{ "aboutHtml": "

פרופיל המודל ומהדורות

MiMo-V2-Flash הוא מודל השפה של Xiaomi להסקה ולתהליכי עבודה של סוכנים. ארכיטקטורת תערובת המומחים שלו כוללת 309 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-15 מיליארד פרמטרים פעילים. המודל שפורסם מציין אורך הקשר של 256K טוקנים; דוגמת ההסקה של היצרן מגדירה 262,144 טוקנים. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט, לרבות הסברים, קוד והמידע הדרוש לאינטראקציות עם כלים. Flash-Base ומהדורת Flash שעברה אימון המשך הן מהדורות בעלות שמות נפרדים ותפקידים שונים.

קשב היברידי וחיזוי

הארכיטקטורה משלבת קשב בחלון נע וקשב גלובלי ביחס 5:1. חלון הקשב המקומי הוא 128 טוקנים, ואילו הקשב הגלובלי שומר על קשרים לאורך החומר הארוך יותר. האימון המקדים משתמש באורך רצף מובנה של 32K, והמודל שפורסם תומך בהקשר הארוך יותר של 256K. מודול קל משקל לחיזוי כמה טוקנים משולב באימון ובהסקה. אלה מאפייני תכנון של המודל; הם אינם מגדירים כמה מהר יישום מסוים יחזיר תשובה.

אימון המשך להסקה ולסוכנים

MiMo-V2-Flash משתמש ב-Multi-Teacher On-Policy Distillation, שבו מודלי מורה ייעודיים לתחומים מנחים את התגובות שהוא עצמו מייצר, ולאחר מכן בלמידת חיזוק לסוכנים בקנה מידה גדול. האימון מכסה סביבות של סוכני קוד ומתרחב למתמטיקה ולמשימות סוכן כלליות. מאמת מבוסס ראייה משמש במהלך האימון לפיתוח אתרים להערכת תוצאות שבוצעו. מאמת זה הוא חלק מתהליך האימון ואינו הופך את מודל הטקסט הזה למודל המקבל תמונות או וידאו.

תכנות והכנת מסמכים

למשימת תכנות, ספקו את הקבצים הרלוונטיים כטקסט, את הכשל שנצפה, קלט המדגים אותו ואת ההתנהגות שחייבת להישמר. בקשה לדוגמה יכולה לבקש תיקון קטן, הסבר על התלויות המושפעות ובדיקות לתוצאה הצפויה. לחומר טקסטואלי ארוך, ציינו אילו מקטעים חשובים ובקשו השוואה הקשורה לקטעים שלהם. שמרו על פלט קונקרטי: קוד מתוקן, טבלת פערים, חישוב עם הנחות או פעולה מוצעת להמשך.

חשיבה, כלים והיסטוריית שיחה

דוגמת החשיבה שפורסמה מפעילה מצב הסקה, והיצרן מגדיר מנתח ייעודי לקריאות כלים. בשימוש רב-שלבי בכלים, התגובה עשויה לכלול reasoning_content לצד tool_calls. הבקשה הבאה חייבת לשמור את reasoning_content הקודם בהיסטוריית השיחה, כדי שרצף החשיבה והכלים יוכל להמשיך כראוי. היישום מספק את הכלים ומבצע אותם; המודל בוחר כיצד להשתמש בתוצאותיהם. משום כך, הכנת ההיסטוריה היא דרישת שילוב מהותית, במקום להתייחס להודעת המשתמש האחרונה כאל המשימה השלמה.

המלצות היצרן וגבולות

הנחיות השימוש ממליצות על top_p של 0.95, על temperature של 0.8 למשימות מתמטיקה, כתיבה ופיתוח אתרים, ועל temperature של 0.3 למשימות סוכן. הן ממליצות גם על הודעת מערכת המזהה את MiMo כעוזר של Xiaomi, עם התאריך הנוכחי וגבול ידע של דצמבר 2024. ספקו עובדות עדכניות כאשר המשימה תלויה באירועים חדשים יותר. תקציב התשובה של 4096 טוקנים בבקשה שפורסמה הוא הגדרת דוגמה, ולא אורך פלט מרבי מוצהר. MiMo-V2-Flash שומר על זהותו לצד Flash-Base, Pro ו-Omni; יש לבחור את מפרטי ההקשר או המודאליות שלהם בהתאם למהדורה המתאימה.

