Source: https://ailoot.ai/models/el/xiaomi-mimo-v2-6-pro/
Canonical: https://ailoot.ai/models/el/xiaomi-mimo-v2-6-pro/
Language: el

# Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro

[Markdown](https://ailoot.ai/models/el/xiaomi-mimo-v2-6-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/el/xiaomi-mimo-v2-6-pro/facts.json)

## [Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro](https://ailoot.ai/models/el/xiaomi-mimo-v2-6-pro/)

Το MiMo-V2.6-Pro είναι το κορυφαίο ομνιτροπικό μοντέλο της Xiaomi για απαιτητικό προγραμματισμό, έρευνα και εκτεταμένες εργασίες πρακτόρων. Κατανοεί κείμενο, εικόνες, βίντεο και ήχο· το δημοσιευμένο προφίλ Pro τεκμηριώνει αρχιτεκτονική MoE με 1,02 τρισ. παραμέτρους, 42 δισ. ενεργές παραμέτρους και παράθυρο συμφραζομένων ενός εκατομμυρίου tokens.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `xiaomi/mimo-v2.6-pro`](https://ailoot.ai/models/el/xiaomi-mimo-v2-6-pro/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `xiaomi/mimo-v2.6-pro`](https://ailoot.ai/models/el/xiaomi-mimo-v2-6-pro/#method-1)

Σχετικά με το μοντέλο

Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.

Το MiMo-V2.6-Pro είναι το κορυφαίο μοντέλο της Xiaomi στην εγγενώς ομνιτροπική σειρά V2.6. Φέρνει την κατανόηση κειμένου, εικόνας, βίντεο και ήχου σε απαιτητικές εργασίες ανάπτυξης λογισμικού και εκτεταμένες εργασίες πρακτόρων. Το δημοσιευμένο προφίλ Pro του δημιουργού περιγράφει μια αραιή αρχιτεκτονική μείγματος ειδικών με 1,02 τρισεκατομμύρια συνολικές παραμέτρους και 42 δισεκατομμύρια ενεργοποιημένες παραμέτρους. Το παράθυρο συμφραζομένων ενός εκατομμυρίου tokens προορίζεται για εκτενή αποθετήρια, ίχνη εργαλείων και εργασίες που εκτείνονται σε πολλές αλληλεπιδράσεις.

Η σειρά εξελίσσει την προσέγγιση ενισχυτικής μάθησης της Xiaomi, αυξάνοντας την ποικιλία εργασιών και την ποιότητα ανατροφοδότησης παράλληλα με την υπολογιστική ισχύ εκπαίδευσης. Προγραμματισμός, γενικοί πράκτορες, οπτικές εργασίες και εργασίες κυβερνοασφάλειας συνδυάζονται σε διαφορετικά περιβάλλοντα. Οι υποψήφιες διαδρομές συγκρίνονται με κριτήρια ειδικά για κάθε εργασία, με τα αποτελέσματα δοκιμών και τη βαθμολογημένη ποιότητα να συμβάλλουν στο σήμα εκπαίδευσης. Η αρχιτεκτονική Pro συνδυάζει κορμό υβριδικής προσοχής 70 επιπέδων με ειδικούς κωδικοποιητές εικόνας και ήχου και αποκωδικοποιητή πρόβλεψης πολλαπλών tokens πέντε επιπέδων.

Για εργασία λογισμικού, δηλώστε τη συμπεριφορά που πρέπει να παρέχει το πρόγραμμα, δώστε τη σχετική υλοποίηση και εξηγήστε πώς θα ελεγχθεί η ολοκλήρωση. Διατηρήστε τους περιορισμούς του αποθετηρίου και την ακριβή αποτυχία ή το αίτημα αλλαγής. Το μοντέλο μπορεί να συλλογιστεί μια ακολουθία επεξεργασιών και αποτελεσμάτων εργαλείων· η εφαρμογή παρέχει τα εργαλεία και καταγράφει τις ενέργειές τους. Ζητήστε μια τελική αποτίμηση της αλλαγμένης συμπεριφοράς, των επηρεαζόμενων αρχείων και των ελέγχων που πραγματοποιήθηκαν πραγματικά, ώστε μια μακρά ακολουθία να καταλήγει σε εξετάσιμο αποτέλεσμα.

