Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/m2-her/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/m2-her/
Language: de-ch

# MiniMax: MiniMax M2-her

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## [MiniMax: MiniMax M2-her](https://ailoot.ai/models/de-ch/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.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `M2-her`](https://ailoot.ai/models/de-ch/m2-her/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `M2-her`](https://ailoot.ai/models/de-ch/m2-her/#method-1)

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`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=chat)

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

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits M2-her | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
| Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`control_scope` | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmässig false. |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull |

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

| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr 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 →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
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
```

```python
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

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`M2-her`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`M2-her`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=chat)

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

[`M2-her`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=messages)

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

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits M2-her | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF-8-Text

`Zeichenfolge messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`text_file_material` | VertragDas 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

| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr 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 →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "M2-her",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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
```

```python
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

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`M2-her`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`M2-her`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=messages)

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`

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

## Das Unternehmen und sein Projektportfolio

Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe.

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Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf.

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Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen.

Aktionscode bis 50%

Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet.

Ausgaben in der Historie

Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert.

[Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-ch/)

## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen.

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Kommerzielle Anwendung

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Reseller-Lizenz

Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an.

Dokumente auf der Website

Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich.

[Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-ch)

## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio





Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle.





Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe.





Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.