", "aboutText": "פרופיל המודל ומהדורות\n\nMiMo-V2-Flash הוא מודל השפה של Xiaomi להסקה ולתהליכי עבודה של סוכנים. ארכיטקטורת תערובת המומחים שלו כוללת 309 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-15 מיליארד פרמטרים פעילים. המודל שפורסם מציין אורך הקשר של 256K טוקנים; דוגמת ההסקה של היצרן מגדירה 262,144 טוקנים. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט, לרבות הסברים, קוד והמידע הדרוש לאינטראקציות עם כלים. Flash-Base ומהדורת Flash שעברה אימון המשך הן מהדורות בעלות שמות נפרדים ותפקידים שונים.\n\nקשב היברידי וחיזוי\n\nהארכיטקטורה משלבת קשב בחלון נע וקשב גלובלי ביחס 5:1. חלון הקשב המקומי הוא 128 טוקנים, ואילו הקשב הגלובלי שומר על קשרים לאורך החומר הארוך יותר. האימון המקדים משתמש באורך רצף מובנה של 32K, והמודל שפורסם תומך בהקשר הארוך יותר של 256K. מודול קל משקל לחיזוי כמה טוקנים משולב באימון ובהסקה. אלה מאפייני תכנון של המודל; הם אינם מגדירים כמה מהר יישום מסוים יחזיר תשובה.\n\nאימון המשך להסקה ולסוכנים\n\nMiMo-V2-Flash משתמש ב-Multi-Teacher On-Policy Distillation, שבו מודלי מורה ייעודיים לתחומים מנחים את התגובות שהוא עצמו מייצר, ולאחר מכן בלמידת חיזוק לסוכנים בקנה מידה גדול. האימון מכסה סביבות של סוכני קוד ומתרחב למתמטיקה ולמשימות סוכן כלליות. מאמת מבוסס ראייה משמש במהלך האימון לפיתוח אתרים להערכת תוצאות שבוצעו. מאמת זה הוא חלק מתהליך האימון ואינו הופך את מודל הטקסט הזה למודל המקבל תמונות או וידאו.\n\nתכנות והכנת מסמכים\n\nלמשימת תכנות, ספקו את הקבצים הרלוונטיים כטקסט, את הכשל שנצפה, קלט המדגים אותו ואת ההתנהגות שחייבת להישמר. בקשה לדוגמה יכולה לבקש תיקון קטן, הסבר על התלויות המושפעות ובדיקות לתוצאה הצפויה. לחומר טקסטואלי ארוך, ציינו אילו מקטעים חשובים ובקשו השוואה הקשורה לקטעים שלהם. שמרו על פלט קונקרטי: קוד מתוקן, טבלת פערים, חישוב עם הנחות או פעולה מוצעת להמשך.\n\nחשיבה, כלים והיסטוריית שיחה\n\nדוגמת החשיבה שפורסמה מפעילה מצב הסקה, והיצרן מגדיר מנתח ייעודי לקריאות כלים. בשימוש רב-שלבי בכלים, התגובה עשויה לכלול reasoning_content לצד tool_calls. הבקשה הבאה חייבת לשמור את reasoning_content הקודם בהיסטוריית השיחה, כדי שרצף החשיבה והכלים יוכל להמשיך כראוי. היישום מספק את הכלים ומבצע אותם; המודל בוחר כיצד להשתמש בתוצאותיהם. משום כך, הכנת ההיסטוריה היא דרישת שילוב מהותית, במקום להתייחס להודעת המשתמש האחרונה כאל המשימה השלמה.\n\nהמלצות היצרן וגבולות\n\nהנחיות השימוש ממליצות על top_p של 0.95, על temperature של 0.8 למשימות מתמטיקה, כתיבה ופיתוח אתרים, ועל temperature של 0.3 למשימות סוכן. הן ממליצות גם על הודעת מערכת המזהה את MiMo כעוזר של Xiaomi, עם התאריך הנוכחי וגבול ידע של דצמבר 2024. ספקו עובדות עדכניות כאשר המשימה תלויה באירועים חדשים יותר. תקציב התשובה של 4096 טוקנים בבקשה שפורסמה הוא הגדרת דוגמה, ולא אורך פלט מרבי מוצהר. MiMo-V2-Flash שומר על זהותו לצד Flash-Base, Pro ו-Omni; יש לבחור את מפרטי ההקשר או המודאליות שלהם בהתאם למהדורה המתאימה.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "f22b33ad165ca2e2444bc239c7dba74751241d7517bdcab615f63483b0a1629e", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "he", "methods": [ { "html": "
•