Η έκδοση της Xiaomi επεκτείνει κατόπιν το πεδίο εργασιών από τον προγραμματισμό σε διαδραστικούς κόσμους. Περιγράφει την κατασκευή παιχνιδιών και 3D σκηνών από κείμενο, εικόνες ή αναφορές βίντεο, την υλοποίηση λογικής αλληλεπίδρασης και τη βελτίωση της εργασίας με ανατροφοδότηση από την απόδοση. Περιγράφει επίσης αντικείμενα και σκηνές βασισμένα στο Blender και οπτική ανατροφοδότηση σε ενσώματη προσομοίωση. Προετοιμάστε μια ανάθεση σκηνής με διαστάσεις, σχέσεις αντικειμένων, στοιχεία ελέγχου και ορατά κριτήρια ολοκλήρωσης. Ο κώδικας, οι οδηγίες σκηνής ή τα στοιχεία που παράγονται από εργαλεία πρέπει να εξετάζονται στο προβλεπόμενο περιβάλλον απόδοσης ή προσομοίωσης.

Για οπτική εργασία και σχεδιασμό, ο δημιουργός παρουσιάζει διεπαφές frontend και παρουσιάσεις διαφανειών με διάταξη, συστατικά και κινούμενα στοιχεία, καθώς και ροές που χρησιμοποιούν εργαλεία εικόνας και βίντεο. Δώστε το κοινό, το απαιτούμενο περιεχόμενο, τις οπτικές αναφορές και τις αλληλεπιδράσεις που πρέπει να λειτουργούν. Ένα χρήσιμο αίτημα μπορεί να παράγει μια υλοποίηση σελίδας ή ένα περίγραμμα παρουσίασης με τις λεπτομέρειες που χρειάζονται για το επόμενο βήμα παραγωγής. Το υποκείμενο μοντέλο επιστρέφει κείμενο και οδηγίες εργαλείων· τα αποδοσμένα οπτικά στοιχεία και τα παραγόμενα πολυμέσα προέρχονται από τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται στη ροή.

Η έκδοση περιγράφει επίσης εφαρμογές μουσικής και έρευνας. Το μουσικό παράδειγμά της χρησιμοποιεί γραπτές παρτιτούρες και MIDI ως επεξεργάσιμα παραδοτέα σύνθεσης. Τα ερευνητικά παραδείγματα συνδυάζουν ανασκόπηση βιβλιογραφίας και διπλωμάτων ευρεσιτεχνίας, υποθέσεις σχεδιασμού και υπολογιστικές προσομοιώσεις, καθώς και μαθηματική τυποποίηση ελεγμένη με Lean. Για μια ερευνητική εργασία, διακρίνετε παρατηρήσεις πηγών, παραδοχές, υπολογισμούς και προτεινόμενες υποθέσεις. Διατηρήστε εξόδους εργαλείων και αποτελέσματα επαλήθευσης και χαρακτηρίστε ένα υποψήφιο υπολογιστικό αποτέλεσμα ως υποψήφιο και όχι ως εργαστηριακά επικυρωμένο αποτέλεσμα.

Η εργασία με εκτενές πλαίσιο συμφραζομένων απαιτεί σκόπιμη οργάνωση της εισόδου. Κρατήστε σταθερά τα όρια εγγράφων, τα αναγνωριστικά αρχείων και τις προηγούμενες αποφάσεις και αφήστε χώρο για την απάντηση και το συνεχιζόμενο ιστορικό εργαλείων. Η τοπική συνταγή της Xiaomi συνιστά temperature 1.0 και top\_p 0.95. Ο δημιουργός τεκμηριώνει επίσης επανάληψη κλήσεων εργαλείων στη γραμμή εκπαίδευσης V2.6 και ξεχωριστά checkpoints MOPD που προορίζονται να την αντιμετωπίσουν. Εξετάστε αν κάθε ενέργεια προωθεί την εργασία και διατηρήστε την ακριβή έκδοση μαζί με το αποτέλεσμα· επαναλαμβανόμενες κλήσεις χωρίς νέα τεκμήρια είναι λόγος επανεκτίμησης του επόμενου βήματος.

