K Kontext und maximal 2’048 Ausgabetokens. Er dokumentiert ausserdem Streaming und Sampling-Standardwerte von temperature 1,0 und top-p 0,95. Wählen Sie eine Antwortlänge, die zu einer Gesprächsrunde passt; eine überlange Passage kann die nächste Nutzerentscheidung verdrängen oder durch das Ausgabebudget abgeschnitten werden.

Ein hilfreiches Ergebnis ist eine Figurenantwort, erzählende Passage oder fortgesetzte Szene, die zum vorgegebenen Schauplatz passt und zur nächsten Interaktion einlädt. Prüfen Sie Perspektive, Figurenautonomie, konsistente Bezüge und den gewünschten Schluss. Das benannte Rollenspielformat und die Grenzen von M2-her bleiben getrennt von anderen Sprach-, Bildverständnis- und Medienmodellen von MiniMax.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions M2-her

M2-her

MiniMax /M2-her

Einstieg

MiniMax M2-her ist ein reines Textmodell für Figurenrollenspiel, handlungsgetriebene Dialoge und Gespräche über mehrere Runden. Seine speziellen Rollen- und Beispielnachrichtenformate gestalten beide Seiten einer Interaktion, bei 64K Anbieterkontext und maximal 2’048 Ausgabetokens.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
M2-her
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Textgespräch
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametercontrol_scopeVertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmässig false.
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Methodenaliasnamen: /chat/completions

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0006 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0024 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"M2-her","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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="M2-her", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra M2-her

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

M2-her

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages M2-her

M2-her

MiniMax /M2-her

Einstieg

MiniMax M2-her ist ein reines Textmodell für Figurenrollenspiel, handlungsgetriebene Dialoge und Gespräche über mehrere Runden. Seine speziellen Rollen- und Beispielnachrichtenformate gestalten beide Seiten einer Interaktion, bei 64K Anbieterkontext und maximal 2’048 Ausgabetokens.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
M2-her
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0006 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0024 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "M2-her",
  "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': 'M2-her', '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': 'M2-her', '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))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra M2-her

Aliasnamen für Methodenpfade

/chat/completions

Zugehörige Aufrufer-IDs

M2-her

FAQ · MiniMax: MiniMax M2-her
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · M2-her: text → text

POST /v1/messages · M2-her: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · M2-her: model, messages, stream

POST /v1/messages · M2-her: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · M2-her: messages.min_items: 1

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