MiMo v2 Flash

אחר /xiaomimimo/mimo-v2-flash

התחלה

MiMo-V2-Flash הוא מודל הטקסט של Xiaomi להסקה, לתכנות ולעבודת סוכנים בסיוע כלים. חלון ההקשר שלו בגודל 256K, מנגנון הקשב ההיברידי והמהדורה הנפרדת לאחר אימון המשך מתאימים למשימות המחברות חומר טקסטואלי נרחב לתשובה מסוימת, לשינוי קוד או לפעולה הבאה.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

פרופיל המודל ומהדורות

MiMo-V2-Flash הוא מודל השפה של Xiaomi להסקה ולתהליכי עבודה של סוכנים. ארכיטקטורת תערובת המומחים שלו כוללת 309 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-15 מיליארד פרמטרים פעילים. המודל שפורסם מציין אורך הקשר של 256K טוקנים; דוגמת ההסקה של היצרן מגדירה 262,144 טוקנים. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט, לרבות הסברים, קוד והמידע הדרוש לאינטראקציות עם כלים. Flash-Base ומהדורת Flash שעברה אימון המשך הן מהדורות בעלות שמות נפרדים ותפקידים שונים.

קשב היברידי וחיזוי

הארכיטקטורה משלבת קשב בחלון נע וקשב גלובלי ביחס 5:1. חלון הקשב המקומי הוא 128 טוקנים, ואילו הקשב הגלובלי שומר על קשרים לאורך החומר הארוך יותר. האימון המקדים משתמש באורך רצף מובנה של 32K, והמודל שפורסם תומך בהקשר הארוך יותר של 256K. מודול קל משקל לחיזוי כמה טוקנים משולב באימון ובהסקה. אלה מאפייני תכנון של המודל; הם אינם מגדירים כמה מהר יישום מסוים יחזיר תשובה.

אימון המשך להסקה ולסוכנים

MiMo-V2-Flash משתמש ב-Multi-Teacher On-Policy Distillation, שבו מודלי מורה ייעודיים לתחומים מנחים את התגובות שהוא עצמו מייצר, ולאחר מכן בלמידת חיזוק לסוכנים בקנה מידה גדול. האימון מכסה סביבות של סוכני קוד ומתרחב למתמטיקה ולמשימות סוכן כלליות. מאמת מבוסס ראייה משמש במהלך האימון לפיתוח אתרים להערכת תוצאות שבוצעו. מאמת זה הוא חלק מתהליך האימון ואינו הופך את מודל הטקסט הזה למודל המקבל תמונות או וידאו.

תכנות והכנת מסמכים

למשימת תכנות, ספקו את הקבצים הרלוונטיים כטקסט, את הכשל שנצפה, קלט המדגים אותו ואת ההתנהגות שחייבת להישמר. בקשה לדוגמה יכולה לבקש תיקון קטן, הסבר על התלויות המושפעות ובדיקות לתוצאה הצפויה. לחומר טקסטואלי ארוך, ציינו אילו מקטעים חשובים ובקשו השוואה הקשורה לקטעים שלהם. שמרו על פלט קונקרטי: קוד מתוקן, טבלת פערים, חישוב עם הנחות או פעולה מוצעת להמשך.

חשיבה, כלים והיסטוריית שיחה

דוגמת החשיבה שפורסמה מפעילה מצב הסקה, והיצרן מגדיר מנתח ייעודי לקריאות כלים. בשימוש רב-שלבי בכלים, התגובה עשויה לכלול reasoning_content לצד tool_calls. הבקשה הבאה חייבת לשמור את reasoning_content הקודם בהיסטוריית השיחה, כדי שרצף החשיבה והכלים יוכל להמשיך כראוי. היישום מספק את הכלים ומבצע אותם; המודל בוחר כיצד להשתמש בתוצאותיהם. משום כך, הכנת ההיסטוריה היא דרישת שילוב מהותית, במקום להתייחס להודעת המשתמש האחרונה כאל המשימה השלמה.

המלצות היצרן וגבולות

הנחיות השימוש ממליצות על top_p של 0.95, על temperature של 0.8 למשימות מתמטיקה, כתיבה ופיתוח אתרים, ועל temperature של 0.3 למשימות סוכן. הן ממליצות גם על הודעת מערכת המזהה את MiMo כעוזר של Xiaomi, עם התאריך הנוכחי וגבול ידע של דצמבר 2024. ספקו עובדות עדכניות כאשר המשימה תלויה באירועים חדשים יותר. תקציב התשובה של 4096 טוקנים בבקשה שפורסמה הוא הגדרת דוגמה, ולא אורך פלט מרבי מוצהר. MiMo-V2-Flash שומר על זהותו לצד Flash-Base, Pro ו-Omni; יש לבחור את מפרטי ההקשר או המודאליות שלהם בהתאם למהדורה המתאימה.

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
פורמט פלט
json או SSE
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
xiaomimimo/mimo-v2-flash
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלות
מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩
ברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
חל כאשר: שיחת טקסט
ברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF8

messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרmessagesמפרטמערך הודעות במבנה role/content
פרמטרfile_materialמפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ
פרמטרoptional_controlsמפרטstream
פרמטרcontrol_scopeמפרטשיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.
פרמטרoutput_modalitiesמפרטtext
פרמטרhosted_operationsמפרטfalse
פרמטרmultimodal_input_bindingמפרטnull

כינויים לשיטה: /chat/completions

מחזור חיים: synchronous_or_streamed

שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.

אורך ההקשר אינו תקרת פלט.

קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0006 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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":"xiaomimimo/mimo-v2-flash","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\n

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json או SSE

שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהchoices[].indexסוגinteger
שדהchoices[].message.contentסוגstring|null
שדהchoices[].message.tool_callsסוגtool_call[]
שדהchoices[].message.reasoning_contentסוגstring
שדהchoices[].message.reasoning_detailsסוגobject|array
שדהchoices[].finish_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash

כינויים לנתיבי שיטות

/chat/completions

מזהי מודלים קשורים IDs

xiaomimimo/mimo-v2-flash

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "טקסט UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string", "when": "שיחת טקסט" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.", "אורך ההקשר אינו תקרת פלט.", "קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "שיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.", "file_material": "מסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "מערך הודעות במבנה role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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\":\"xiaomimimo/mimo-v2-flash\",\"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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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=\"xiaomimimo/mimo-v2-flash\", 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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 0.6, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "
•

MiMo v2 Flash

אחר /xiaomimimo/mimo-v2-flash

התחלה

MiMo-V2-Flash הוא מודל הטקסט של Xiaomi להסקה, לתכנות ולעבודת סוכנים בסיוע כלים. חלון ההקשר שלו בגודל 256K, מנגנון הקשב ההיברידי והמהדורה הנפרדת לאחר אימון המשך מתאימים למשימות המחברות חומר טקסטואלי נרחב לתשובה מסוימת, לשינוי קוד או לפעולה הבאה.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
json · sse
על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

פרופיל המודל ומהדורות

MiMo-V2-Flash הוא מודל השפה של Xiaomi להסקה ולתהליכי עבודה של סוכנים. ארכיטקטורת תערובת המומחים שלו כוללת 309 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-15 מיליארד פרמטרים פעילים. המודל שפורסם מציין אורך הקשר של 256K טוקנים; דוגמת ההסקה של היצרן מגדירה 262,144 טוקנים. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט, לרבות הסברים, קוד והמידע הדרוש לאינטראקציות עם כלים. Flash-Base ומהדורת Flash שעברה אימון המשך הן מהדורות בעלות שמות נפרדים ותפקידים שונים.

