Source: https://ailoot.ai/models/id/mimo-v2-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/id/mimo-v2-pro/ Language: id # mimo-v2-pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/id/mimo-v2-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/mimo-v2-pro/facts.json) ## [mimo-v2-pro](https://ailoot.ai/models/id/mimo-v2-pro/) MiMo-V2-Pro adalah model teks Xiaomi yang berfokus pada agen untuk rekayasa perangkat lunak, perencanaan beberapa langkah, dan pekerjaan berbasis alat. Konteks hingga 1 juta token membantu mempertahankan materi proyek yang besar, batasan tugas, dan pengamatan berturut-turut dalam alur kerja yang koheren. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/id/mimo-v2-pro/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/id/mimo-v2-pro/#method-1) Tentang model Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih. Fondasi untuk pekerjaan agen MiMo-V2-Pro adalah model fondasi unggulan Xiaomi untuk beban kerja agen yang kompleks dan rekayasa perangkat lunak. Perannya adalah menalar tugas, menyusun langkah yang diperlukan, dan menggunakan informasi yang dikembalikan alat untuk melanjutkan menuju hasil yang ditentukan. Penekanan model ini melampaui penyusunan satu jawaban: model dirancang untuk pekerjaan yang saling terhubung, ketika keputusan dan pengamatan sebelumnya memengaruhi apa yang terjadi selanjutnya. Skala dan arsitektur yang efisien Pembuatnya menjelaskan lebih dari 1 triliun parameter total dengan 42 miliar parameter aktif. Pro memperluas pendekatan atensi hibrida MiMo-V2-Flash, dengan perbandingan 7:1 antara atensi sliding-window dan atensi global. Lapisan prediksi multi-token yang ringan mendukung generasi, dan konteks yang diiklankan mencapai 1 juta token. Ini adalah sifat arsitektur dan konteks Pro; sifat tersebut tidak menetapkan kecepatan eksekusi, alokasi memori, atau batas permintaan pada integrasi tertentu. Riwayat rilis Xiaomi mengidentifikasi Hunter Alpha sebagai build pengujian internal awal yang mendahului MiMo-V2-Pro. Model Pro yang dirilis memiliki nama sendiri serta penyempurnaan untuk pekerjaan konteks panjang dan kestabilan skenario agen. Pembedaan ini penting saat membandingkan deskripsi atau mempertahankan identitas model: build pengujian terdahulu, MiMo-V2-Flash, dan MiMo-V2-Omni masing-masing memiliki peran dan spesifikasi tersendiri. Dirancang untuk agen Model ini menjalani fine-tuning melalui pembelajaran terawasi dan pembelajaran penguatan pada beragam kerangka agen, dengan perhatian pada pemanggilan alat dan penalaran beberapa langkah. Siapkan tugas dengan kondisi penyelesaian yang dapat diamati serta deskripsi alat yang tersedia. Misalnya, asisten proyek dapat menerima permintaan perubahan, memeriksa modul yang diberikan, mengusulkan komponen yang terdampak, dan melanjutkan setelah alat mengembalikan kesalahan build. Keluaran yang berguna berupa urutan keputusan yang terkait dengan pengamatan aktual, diikuti kode, penjelasan, atau ringkasan pekerjaan yang diminta. Lingkungan yang terhubung menjalankan tindakannya. Rekayasa perangkat lunak dan tugas frontend Xiaomi menonjolkan perancangan sistem, perencanaan tugas, dan pemecahan masalah yang berorientasi pada kode. Demonstrasinya mencakup halaman web interaktif dan gim berbasis peramban yang dihasilkan dalam lingkungan agen. Contoh arahan pengembangan dapat menetapkan perilaku halaman, navigasi, keadaan data, dan tata letak responsif, lalu meminta implementasi serta pemeriksaan terhadap persyaratan tersebut. Untuk proyek yang sudah ada, berikan berkas saat ini, kasus yang gagal, dan antarmuka yang harus tetap sama. Minta perubahan terarah dan penjelasan tentang dependensi yang disentuhnya alih-alih aplikasi pengganti yang tidak terkait. Konteks panjang dan hasil yang dapat diperiksa Konteks hingga 1 juta token berguna ketika beberapa berkas, dokumen, instruksi, dan pengamatan sebelumnya merupakan bagian dari tugas yang sama. Susun materi itu menurut perannya: persyaratan otoritatif, kode saat ini, contoh referensi, dan hasil alat. Tentukan artefak akhir dan syarat penerimaannya sebelum meminta agen melanjutkan. Tugas dokumentasi mungkin memerlukan perbandingan dengan pertanyaan yang belum terjawab; tugas rekayasa mungkin memerlukan patch dan catatan tentang apa yang telah diperiksa. Keterbatasan praktis dan lingkup edisi Konteks panjang menyediakan ruang untuk materi, tetapi tidak menjamin bahwa proyek yang dihasilkan benar atau bahwa setiap persyaratan telah terpenuhi. Kembalikan kesalahan dan pengamatan aktual untuk langkah berikutnya, lalu validasi hasil dalam lingkungan yang dimaksud. Pembuatnya secara eksplisit membingkai ketangguhan pada tugas nyata yang kompleks sebagai hal yang perlu dinilai dan ditingkatkan. Deskripsi ini mencakup spesialisasi agen teks dan alat pada MiMo-V2-Pro; fitur modalitas Omni dan spesifikasi generasi MiMo berikutnya merupakan milik model masing-masing. Alat, parameter yang tersedia, dan penanganan keluaran tetap merupakan sifat aplikasi yang terhubung. Tugas praktis ### Tugas praktis Contoh teknis dalam bahasa Inggris ``` Correct an error-state transition A text specification says a search box has idle, loading, results and error states. Existing logic sets loading=true before fetch and false only on success, so failures leave the spinner visible. Propose pseudocode that preserves results on success, shows an error on failure and always clears loading. Include the two distinguishing checks. ``` #### Hasil yang diharapkan ``` Focused async pseudocode and success/failure checks covering final loading state and visible result or error. ``` #### Periksa hasil ``` Check that loading is cleared in both branches without suppressing the error. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mimo-v2-pro` [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/id/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=chat) Xiaomi /`mimo-v2-pro` ### Mulai MiMo-V2-Pro adalah model teks Xiaomi yang berfokus pada agen untuk rekayasa perangkat lunak, perencanaan beberapa langkah, dan pekerjaan berbasis alat. Konteks hingga 1 juta token membantu mempertahankan materi proyek yang besar, batasan tugas, dan pengamatan berturut-turut dalam alur kerja yang koheren. Masukan yang diterima Teks Hasil Teks ### Tersedia di Ailoot · masukan & metode **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Masukan `text` Keluaran `text` Format keluaran json atau SSE | Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan | | --- | --- | --- | --- | --- | | Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan mimo-v2-pro | Bawaan— | | Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— | | Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— | | Kolom`messages[].name` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— | | Kolom`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse | | Kolom`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`temperature` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`top_p` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`stop` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`tools` | Jenis`function_tool[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`tools[].type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`tools[].function.name` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— | | Kolom`tools[].function.description` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`tool_choice` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`response_format` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`reasoning_effort` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`reasoning` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`service_tier` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`instructions` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— | | Kolom`functions` | Jenis`function[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`function_call` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`prompt_cache_options` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`modalities` | Jenis`string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— | | Kolom`provider` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— | | Kolom`cache_control.ttl` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— | Kombinasi bahan masukan **Teks** · Teks UTF8 `messages[].content` Parameter metode dan siklus hidup | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`messages` | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content | | Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting | | Parameter`output_modalities` | Kontraktext | | Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull | Siklus hidup: `synchronous_or_streamed` Kirim ID model yang tepat bersama messages. Panjang konteks bukan batas keluaran. File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat. ### Paket Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih. Mode Fast Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih Mode Flex Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih Upaya penalaran maksimum Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default #### Tarif Ailoot #### Harga menurut konfigurasi | Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya | | --- | --- | --- | | KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.0022** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.0066** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKAliran Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mimo-v2-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='mimo-v2-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='mimo-v2-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") ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json atau SSE ##### Simpan semua hasil yang selesai Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan. Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan. ##### Jika respons asli perlu diperiksa Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan. Kolom respons | Kolom | Jenis | | --- | --- | | Kolom`choices[].index` | Jenisinteger | | Kolom`choices[].message.content` | Jenisstring\|null | | Kolom`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] | | Kolom`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring | | Kolom`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array | | Kolom`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null | | Kolom`usage` | Jenisobject | Kesalahan dan langkah berikutnya | Respons | Kondisi | Langkah berikutnya | | --- | --- | --- | | Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/id/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=chat) #### Alias jalur metode Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas. #### ID pemanggil terkait [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/id/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mimo-v2-pro` [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/id/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=messages) Xiaomi /`mimo-v2-pro` ### Mulai MiMo-V2-Pro adalah model teks Xiaomi yang berfokus pada agen untuk rekayasa perangkat lunak, perencanaan beberapa langkah, dan pekerjaan berbasis alat. Konteks hingga 1 juta token membantu mempertahankan materi proyek yang besar, batasan tugas, dan pengamatan berturut-turut dalam alur kerja yang koheren. Masukan yang diterima Teks Hasil json · sse ### Tersedia di Ailoot · masukan & metode **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Masukan `text` Keluaran `json`, `sse` Format keluaran JSON atau SSE | Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan | | --- | --- | --- | --- | --- | | Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan mimo-v2-pro | Bawaan— | | Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— | | Kolom`messages[].content` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse | Kombinasi bahan masukan **Teks** · Teks UTF-8 `string messages[].content` Parameter metode dan siklus hidup | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`text_file_material` | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. | Siklus hidup: `synchronous_or_streamed` ### Paket Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih. Mode Fast Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih Mode Flex Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih Upaya penalaran maksimum Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default #### Tarif Ailoot #### Harga menurut konfigurasi | Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya | | --- | --- | --- | | KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.0022** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.0066** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap ```json { "model": "mimo-v2-pro", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'mimo-v2-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': 'mimo-v2-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)) ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON atau SSE ##### Simpan semua hasil yang selesai Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan. Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran. ##### Jika respons asli perlu diperiksa Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan. Kolom respons | Kolom | Jenis | | --- | --- | | Kolom`id` | