Το M2.5-highspeed αξιοποιεί τις δυνατότητες του M2.5 και προορίζεται για ταχύτερη έξοδο κειμένου. Σύμφωνα με τη MiniMax, διατηρεί την ποιότητα του αρχικού μοντέλου. Είναι παραλλαγή για διαδραστική ανάπτυξη, όπου μετά από κάθε αλλαγή χρειάζεται ανατροφοδότηση, βελτίωση της λύσης και συνέχιση της εργασίας.
Ο σχεδιασμός του έργου παραμένει μέρος της εργασίας του μοντέλου. Πριν από τον κώδικα, μπορεί να εξετάσει τις λειτουργίες, τη δομή και τη διεπαφή και στη συνέχεια να συμμετάσχει στην προετοιμασία του περιβάλλοντος, την υλοποίηση, την εξέλιξη δυνατοτήτων, την ανασκόπηση και τον έλεγχο του προγράμματος. Οι εφαρμογές καλύπτουν τον ιστό, το Android, το iOS και τα Windows, μαζί με τη λογική διακομιστή και τις βάσεις δεδομένων.
Η προετοιμασία σε πολλές γλώσσες περιλαμβάνει Go, C, C++, TypeScript, Rust, Kotlin, Python, Java, JavaScript, PHP, Lua, Dart και Ruby. Στην ίδια διαδικασία μπορούν να συνδυάζονται παραγωγή κώδικα, αναδόμηση και προετοιμασία ελέγχων, επιστρέφοντας στο μοντέλο τα αποτελέσματα της εκτέλεσης.
Η παραλλαγή highspeed μπορεί να βοηθά στην αναζήτηση μέσω εργαλείων, στη διαδοχική ανάγνωση υλικού και στην προετοιμασία εγγράφων γραφείου. Στις εφαρμογές του M2.5 που περιγράφονται περιλαμβάνονται Word, PowerPoint και χρηματοοικονομική μοντελοποίηση στο Excel. Χρειάζονται εργαλεία που λαμβάνουν πληροφορίες, εκτελούν υπολογισμούς και αποθηκεύουν αρχεία· το μοντέλο καθορίζει την πορεία της εργασίας και ερμηνεύει το αποτέλεσμα.
Το μέγεθος των συμφραζομένων είναι 204 800 tokens. Σύμφωνα με τη MiniMax, η ταχύτητα εξόδου της παραλλαγής highspeed είναι περίπου 100 tokens ανά δευτερόλεπτο. Η ένδειξη αφορά την παραγωγή κειμένου και δεν ορίζει τον χρόνο ολόκληρης της ακολουθίας ενεργειών. Αυτή η κάρτα δέχεται κείμενο και επιστρέφει απάντηση κειμένου· οι κλήσεις συναρτήσεων μπορούν να συνδέουν την απάντηση με ενέργειες του εξωτερικού περιβάλλοντος.
", "aboutText": "### Γρήγορη έξοδος στη διαδικασία ανάπτυξης\n\nΤο M2.5-highspeed αξιοποιεί τις δυνατότητες του M2.5 και προορίζεται για ταχύτερη έξοδο κειμένου. Σύμφωνα με τη MiniMax, διατηρεί την ποιότητα του αρχικού μοντέλου. Είναι παραλλαγή για διαδραστική ανάπτυξη, όπου μετά από κάθε αλλαγή χρειάζεται ανατροφοδότηση, βελτίωση της λύσης και συνέχιση της εργασίας.\n\nΟ σχεδιασμός του έργου παραμένει μέρος της εργασίας του μοντέλου. Πριν από τον κώδικα, μπορεί να εξετάσει τις λειτουργίες, τη δομή και τη διεπαφή και στη συνέχεια να συμμετάσχει στην προετοιμασία του περιβάλλοντος, την υλοποίηση, την εξέλιξη δυνατοτήτων, την ανασκόπηση και τον έλεγχο του προγράμματος. Οι εφαρμογές καλύπτουν τον ιστό, το Android, το iOS και τα Windows, μαζί με τη λογική διακομιστή και τις βάσεις δεδομένων.\n\nΗ προετοιμασία σε πολλές γλώσσες περιλαμβάνει Go, C, C++, TypeScript, Rust, Kotlin, Python, Java, JavaScript, PHP, Lua, Dart και Ruby. Στην ίδια διαδικασία μπορούν να συνδυάζονται παραγωγή κώδικα, αναδόμηση και προετοιμασία ελέγχων, επιστρέφοντας στο μοντέλο τα αποτελέσματα της εκτέλεσης.\n\n### Αναζήτηση και υλικό εργασίας\n\nΗ παραλλαγή highspeed μπορεί να βοηθά στην αναζήτηση μέσω εργαλείων, στη διαδοχική ανάγνωση υλικού και στην προετοιμασία εγγράφων γραφείου. Στις εφαρμογές του M2.5 που περιγράφονται περιλαμβάνονται Word, PowerPoint και χρηματοοικονομική μοντελοποίηση στο Excel. Χρειάζονται εργαλεία που λαμβάνουν πληροφορίες, εκτελούν υπολογισμούς και αποθηκεύουν αρχεία· το μοντέλο καθορίζει την πορεία της εργασίας και ερμηνεύει το αποτέλεσμα.\n\n### Συμφραζόμενα και ενδεικτική ταχύτητα\n\nΤο μέγεθος των συμφραζομένων είναι **204 800 tokens**. Σύμφωνα με τη MiniMax, η ταχύτητα εξόδου της παραλλαγής highspeed είναι περίπου **100 tokens ανά δευτερόλεπτο**. Η ένδειξη αφορά την παραγωγή κειμένου και δεν ορίζει τον χρόνο ολόκληρης της ακολουθίας ενεργειών. Αυτή η κάρτα δέχεται κείμενο και επιστρέφει απάντηση κειμένου· οι κλήσεις συναρτήσεων μπορούν να συνδέουν την απάντηση με ενέργειες του εξωτερικού περιβάλλοντος.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Τεχνικό παράδειγμα στα αγγλικά
Prevent duplicate queue entries\n\nThis JavaScript queue stores IDs: const queue = []; function add(id) { queue.push(id); }. Change add so a repeated ID is not queued twice, preserving first-seen order. Return the revised function and three assertions covering repeated IDs, distinct IDs and an initially empty queue. Keep the existing function name.A revised JavaScript function and assertions for queue membership and ordering.Adding the same ID twice must leave one entry without reordering earlier IDs.MiniMax-M2.5-highspeedΤαχύτερη παραλλαγή του M2.5 για διαδραστική ανάπτυξη, σύνθετες εργασίες με εργαλεία και αναδόμηση κώδικα.
Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.
Το M2.5-highspeed αξιοποιεί τις δυνατότητες του M2.5 και προορίζεται για ταχύτερη έξοδο κειμένου. Σύμφωνα με τη MiniMax, διατηρεί την ποιότητα του αρχικού μοντέλου. Είναι παραλλαγή για διαδραστική ανάπτυξη, όπου μετά από κάθε αλλαγή χρειάζεται ανατροφοδότηση, βελτίωση της λύσης και συνέχιση της εργασίας.
Ο σχεδιασμός του έργου παραμένει μέρος της εργασίας του μοντέλου. Πριν από τον κώδικα, μπορεί να εξετάσει τις λειτουργίες, τη δομή και τη διεπαφή και στη συνέχεια να συμμετάσχει στην προετοιμασία του περιβάλλοντος, την υλοποίηση, την εξέλιξη δυνατοτήτων, την ανασκόπηση και τον έλεγχο του προγράμματος. Οι εφαρμογές καλύπτουν τον ιστό, το Android, το iOS και τα Windows, μαζί με τη λογική διακομιστή και τις βάσεις δεδομένων.
Η προετοιμασία σε πολλές γλώσσες περιλαμβάνει Go, C, C++, TypeScript, Rust, Kotlin, Python, Java, JavaScript, PHP, Lua, Dart και Ruby. Στην ίδια διαδικασία μπορούν να συνδυάζονται παραγωγή κώδικα, αναδόμηση και προετοιμασία ελέγχων, επιστρέφοντας στο μοντέλο τα αποτελέσματα της εκτέλεσης.
Η παραλλαγή highspeed μπορεί να βοηθά στην αναζήτηση μέσω εργαλείων, στη διαδοχική ανάγνωση υλικού και στην προετοιμασία εγγράφων γραφείου. Στις εφαρμογές του M2.5 που περιγράφονται περιλαμβάνονται Word, PowerPoint και χρηματοοικονομική μοντελοποίηση στο Excel. Χρειάζονται εργαλεία που λαμβάνουν πληροφορίες, εκτελούν υπολογισμούς και αποθηκεύουν αρχεία· το μοντέλο καθορίζει την πορεία της εργασίας και ερμηνεύει το αποτέλεσμα.
Το μέγεθος των συμφραζομένων είναι 204 800 tokens. Σύμφωνα με τη MiniMax, η ταχύτητα εξόδου της παραλλαγής highspeed είναι περίπου 100 tokens ανά δευτερόλεπτο. Η ένδειξη αφορά την παραγωγή κειμένου και δεν ορίζει τον χρόνο ολόκληρης της ακολουθίας ενεργειών. Αυτή η κάρτα δέχεται κείμενο και επιστρέφει απάντηση κειμένου· οι κλήσεις συναρτήσεων μπορούν να συνδέουν την απάντηση με ενέργειες του εξωτερικού περιβάλλοντος.