Το τελικό παραδοτέο πρέπει να αντιστοιχεί στο κριτήριο ολοκλήρωσης της εργασίας: μια ελεγμένη αλλαγή κώδικα, μια εξετασμένη διαδραστική σκηνή, ένα επεξεργάσιμο παραδοτέο σχεδιασμού ή μια ερευνητική ανάλυση συνδεδεμένη με τεκμήρια. Τα Pro, Flash και Pro-UltraSpeed έχουν διακριτούς ρόλους στην οικογένεια V2.6. Διατηρήστε αυτή τη διάκριση όταν συγκρίνετε αποτελέσματα, κρατώντας παράλληλα διαθέσιμα για έλεγχο το υλικό, τις παρατηρήσεις εργαλείων και την καταγραφή επαλήθευσης.

Πρακτική εργασία

### Πρακτική εργασία

Τεχνικό παράδειγμα στα αγγλικά

```
Implement bounded grid movement

Write a JavaScript function move(player, direction, walls) for a 5-by-5 tile grid indexed 0–4. Directions are up, down, left and right. Return a new position; keep the current position when a move hits a wall or boundary. Walls are coordinate pairs. Provide tests for a free move, a wall and each outer boundary. No rendering is required.
```

#### Αναμενόμενο αποτέλεσμα

```
A pure movement function and test cases covering free movement, wall collision, boundaries and unchanged input state.
```