קשב היברידי וחיזוי

הארכיטקטורה משלבת קשב בחלון נע וקשב גלובלי ביחס 5:1. חלון הקשב המקומי הוא 128 טוקנים, ואילו הקשב הגלובלי שומר על קשרים לאורך החומר הארוך יותר. האימון המקדים משתמש באורך רצף מובנה של 32K, והמודל שפורסם תומך בהקשר הארוך יותר של 256K. מודול קל משקל לחיזוי כמה טוקנים משולב באימון ובהסקה. אלה מאפייני תכנון של המודל; הם אינם מגדירים כמה מהר יישום מסוים יחזיר תשובה.

אימון המשך להסקה ולסוכנים

MiMo-V2-Flash משתמש ב-Multi-Teacher On-Policy Distillation, שבו מודלי מורה ייעודיים לתחומים מנחים את התגובות שהוא עצמו מייצר, ולאחר מכן בלמידת חיזוק לסוכנים בקנה מידה גדול. האימון מכסה סביבות של סוכני קוד ומתרחב למתמטיקה ולמשימות סוכן כלליות. מאמת מבוסס ראייה משמש במהלך האימון לפיתוח אתרים להערכת תוצאות שבוצעו. מאמת זה הוא חלק מתהליך האימון ואינו הופך את מודל הטקסט הזה למודל המקבל תמונות או וידאו.

תכנות והכנת מסמכים

למשימת תכנות, ספקו את הקבצים הרלוונטיים כטקסט, את הכשל שנצפה, קלט המדגים אותו ואת ההתנהגות שחייבת להישמר. בקשה לדוגמה יכולה לבקש תיקון קטן, הסבר על התלויות המושפעות ובדיקות לתוצאה הצפויה. לחומר טקסטואלי ארוך, ציינו אילו מקטעים חשובים ובקשו השוואה הקשורה לקטעים שלהם. שמרו על פלט קונקרטי: קוד מתוקן, טבלת פערים, חישוב עם הנחות או פעולה מוצעת להמשך.

חשיבה, כלים והיסטוריית שיחה

דוגמת החשיבה שפורסמה מפעילה מצב הסקה, והיצרן מגדיר מנתח ייעודי לקריאות כלים. בשימוש רב-שלבי בכלים, התגובה עשויה לכלול reasoning_content לצד tool_calls. הבקשה הבאה חייבת לשמור את reasoning_content הקודם בהיסטוריית השיחה, כדי שרצף החשיבה והכלים יוכל להמשיך כראוי. היישום מספק את הכלים ומבצע אותם; המודל בוחר כיצד להשתמש בתוצאותיהם. משום כך, הכנת ההיסטוריה היא דרישת שילוב מהותית, במקום להתייחס להודעת המשתמש האחרונה כאל המשימה השלמה.

המלצות היצרן וגבולות

הנחיות השימוש ממליצות על top_p של 0.95, על temperature של 0.8 למשימות מתמטיקה, כתיבה ופיתוח אתרים, ועל temperature של 0.3 למשימות סוכן. הן ממליצות גם על הודעת מערכת המזהה את MiMo כעוזר של Xiaomi, עם התאריך הנוכחי וגבול ידע של דצמבר 2024. ספקו עובדות עדכניות כאשר המשימה תלויה באירועים חדשים יותר. תקציב התשובה של 4096 טוקנים בבקשה שפורסמה הוא הגדרת דוגמה, ולא אורך פלט מרבי מוצהר. MiMo-V2-Flash שומר על זהותו לצד Flash-Base, Pro ו-Omni; יש לבחור את מפרטי ההקשר או המודאליות שלהם בהתאם למהדורה המתאימה.

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
סוגי קלט
text
סוגי פלט
json, sse
פורמט פלט
JSON או SSE
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
xiaomimimo/mimo-v2-flash
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
user, assistant
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmax_tokensסוגintegerדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF-8

מחרוזת messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages, max_tokens
פרמטרoptional_controlsמפרטstream
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרtext_file_materialמפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה.