POST /v1/messagestexttext| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
|---|---|---|---|---|
Πεδίοmodel | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια MiniMax-M2.5-highspeed | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages | Τύποςmessage[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1 | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].role | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια user, assistant | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].content | Τύποςstring|content_block[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοsystem | Τύποςstring|content_block[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Το όριο εφαρμόζεται σε: ακριβές ανώτατο όριο του επιλεγμένου μοντέλου/της επιλεγμένης κάρτας | Προεπιλογή— |
Πεδίοstream | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
Πεδίοtemperature | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtop_p | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοstop_sequences | Τύποςstring[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools | Τύποςtool[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].name | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].description | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].input_schema | ΤύποςJSON_schema | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοtool_choice | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοthinking.type | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοthinking.budget_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοoutput_config.effort | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmetadata | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοcache_control | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Κείμενο · Κείμενο UTF8
messages[].content ή μπλοκ type=text
| Παράμετρος | Σύμβαση |
|---|---|
Παράμετροςmaterial_types | Σύμβασηtext |
Παράμετροςrequired | Σύμβασηmodel, messages, max_tokens |
Παράμετροςoptional_controls | Σύμβασηnull |
Παράμετροςcontent_type | Σύμβασηapplication/json |
Παράμετροςtext_file_material | Σύμβασηπραγματικό περιεχόμενο UTF-8 που εισάγεται ως κείμενο· τα IDs/URLs αρχείων απαιτούν ξεχωριστή, ακριβή υποστήριξη |
Κύκλος ζωής: exact retained published method
Οι δομές και τα ID των μεθόδων είναι ακριβή· η δυνατότητα του προμηθευτή είναι ξεχωριστή από την αποδοχή αιτημάτων.
POST /v1/messagesΤο Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "MiniMax-M2.5-highspeed", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="MiniMax-M2.5-highspeed",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "MiniMax-M2.5-highspeed",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='MiniMax-M2.5-highspeed',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ή SSE
Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.
Διατηρήστε όλα τα μπλοκ περιεχομένου, τις υπογραφές συλλογιστικής και τα πραγματικά ID χρήσης εργαλείων. Συνθέστε όλες τις διαφορικές ενημερώσεις μπλοκ SSE· το πρώτο μπλοκ κειμένου δεν είναι η πλήρης έξοδος.
Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.
| Πεδίο | Τύπος |
|---|---|
Πεδίοid | Τύποςstring |
Πεδίοmodel | Τύποςstring |
Πεδίοcontent[] | Τύποςtext|thinking|tool_use|other content block |
Πεδίοstop_reason | Τύποςstring|null |
Πεδίοusage | Τύποςobject |
| Απάντηση | Συνθήκη | Επόμενο βήμα |
|---|---|---|
Απάντηση400 · invalid_request_error | ΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου | Επόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας. |
Ailoot MiniMax-M2.5-highspeed
Ailoot Ultra MiniMax-M2.5-highspeed
/chat/completions
MiniMax-M2.5-highspeedΤαχύτερη παραλλαγή του M2.5 για διαδραστική ανάπτυξη, σύνθετες εργασίες με εργαλεία και αναδόμηση κώδικα.
Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.
Το M2.5-highspeed αξιοποιεί τις δυνατότητες του M2.5 και προορίζεται για ταχύτερη έξοδο κειμένου. Σύμφωνα με τη MiniMax, διατηρεί την ποιότητα του αρχικού μοντέλου. Είναι παραλλαγή για διαδραστική ανάπτυξη, όπου μετά από κάθε αλλαγή χρειάζεται ανατροφοδότηση, βελτίωση της λύσης και συνέχιση της εργασίας.
Ο σχεδιασμός του έργου παραμένει μέρος της εργασίας του μοντέλου. Πριν από τον κώδικα, μπορεί να εξετάσει τις λειτουργίες, τη δομή και τη διεπαφή και στη συνέχεια να συμμετάσχει στην προετοιμασία του περιβάλλοντος, την υλοποίηση, την εξέλιξη δυνατοτήτων, την ανασκόπηση και τον έλεγχο του προγράμματος. Οι εφαρμογές καλύπτουν τον ιστό, το Android, το iOS και τα Windows, μαζί με τη λογική διακομιστή και τις βάσεις δεδομένων.
Η προετοιμασία σε πολλές γλώσσες περιλαμβάνει Go, C, C++, TypeScript, Rust, Kotlin, Python, Java, JavaScript, PHP, Lua, Dart και Ruby. Στην ίδια διαδικασία μπορούν να συνδυάζονται παραγωγή κώδικα, αναδόμηση και προετοιμασία ελέγχων, επιστρέφοντας στο μοντέλο τα αποτελέσματα της εκτέλεσης.