#### Έλεγχος αποτελέσματος

```
Check every returned coordinate stays within 0–4 and neither the player object nor wall list is mutated.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `xiaomi/mimo-v2.6-pro`

[`xiaomi/mimo-v2.6-pro`](https://ailoot.ai/models/el/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&fmt=chat)

Xiaomi /`xiaomi/mimo-v2.6-pro`

### Εισαγωγή

Το MiMo-V2.6-Pro είναι το κορυφαίο ομνιτροπικό μοντέλο της Xiaomi για απαιτητικό προγραμματισμό, έρευνα και εκτεταμένες εργασίες πρακτόρων. Κατανοεί κείμενο, εικόνες, βίντεο και ήχο· το δημοσιευμένο προφίλ Pro τεκμηριώνει αρχιτεκτονική MoE με 1,02 τρισ. παραμέτρους, 42 δισ. ενεργές παραμέτρους και παράθυρο συμφραζομένων ενός εκατομμυρίου tokens.

Αποδεκτές είσοδοι

Κείμενο

Αποτελέσματα

Κείμενο

### Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Είσοδος

`text`

Έξοδος

`text`

Μορφή εξόδου

json ή SSE

| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Πεδίο`model` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια xiaomi/mimo-v2.6-pro | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages` | Τύπος`message[]` | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1 | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages[].role` | Τύπος`string` | 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— |
| Πεδίο`messages[].content` | Τύπος`string\|content_part[]\|null` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages[].tool_calls` | Τύπος`tool_call[]` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages[].tool_call_id` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: role=tool· χρησιμοποιήστε το πραγματικό ID που επιστράφηκε | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages[].name` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages[].reasoning_content` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Επαναποστείλετε το πραγματικό περιεχόμενο συλλογιστικής που επιστράφηκε, όταν το μοντέλο το χρησιμοποιεί | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages[].reasoning_details` | Τύπος`object\|array` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`max_tokens` | Τύπος`integer` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`max_completion_tokens` | Τύπος`integer` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`stream` | Τύπος`boolean` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
| Πεδίο`stream_options.include_usage` | Τύπος`boolean` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`temperature` | Τύπος`number` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`top_p` | Τύπος`number` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`stop` | Τύπος`string\|string[]` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`tools` | Τύπος`function_tool[]` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`tools[].type` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια function Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`tools[].function.name` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο τύπου συνάρτησης | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`tools[].function.description` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`tools[].function.parameters` | Τύπος`JSON_schema` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`tool_choice` | Τύπος`string\|object` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`parallel_tool_calls` | Τύπος`boolean` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`response_format` | Τύπος`object` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`reasoning_effort` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`reasoning` | Τύπος`object` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`service_tier` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`instructions` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Πεδίο συμβατότητας | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`functions` | Τύπος`function[]` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`function_call` | Τύπος`string\|object` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`prompt_cache_options` | Τύπος`object` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`modalities` | Τύπος`string[]` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια text | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`provider` | Τύπος`object` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Συνθήκες: Το provider.options απορρίπτεται σε αυτή τη διαδρομή κειμένου Ultra | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`cache_control.ttl` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Συνθήκες: Το 1h απορρίπτεται στα πραγματικά πεδία κρυφής μνήμης προτροπών | Προεπιλογή— |

Συνδυασμοί υλικών εισόδου

**Κείμενο** · Κείμενο UTF8

`messages[].content`

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου

| Παράμετρος | Σύμβαση |
| --- | --- |
| Παράμετρος`content_type` | Σύμβασηapplication/json |
| Παράμετρος`required` | Σύμβασηmodel, messages |
| Παράμετρος`material_types` | Σύμβασηtext |
| Παράμετρος`messages` | ΣύμβασηΠίνακας μηνυμάτων με δομή role/content |
| Παράμετρος`file_material` | Σύμβασηπραγματικό έγγραφο UTF-8 που εισάγεται ως αυτούσιο κείμενο· δεν συνάγεται ID αρχείου |
| Παράμετρος`optional_controls` | Σύμβασηstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Παράμετρος`control_scope` | Σύμβασηεξαρτάται από το μοντέλο· τα εργαλεία συναρτήσεων του χρήστη διαφέρουν από τα φιλοξενούμενα εργαλεία |
| Παράμετρος`output_modalities` | Σύμβασηtext |
| Παράμετρος`hosted_operations` | Σύμβασηfalse |
| Παράμετρος`multimodal_input_binding` | Σύμβασηnull |

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.

### Τιμολόγηση

Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.

Γρήγορη λειτουργία

Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία

Λειτουργία flex

Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex

Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού

Τυπική χρέωση Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default

#### Χρεώσεις Ailoot

#### Τιμές ανά διαμόρφωση

Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.

| Διαμόρφωση | Πίνακας χρεώσεων | Token συμφραζομένων, πάνω από | Token συμφραζομένων, έως και | Χρέωση |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά token | Πίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωση | Token συμφραζομένων, πάνω από— | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου **$0.00087** / 1K token Έξοδος · Token εξόδου **$0.00174** / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη **$0.0000072** / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη **—** / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα **—** / 1K token |
| ΔιαμόρφωσηΕπίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματος | Πίνακας χρεώσεων— | Token συμφραζομένων, πάνω από0 | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου **$0.00087** / 1K token Έξοδος · Token εξόδου **$0.00174** / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη **$0.0000072** / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/el/billing/reserve/)

### Παραδείγματα αιτημάτων

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKΡοή σε Python

```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": "xiaomi/mimo-v2.6-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```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='xiaomi/mimo-v2.6-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='xiaomi/mimo-v2.6-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ή SSE

##### Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

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.

##### Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης

| Πεδίο | Τύπος |
| --- | --- |
| Πεδίο`choices[].index` | Τύποςinteger |
| Πεδίο`choices[].message.content` | Τύποςstring\|null |
| Πεδίο`choices[].message.tool_calls` | Τύποςtool\_call\[\] |
| Πεδίο`choices[].message.reasoning_content` | Τύποςstring |
| Πεδίο`choices[].message.reasoning_details` | Τύποςobject\|array |
| Πεδίο`choices[].finish_reason` | Τύποςstring\|null |
| Πεδίο`usage` | Τύποςobject |

Σφάλματα και επόμενα βήματα

| 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. |

### Εναλλακτικά ονόματα

#### Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

**Ailoot Ultra** [`xiaomi/mimo-v2.6-pro`](https://ailoot.ai/models/el/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&fmt=chat)

#### Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

#### Σχετικά ID μοντέλων

[`xiaomi/mimo-v2.6-pro`](https://ailoot.ai/models/el/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `xiaomi/mimo-v2.6-pro`

[`xiaomi/mimo-v2.6-pro`](https://ailoot.ai/models/el/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&fmt=messages)

Xiaomi /`xiaomi/mimo-v2.6-pro`

### Εισαγωγή

Το MiMo-V2.6-Pro είναι το κορυφαίο ομνιτροπικό μοντέλο της Xiaomi για απαιτητικό προγραμματισμό, έρευνα και εκτεταμένες εργασίες πρακτόρων. Κατανοεί κείμενο, εικόνες, βίντεο και ήχο· το δημοσιευμένο προφίλ Pro τεκμηριώνει αρχιτεκτονική MoE με 1,02 τρισ. παραμέτρους, 42 δισ. ενεργές παραμέτρους και παράθυρο συμφραζομένων ενός εκατομμυρίου tokens.

Αποδεκτές είσοδοι

Κείμενο

Αποτελέσματα

json · sse

### Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Είσοδος

`text`

Έξοδος

`json`, `sse`

Μορφή εξόδου

JSON ή SSE

| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Πεδίο`model` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια xiaomi/mimo-v2.6-pro | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages` | Τύπος`message[]` | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages[].role` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια user, assistant | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`messages[].content` | Τύπος`string` | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`max_tokens` | Τύπος`integer` | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
| Πεδίο`stream` | Τύπος`boolean` | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |

Συνδυασμοί υλικών εισόδου

**Κείμενο** · Κείμενο UTF-8

`Συμβολοσειρά messages[].content`

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου

| Παράμετρος | Σύμβαση |
| --- | --- |
| Παράμετρος`content_type` | Σύμβασηapplication/json |
| Παράμετρος`required` | Σύμβασηmodel, messages, max\_tokens |
| Παράμετρος`optional_controls` | Σύμβασηstream |
| Παράμετρος`material_types` | Σύμβασηtext |
| Παράμετρος`text_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`

### Τιμολόγηση

Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.

Γρήγορη λειτουργία

Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία

Λειτουργία flex

Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex

Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού

Τυπική χρέωση Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default

#### Χρεώσεις Ailoot

#### Τιμές ανά διαμόρφωση

Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.

| Διαμόρφωση | Πίνακας χρεώσεων | Token συμφραζομένων, πάνω από | Token συμφραζομένων, έως και | Χρέωση |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά token | Πίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωση | Token συμφραζομένων, πάνω από— | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου **$0.00087** / 1K token Έξοδος · Token εξόδου **$0.00174** / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη **$0.0000072** / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη **—** / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα **—** / 1K token |
| ΔιαμόρφωσηΕπίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματος | Πίνακας χρεώσεων— | Token συμφραζομένων, πάνω από0 | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου **$0.00087** / 1K token Έξοδος · Token εξόδου **$0.00174** / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη **$0.0000072** / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/el/billing/reserve/)

### Παραδείγματα αιτημάτων

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Πλήρες ελάχιστο σώμα JSONcurl · χρησιμοποιήστε το έγγραφό σας σε UTF-8Python · αποθηκεύστε το πλήρες αποτέλεσμα

```json
{
  "model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro",
  "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': 'xiaomi/mimo-v2.6-pro', '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': 'xiaomi/mimo-v2.6-pro', '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))
```

### Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ή SSE

##### Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

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.

##### Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης

| Πεδίο | Τύπος |
| --- | --- |
| Πεδίο`id` | Τύποςstring |
| Πεδίο`model` | Τύποςstring |
| Πεδίο`content[]` | Τύποςtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Πεδίο`stop_reason` | Τύποςstring\|null |
| Πεδίο`usage` | Τύποςobject |

Σφάλματα και επόμενα βήματα

| 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. |

### Εναλλακτικά ονόματα

#### Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

**Ailoot Ultra** [`xiaomi/mimo-v2.6-pro`](https://ailoot.ai/models/el/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&fmt=messages)

#### Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

#### Σχετικά ID μοντέλων

[`xiaomi/mimo-v2.6-pro`](https://ailoot.ai/models/el/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.6-pro&fmt=messages)

FAQ · Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro

Ποιες είσοδοι και αποτελέσματα διατίθενται;

`POST /v1/chat/completions` · `xiaomi/mimo-v2.6-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `xiaomi/mimo-v2.6-pro`: `text` → `json`, `sse`

Ποια πεδία χρησιμοποιεί το αίτημα;

`POST /v1/chat/completions` · `xiaomi/mimo-v2.6-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `xiaomi/mimo-v2.6-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Ποια όρια ισχύουν;

`POST /v1/chat/completions` · `xiaomi/mimo-v2.6-pro`: `messages.min_items`: `1`

Συνδέστε το Ailoot με Claude Code, OpenCode, Hermes ή τη δική σας εφαρμογή.

## Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της

Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της: εκατομμύρια πελάτες· μηνιαίες πωλήσεις δισεκατομμυρίων.

## Αγοράστε token με έκπτωση.

Έκπτωση συνδρομής για τακτική χρήση. Προωθητικοί κωδικοί — έως 50% στην αγορά token.

Συνδρομή

Επιλέξτε πρόγραμμα με έκπτωση για τα τακτικά αιτήματά σας.

Προωθητικός κωδικός έως 50%

Εισαγάγετε τον κωδικό στην αγορά. Η τιμή επανυπολογίζεται σύμφωνα με την ενεργή προσφορά.

Δαπάνες στο ιστορικό

Μοντέλο, token και ποσό αποθηκεύονται για κάθε αίτημα.

[Επιλέξτε συνδρομή](https://ailoot.ai/docs/el/billing/subscriptions/) · [Δείτε τιμές μοντέλων](https://ailoot.ai/models/el/)

## Συνδέστε το API με το προϊόν που πουλάτε.

SaaS, εφαρμογές και bot — σύμφωνα με τη δημόσια προσφορά και τη σύμβαση άδειας χρήσης Ailoot. Για μεταπώληση ζητήστε σχετική άδεια.

Εμπορική εφαρμογή

Ενσωματώστε δημιουργία κειμένου, εικόνων, βίντεο και ήχου στις πληρωμένες λειτουργίες της υπηρεσίας σας.

Άδεια για μεταπωλητή

Στείλτε περιγραφή έργου και τρόπο πρόσβασης. Ζητήστε γραπτούς όρους χρήσης και μεταπώλησης.

Έγγραφα στον ιστότοπο

Δημόσια προσφορά, σύμβαση άδειας χρήσης και πολιτική επεξεργασίας δεδομένων είναι διαθέσιμες πριν τη σύνδεση.

[Ζητήστε άδεια μεταπώλησης](mailto:support@ailoot.ai) · [Δημόσια προσφορά και σύμβαση άδειας χρήσης](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=el)

## Ailoot · Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της





Η Ailoot στηρίζεται στη συσσωρευμένη λειτουργική εμπειρία, τη μεγάλη πελατειακή βάση, τη σταθερή εξυπηρέτηση και τον συνεχή έλεγχο KPI.





Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της: εκατομμύρια πελάτες· μηνιαίες πωλήσεις δισεκατομμυρίων.





Η Ailoot αξιοποιεί αυτή τη λειτουργική εμπειρία για πρόσβαση μέσω API σε λειτουργίες AI στα προϊόντα, τους πράκτορες, τις εφαρμογές και τους αυτοματισμούς των πελατών.