מחזור חיים: synchronous_or_streamed

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0006 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON או SSE

שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהidסוגstring
שדהmodelסוגstring
שדהcontent[]סוגtext|thinking|tool_use|other content block
שדהstop_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash

כינויים לנתיבי שיטות

/chat/completions

מזהי מודלים קשורים IDs

xiaomimimo/mimo-v2-flash

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "מחרוזת messages[].content", "required_material": "טקסט UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "קראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"xiaomimimo/mimo-v2-flash\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "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': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', '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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', '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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 0.6, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "c5439e5a216fd158b9142d2238324d6c35d5e5cd77754750a24b4c3e70b79475", "input_html_sha256": "67a28a2e0802c312f97307c8b84f325752c6d2ac52eebbc37e54a7469b87eed4", "private_audit_sha256": "154e29cc8a1d82930a92ecc54653d1142c938c53c2ae21b788a544f1dc4d08be", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/xiaomimimo-mimo-v2-flash/", "description": "MiMo-V2-Flash הוא מודל הטקסט של Xiaomi להסקה, לתכנות ולעבודת סוכנים בסיוע כלים. חלון ההקשר שלו בגודל 256K, מנגנון הקשב ההיברידי והמהדורה הנפרדת לאחר אימון המשך מתאימים למשימות המחברות חומר טקסטואלי נרחב לתשובה מסוימת, לשינוי קוד או לפעולה הבאה.", "locale": "he", "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/xiaomimimo-mimo-v2-flash/index.md", "title": "MiMo v2 Flash — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/he/xiaomimimo-mimo-v2-flash/" }, "rawModel": { "about": "פרופיל המודל ומהדורות\n\nMiMo-V2-Flash הוא מודל השפה של Xiaomi להסקה ולתהליכי עבודה של סוכנים. ארכיטקטורת תערובת המומחים שלו כוללת 309 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-15 מיליארד פרמטרים פעילים. המודל שפורסם מציין אורך הקשר של 256K טוקנים; דוגמת ההסקה של היצרן מגדירה 262,144 טוקנים. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט, לרבות הסברים, קוד והמידע הדרוש לאינטראקציות עם כלים. Flash-Base ומהדורת Flash שעברה אימון המשך הן מהדורות בעלות שמות נפרדים ותפקידים שונים.\n\nקשב היברידי וחיזוי\n\nהארכיטקטורה משלבת קשב בחלון נע וקשב גלובלי ביחס 5:1. חלון הקשב המקומי הוא 128 טוקנים, ואילו הקשב הגלובלי שומר על קשרים לאורך החומר הארוך יותר. האימון המקדים משתמש באורך רצף מובנה של 32K, והמודל שפורסם תומך בהקשר הארוך יותר של 256K. מודול קל משקל לחיזוי כמה טוקנים משולב באימון ובהסקה. אלה מאפייני תכנון של המודל; הם אינם מגדירים כמה מהר יישום מסוים יחזיר תשובה.\n\nאימון המשך להסקה ולסוכנים\n\nMiMo-V2-Flash משתמש ב-Multi-Teacher On-Policy Distillation, שבו מודלי מורה ייעודיים לתחומים מנחים את התגובות שהוא עצמו מייצר, ולאחר מכן בלמידת חיזוק לסוכנים בקנה מידה גדול. האימון מכסה סביבות של סוכני קוד ומתרחב למתמטיקה ולמשימות סוכן כלליות. מאמת מבוסס ראייה משמש במהלך האימון לפיתוח אתרים להערכת תוצאות שבוצעו. מאמת זה הוא חלק מתהליך האימון ואינו הופך את מודל הטקסט הזה למודל המקבל תמונות או וידאו.\n\nתכנות והכנת מסמכים\n\nלמשימת תכנות, ספקו את הקבצים הרלוונטיים כטקסט, את הכשל שנצפה, קלט המדגים אותו ואת ההתנהגות שחייבת להישמר. בקשה לדוגמה יכולה לבקש תיקון קטן, הסבר על התלויות המושפעות ובדיקות לתוצאה הצפויה. לחומר טקסטואלי ארוך, ציינו אילו מקטעים חשובים ובקשו השוואה הקשורה לקטעים שלהם. שמרו על פלט קונקרטי: קוד מתוקן, טבלת פערים, חישוב עם הנחות או פעולה מוצעת להמשך.\n\nחשיבה, כלים והיסטוריית שיחה\n\nדוגמת החשיבה שפורסמה מפעילה מצב הסקה, והיצרן מגדיר מנתח ייעודי לקריאות כלים. בשימוש רב-שלבי בכלים, התגובה עשויה לכלול reasoning_content לצד tool_calls. הבקשה הבאה חייבת לשמור את reasoning_content הקודם בהיסטוריית השיחה, כדי שרצף החשיבה והכלים יוכל להמשיך כראוי. היישום מספק את הכלים ומבצע אותם; המודל בוחר כיצד להשתמש בתוצאותיהם. משום כך, הכנת ההיסטוריה היא דרישת שילוב מהותית, במקום להתייחס להודעת המשתמש האחרונה כאל המשימה השלמה.\n\nהמלצות היצרן וגבולות\n\nהנחיות השימוש ממליצות על top_p של 0.95, על temperature של 0.8 למשימות מתמטיקה, כתיבה ופיתוח אתרים, ועל temperature של 0.3 למשימות סוכן. הן ממליצות גם על הודעת מערכת המזהה את MiMo כעוזר של Xiaomi, עם התאריך הנוכחי וגבול ידע של דצמבר 2024. ספקו עובדות עדכניות כאשר המשימה תלויה באירועים חדשים יותר. תקציב התשובה של 4096 טוקנים בבקשה שפורסמה הוא הגדרת דוגמה, ולא אורך פלט מרבי מוצהר. MiMo-V2-Flash שומר על זהותו לצד Flash-Base, Pro ו-Omni; יש לבחור את מפרטי ההקשר או המודאליות שלהם בהתאם למהדורה המתאימה.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Other", "capabilities": { "context_length": 256000, "manufacturer_input": [], "manufacturer_output": [] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "התמחור המלא של התצורה מופיע בפרטים." } ], "ctx": null, "display_name": "MiMo v2 Flash", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "טקסט UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string", "when": "שיחת טקסט" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.", "אורך ההקשר אינו תקרת פלט.", "קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "שיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.", "file_material": "מסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "מערך הודעות במבנה role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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\":\"xiaomimimo/mimo-v2-flash\",\"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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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=\"xiaomimimo/mimo-v2-flash\", 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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 0.6, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "מחרוזת messages[].content", "required_material": "טקסט UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "קראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"xiaomimimo/mimo-v2-flash\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "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': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', '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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', '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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 0.6, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra" } ], "name": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "price": { "in": 0.2, "in_label": null, "out": 0.6, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0.2, "sort_out": 0.6, "varies": false }, "short": "MiMo-V2-Flash הוא מודל הטקסט של Xiaomi להסקה, לתכנות ולעבודת סוכנים בסיוע כלים. חלון ההקשר שלו בגודל 256K, מנגנון הקשב ההיברידי והמהדורה הנפרדת לאחר אימון המשך מתאימים למשימות המחברות חומר טקסטואלי נרחב לתשובה מסוימת, לשינוי קוד או לפעולה הבאה." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 }, { "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/1/html", "method_ordinal": 1 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod", "/methods/1/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "MiMo-V2-Flash הוא מודל הטקסט של Xiaomi להסקה, לתכנות ולעבודת סוכנים בסיוע כלים. חלון ההקשר שלו בגודל 256K, מנגנון הקשב ההיברידי והמהדורה הנפרדת לאחר אימון המשך מתאימים למשימות המחברות חומר טקסטואלי נרחב לתשובה מסוימת, לשינוי קוד או לפעולה הבאה.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "b02f53e94db9230a981a6d8274726dd99cb5f09004a7d0c320fc9b45b10ec46c", "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910" }, "sourceRevision": "516c622633e0c299a5c0314e75e38fddabe46177f641c25bde750105b9a5adfc" }