Η παραλλαγή highspeed μπορεί να βοηθά στην αναζήτηση μέσω εργαλείων, στη διαδοχική ανάγνωση υλικού και στην προετοιμασία εγγράφων γραφείου. Στις εφαρμογές του M2.5 που περιγράφονται περιλαμβάνονται Word, PowerPoint και χρηματοοικονομική μοντελοποίηση στο Excel. Χρειάζονται εργαλεία που λαμβάνουν πληροφορίες, εκτελούν υπολογισμούς και αποθηκεύουν αρχεία· το μοντέλο καθορίζει την πορεία της εργασίας και ερμηνεύει το αποτέλεσμα.
Το μέγεθος των συμφραζομένων είναι 204 800 tokens. Σύμφωνα με τη MiniMax, η ταχύτητα εξόδου της παραλλαγής highspeed είναι περίπου 100 tokens ανά δευτερόλεπτο. Η ένδειξη αφορά την παραγωγή κειμένου και δεν ορίζει τον χρόνο ολόκληρης της ακολουθίας ενεργειών. Αυτή η κάρτα δέχεται κείμενο και επιστρέφει απάντηση κειμένου· οι κλήσεις συναρτήσεων μπορούν να συνδέουν την απάντηση με ενέργειες του εξωτερικού περιβάλλοντος.
POST /v1/responsestexttext| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
|---|---|---|---|---|
Πεδίοmodel | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια MiniMax-M2.5-highspeed | Προεπιλογή— |
Πεδίοinput | Τύποςstring|input_item[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοinstructions | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοinput[].type | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια message, reasoning, function_call, function_call_output | Προεπιλογή— |
Πεδίοinput[].content | Τύποςstring|content_part[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοinput[].call_id | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: function_call_output· διατηρήστε το πραγματικό call_id που επιστράφηκε | Προεπιλογή— |
Πεδίοinput[].output | Τύποςstring|content_part[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: function_call_output | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_output_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοstream | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
Πεδίοtemperature | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtop_p | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools | Τύποςtool[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtool_choice | Τύποςstring|object | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοparallel_tool_calls | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοreasoning.effort | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοreasoning.summary | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtext.format | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtext.verbosity | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοinclude | Τύποςstring[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοstore | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοprevious_response_id | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Απαίτηση ID: Μόνο πραγματικό ID απάντησης από υποστηριζόμενη συνέχιση Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοservice_tier | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοprompt_cache_key | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοprompt_cache_options | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Κείμενο · Κείμενο UTF8
κείμενο εισόδου ή τμήμα input_text
| Παράμετρος | Σύμβαση |
|---|---|
Παράμετροςmaterial_types | Σύμβασηtext |
Παράμετροςrequired | Σύμβασηmodel, input |
Παράμετροςoptional_controls | Σύμβασηnull |
Παράμετροςcontent_type | Σύμβασηapplication/json |
Παράμετροςtext_file_material | Σύμβασηπραγματικό περιεχόμενο UTF-8 που εισάγεται ως κείμενο· τα IDs/URLs αρχείων απαιτούν ξεχωριστή, ακριβή υποστήριξη |
Κύκλος ζωής: exact retained published method
Οι δομές και τα ID των μεθόδων είναι ακριβή· η δυνατότητα του προμηθευτή είναι ξεχωριστή από την αποδοχή αιτημάτων.
POST /v1/responsesΤο Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "MiniMax-M2.5-highspeed", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\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)\nresp = client.responses.create(model="MiniMax-M2.5-highspeed", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "MiniMax-M2.5-highspeed", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="MiniMax-M2.5-highspeed", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ή SSE
Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.
Διατηρήστε κάθε στοιχείο εξόδου και τμήμα περιεχομένου, το πραγματικό call_id συνάρτησης, το κρυπτογραφημένο περιεχόμενο συλλογιστικής και τα στοιχεία χρήσης. Στη μετάδοση σε ροή κρατήστε την πλήρη ταυτότητα συμβάντος/στοιχείου.
Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.
| Πεδίο | Τύπος |
|---|---|
Πεδίοid | Τύποςstring |
Πεδίοstatus | Τύποςstring |
Πεδίοoutput[] | Τύποςmessage|reasoning|function_call|other item |
Πεδίοoutput[].content[] | Τύποςcontent part |
Πεδίοusage | Τύποςobject |
| Απάντηση | Συνθήκη | Επόμενο βήμα |
|---|---|---|
Απάντηση400 · invalid_request_error | ΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου | Επόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας. |
Ailoot MiniMax-M2.5-highspeed
Ailoot Ultra MiniMax-M2.5-highspeed
/chat/completions
MiniMax-M2.5-highspeedΤαχύτερη παραλλαγή του M2.5 για διαδραστική ανάπτυξη, σύνθετες εργασίες με εργαλεία και αναδόμηση κώδικα.
Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.
Το M2.5-highspeed αξιοποιεί τις δυνατότητες του M2.5 και προορίζεται για ταχύτερη έξοδο κειμένου. Σύμφωνα με τη MiniMax, διατηρεί την ποιότητα του αρχικού μοντέλου. Είναι παραλλαγή για διαδραστική ανάπτυξη, όπου μετά από κάθε αλλαγή χρειάζεται ανατροφοδότηση, βελτίωση της λύσης και συνέχιση της εργασίας.
Ο σχεδιασμός του έργου παραμένει μέρος της εργασίας του μοντέλου. Πριν από τον κώδικα, μπορεί να εξετάσει τις λειτουργίες, τη δομή και τη διεπαφή και στη συνέχεια να συμμετάσχει στην προετοιμασία του περιβάλλοντος, την υλοποίηση, την εξέλιξη δυνατοτήτων, την ανασκόπηση και τον έλεγχο του προγράμματος. Οι εφαρμογές καλύπτουν τον ιστό, το Android, το iOS και τα Windows, μαζί με τη λογική διακομιστή και τις βάσεις δεδομένων.
Η προετοιμασία σε πολλές γλώσσες περιλαμβάνει Go, C, C++, TypeScript, Rust, Kotlin, Python, Java, JavaScript, PHP, Lua, Dart και Ruby. Στην ίδια διαδικασία μπορούν να συνδυάζονται παραγωγή κώδικα, αναδόμηση και προετοιμασία ελέγχων, επιστρέφοντας στο μοντέλο τα αποτελέσματα της εκτέλεσης.
Η παραλλαγή highspeed μπορεί να βοηθά στην αναζήτηση μέσω εργαλείων, στη διαδοχική ανάγνωση υλικού και στην προετοιμασία εγγράφων γραφείου. Στις εφαρμογές του M2.5 που περιγράφονται περιλαμβάνονται Word, PowerPoint και χρηματοοικονομική μοντελοποίηση στο Excel. Χρειάζονται εργαλεία που λαμβάνουν πληροφορίες, εκτελούν υπολογισμούς και αποθηκεύουν αρχεία· το μοντέλο καθορίζει την πορεία της εργασίας και ερμηνεύει το αποτέλεσμα.
Το μέγεθος των συμφραζομένων είναι 204 800 tokens. Σύμφωνα με τη MiniMax, η ταχύτητα εξόδου της παραλλαγής highspeed είναι περίπου 100 tokens ανά δευτερόλεπτο. Η ένδειξη αφορά την παραγωγή κειμένου και δεν ορίζει τον χρόνο ολόκληρης της ακολουθίας ενεργειών. Αυτή η κάρτα δέχεται κείμενο και επιστρέφει απάντηση κειμένου· οι κλήσεις συναρτήσεων μπορούν να συνδέουν την απάντηση με ενέργειες του εξωτερικού περιβάλλοντος.
POST /v1/chat/completionstexttext| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
|---|---|---|---|---|
Πεδίοmodel | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια MiniMax-M2.5-highspeed | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages | Τύποςmessage[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1 | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].role | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Παραδείγματα: system, user, assistant, tool, function Συνθήκες: Αυτοί οι ρόλοι αναπαρίστανται ρητά από τους τύπους συμβατότητας του πηγαίου κώδικα· το ακριβές σύνολο ρόλων παραμένει ειδικό για κάθε μοντέλο. Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].content | Τύποςstring|content_part[]|null | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].tool_calls | Τύποςtool_call[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].tool_call_id | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: role=tool· χρησιμοποιήστε το πραγματικό ID που επιστράφηκε | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].name | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].reasoning_content | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Επαναποστείλετε το πραγματικό περιεχόμενο συλλογιστικής που επιστράφηκε, όταν το μοντέλο το χρησιμοποιεί | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].reasoning_details | Τύποςobject|array | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_completion_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοstream | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
Πεδίοstream_options.include_usage | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtemperature | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtop_p | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοstop | Τύποςstring|string[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools | Τύποςfunction_tool[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].type | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].function.name | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο τύπου συνάρτησης | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].function.description | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].function.parameters | ΤύποςJSON_schema | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοtool_choice | Τύποςstring|object | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοparallel_tool_calls | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοresponse_format | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοreasoning_effort | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοreasoning | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοservice_tier | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοinstructions | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Πεδίο συμβατότητας | Προεπιλογή— |
Πεδίοfunctions | Τύποςfunction[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοfunction_call | Τύποςstring|object | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοprompt_cache_options | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Κείμενο · Κείμενο UTF8
messages[].content
| Παράμετρος | Σύμβαση |
|---|---|
Παράμετροςmaterial_types | Σύμβασηtext |
Παράμετροςrequired | Σύμβασηmodel, messages |
Παράμετροςoptional_controls | Σύμβασηnull |
Παράμετροςcontent_type | Σύμβασηapplication/json |
Παράμετροςtext_file_material | Σύμβασηπραγματικό περιεχόμενο UTF-8 που εισάγεται ως κείμενο· τα IDs/URLs αρχείων απαιτούν ξεχωριστή, ακριβή υποστήριξη |
Κύκλος ζωής: exact retained published method
Οι δομές και τα ID των μεθόδων είναι ακριβή· η δυνατότητα του προμηθευτή είναι ξεχωριστή από την αποδοχή αιτημάτων.
POST /v1/chat/completionsΤο Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "MiniMax-M2.5-highspeed", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="MiniMax-M2.5-highspeed",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "MiniMax-M2.5-highspeed",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\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='MiniMax-M2.5-highspeed',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 ή SSE
Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.
Διατηρήστε κάθε επιλογή και το περιεχόμενο/τις κλήσεις εργαλείων/το περιεχόμενο συλλογιστικής της. Στο SSE συνθέστε τις διαφορικές ενημερώσεις ανά δείκτη επιλογής/εργαλείου και κρατήστε την τελική αιτία τερματισμού και τα στοιχεία χρήσης.
Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.
| Πεδίο | Τύπος |
|---|---|
Πεδίοchoices[].index | Τύποςinteger |
Πεδίοchoices[].message.content | Τύποςstring|null |
Πεδίοchoices[].message.tool_calls | Τύποςtool_call[] |
Πεδίοchoices[].message.reasoning_content | Τύποςstring |
Πεδίοchoices[].message.reasoning_details | Τύποςobject|array |
Πεδίοchoices[].finish_reason | Τύποςstring|null |
Πεδίοusage | Τύποςobject |
| Απάντηση | Συνθήκη | Επόμενο βήμα |
|---|---|---|
Απάντηση400 · invalid_request_error | ΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου | Επόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας. |
Ailoot MiniMax-M2.5-highspeed
Ailoot Ultra MiniMax-M2.5-highspeed
/chat/completions
MiniMax-M2.5-highspeedΤαχύτερη παραλλαγή του M2.5 για διαδραστική ανάπτυξη, σύνθετες εργασίες με εργαλεία και αναδόμηση κώδικα.
Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.
Το M2.5-highspeed αξιοποιεί τις δυνατότητες του M2.5 και προορίζεται για ταχύτερη έξοδο κειμένου. Σύμφωνα με τη MiniMax, διατηρεί την ποιότητα του αρχικού μοντέλου. Είναι παραλλαγή για διαδραστική ανάπτυξη, όπου μετά από κάθε αλλαγή χρειάζεται ανατροφοδότηση, βελτίωση της λύσης και συνέχιση της εργασίας.
Ο σχεδιασμός του έργου παραμένει μέρος της εργασίας του μοντέλου. Πριν από τον κώδικα, μπορεί να εξετάσει τις λειτουργίες, τη δομή και τη διεπαφή και στη συνέχεια να συμμετάσχει στην προετοιμασία του περιβάλλοντος, την υλοποίηση, την εξέλιξη δυνατοτήτων, την ανασκόπηση και τον έλεγχο του προγράμματος. Οι εφαρμογές καλύπτουν τον ιστό, το Android, το iOS και τα Windows, μαζί με τη λογική διακομιστή και τις βάσεις δεδομένων.
Η προετοιμασία σε πολλές γλώσσες περιλαμβάνει Go, C, C++, TypeScript, Rust, Kotlin, Python, Java, JavaScript, PHP, Lua, Dart και Ruby. Στην ίδια διαδικασία μπορούν να συνδυάζονται παραγωγή κώδικα, αναδόμηση και προετοιμασία ελέγχων, επιστρέφοντας στο μοντέλο τα αποτελέσματα της εκτέλεσης.
Η παραλλαγή highspeed μπορεί να βοηθά στην αναζήτηση μέσω εργαλείων, στη διαδοχική ανάγνωση υλικού και στην προετοιμασία εγγράφων γραφείου. Στις εφαρμογές του M2.5 που περιγράφονται περιλαμβάνονται Word, PowerPoint και χρηματοοικονομική μοντελοποίηση στο Excel. Χρειάζονται εργαλεία που λαμβάνουν πληροφορίες, εκτελούν υπολογισμούς και αποθηκεύουν αρχεία· το μοντέλο καθορίζει την πορεία της εργασίας και ερμηνεύει το αποτέλεσμα.
Το μέγεθος των συμφραζομένων είναι 204 800 tokens. Σύμφωνα με τη MiniMax, η ταχύτητα εξόδου της παραλλαγής highspeed είναι περίπου 100 tokens ανά δευτερόλεπτο. Η ένδειξη αφορά την παραγωγή κειμένου και δεν ορίζει τον χρόνο ολόκληρης της ακολουθίας ενεργειών. Αυτή η κάρτα δέχεται κείμενο και επιστρέφει απάντηση κειμένου· οι κλήσεις συναρτήσεων μπορούν να συνδέουν την απάντηση με ενέργειες του εξωτερικού περιβάλλοντος.
POST /v1/chat/completionstexttext| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
|---|---|---|---|---|
Πεδίοmodel | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια MiniMax-M2.5-highspeed | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages | Τύποςmessage[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1 | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].role | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].content | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Συνομιλία κειμένου | Προεπιλογή— |
Πεδίοstream | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
Κείμενο · Κείμενο UTF8
messages[].content
| Παράμετρος | Σύμβαση |
|---|---|
Παράμετροςcontent_type | Σύμβασηapplication/json |
Παράμετροςrequired | Σύμβασηmodel, messages |
Παράμετροςmaterial_types | Σύμβασηtext |
Παράμετροςmessages | ΣύμβασηΠίνακας μηνυμάτων με δομή role/content |
Παράμετροςfile_material | Σύμβασηπραγματικό έγγραφο UTF-8 που εισάγεται ως αυτούσιο κείμενο· δεν συνάγεται ID αρχείου |
Παράμετροςoptional_controls | Σύμβασηstream |
Παράμετροςcontrol_scope | ΣύμβασηΣυνομιλία κειμένου· το stream είναι λογική τιμή και έχει προεπιλογή false. |
Παράμετροςoutput_modalities | Σύμβασηtext |
Παράμετροςhosted_operations | Σύμβασηfalse |
Παράμετροςmultimodal_input_binding | Σύμβασηnull |
Εναλλακτικά ονόματα μεθόδου: /chat/completions
Κύκλος ζωής: synchronous_or_streamed
Στείλτε το ακριβές ID μοντέλου μαζί με το messages.
Το μήκος συμφραζομένων δεν είναι ανώτατο όριο εξόδου.
Ένα αρχείο κειμένου μπορεί να παρέχει αυτούσιο κείμενο· οι είσοδοι εικόνας/ήχου/αντικειμένων αρχείων χρειάζονται ακριβή αντιστοίχιση.
Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.
| Διαμόρφωση | Πίνακας χρεώσεων | Χρέωση |
|---|---|---|
| ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά token | Πίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωση | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.0012 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.0096 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη $0 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"MiniMax-M2.5-highspeed","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="MiniMax-M2.5-highspeed", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson ή SSE
Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.
Διατηρήστε κάθε επιλογή και το περιεχόμενο/τις κλήσεις εργαλείων/το περιεχόμενο συλλογιστικής της. Στο SSE συνθέστε τις διαφορικές ενημερώσεις ανά δείκτη επιλογής/εργαλείου και κρατήστε την τελική αιτία τερματισμού και τα στοιχεία χρήσης.
Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.
| Πεδίο | Τύπος |
|---|---|
Πεδίοchoices[].index | Τύποςinteger |
Πεδίοchoices[].message.content | Τύποςstring|null |
Πεδίοchoices[].message.tool_calls | Τύποςtool_call[] |
Πεδίοchoices[].message.reasoning_content | Τύποςstring |
Πεδίοchoices[].message.reasoning_details | Τύποςobject|array |
Πεδίοchoices[].finish_reason | Τύποςstring|null |
Πεδίοusage | Τύποςobject |
| Απάντηση | Συνθήκη | Επόμενο βήμα |
|---|---|---|
Απάντηση400 · invalid_request_error | ΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου | Επόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας. |
Ailoot MiniMax-M2.5-highspeed
Ailoot Ultra MiniMax-M2.5-highspeed
/chat/completions
MiniMax-M2.5-highspeedΤαχύτερη παραλλαγή του M2.5 για διαδραστική ανάπτυξη, σύνθετες εργασίες με εργαλεία και αναδόμηση κώδικα.
Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.
Το M2.5-highspeed αξιοποιεί τις δυνατότητες του M2.5 και προορίζεται για ταχύτερη έξοδο κειμένου. Σύμφωνα με τη MiniMax, διατηρεί την ποιότητα του αρχικού μοντέλου. Είναι παραλλαγή για διαδραστική ανάπτυξη, όπου μετά από κάθε αλλαγή χρειάζεται ανατροφοδότηση, βελτίωση της λύσης και συνέχιση της εργασίας.
Ο σχεδιασμός του έργου παραμένει μέρος της εργασίας του μοντέλου. Πριν από τον κώδικα, μπορεί να εξετάσει τις λειτουργίες, τη δομή και τη διεπαφή και στη συνέχεια να συμμετάσχει στην προετοιμασία του περιβάλλοντος, την υλοποίηση, την εξέλιξη δυνατοτήτων, την ανασκόπηση και τον έλεγχο του προγράμματος. Οι εφαρμογές καλύπτουν τον ιστό, το Android, το iOS και τα Windows, μαζί με τη λογική διακομιστή και τις βάσεις δεδομένων.
Η προετοιμασία σε πολλές γλώσσες περιλαμβάνει Go, C, C++, TypeScript, Rust, Kotlin, Python, Java, JavaScript, PHP, Lua, Dart και Ruby. Στην ίδια διαδικασία μπορούν να συνδυάζονται παραγωγή κώδικα, αναδόμηση και προετοιμασία ελέγχων, επιστρέφοντας στο μοντέλο τα αποτελέσματα της εκτέλεσης.
Η παραλλαγή highspeed μπορεί να βοηθά στην αναζήτηση μέσω εργαλείων, στη διαδοχική ανάγνωση υλικού και στην προετοιμασία εγγράφων γραφείου. Στις εφαρμογές του M2.5 που περιγράφονται περιλαμβάνονται Word, PowerPoint και χρηματοοικονομική μοντελοποίηση στο Excel. Χρειάζονται εργαλεία που λαμβάνουν πληροφορίες, εκτελούν υπολογισμούς και αποθηκεύουν αρχεία· το μοντέλο καθορίζει την πορεία της εργασίας και ερμηνεύει το αποτέλεσμα.
Το μέγεθος των συμφραζομένων είναι 204 800 tokens. Σύμφωνα με τη MiniMax, η ταχύτητα εξόδου της παραλλαγής highspeed είναι περίπου 100 tokens ανά δευτερόλεπτο. Η ένδειξη αφορά την παραγωγή κειμένου και δεν ορίζει τον χρόνο ολόκληρης της ακολουθίας ενεργειών. Αυτή η κάρτα δέχεται κείμενο και επιστρέφει απάντηση κειμένου· οι κλήσεις συναρτήσεων μπορούν να συνδέουν την απάντηση με ενέργειες του εξωτερικού περιβάλλοντος.
POST /v1/messagestextjson, sse| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
|---|---|---|---|---|
Πεδίοmodel | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια MiniMax-M2.5-highspeed | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages | Τύποςmessage[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].role | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια user, assistant | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].content | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοstream | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
Κείμενο · Κείμενο UTF-8
Συμβολοσειρά messages[].content
| Παράμετρος | Σύμβαση |
|---|---|
Παράμετροςcontent_type | Σύμβασηapplication/json |
Παράμετροςrequired | Σύμβασηmodel, messages, max_tokens |
Παράμετροςoptional_controls | Σύμβασηstream |
Παράμετροςmaterial_types | Σύμβασηtext |
Παράμετροςtext_file_material | ΣύμβασηΔιαβάστε το πραγματικό έγγραφο UTF-8 και τοποθετήστε το κείμενό του στην υποδεικνυόμενη συμβολοσειρά εισόδου ή περιεχομένου του μηνύματος. |
Κύκλος ζωής: synchronous_or_streamed
Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.
| Διαμόρφωση | Πίνακας χρεώσεων | Χρέωση |
|---|---|---|
| ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά token | Πίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωση | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.0012 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.0096 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη $0 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
{\n "model": "MiniMax-M2.5-highspeed",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'MiniMax-M2.5-highspeed', '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': 'MiniMax-M2.5-highspeed', '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 ή SSE
Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.
Διατηρήστε όλα τα μπλοκ περιεχομένου, τις υπογραφές συλλογιστικής και τα πραγματικά ID χρήσης εργαλείων. Συνθέστε όλες τις διαφορικές ενημερώσεις μπλοκ SSE· το πρώτο μπλοκ κειμένου δεν είναι η πλήρης έξοδος.
Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.
| Πεδίο | Τύπος |
|---|---|
Πεδίοid | Τύποςstring |
Πεδίοmodel | Τύποςstring |
Πεδίοcontent[] | Τύποςtext|thinking|tool_use|other content block |
Πεδίοstop_reason | Τύποςstring|null |
Πεδίοusage | Τύποςobject |
| Απάντηση | Συνθήκη | Επόμενο βήμα |
|---|---|---|
Απάντηση400 · invalid_request_error | ΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου | Επόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας. |
Ailoot MiniMax-M2.5-highspeed
Ailoot Ultra MiniMax-M2.5-highspeed
/chat/completions
Τεχνικό παράδειγμα στα αγγλικά
Prevent duplicate queue entries\n\nThis JavaScript queue stores IDs: const queue = []; function add(id) { queue.push(id); }. Change add so a repeated ID is not queued twice, preserving first-seen order. Return the revised function and three assertions covering repeated IDs, distinct IDs and an initially empty queue. Keep the existing function name.A revised JavaScript function and assertions for queue membership and ordering.Adding the same ID twice must leave one entry without reordering earlier IDs.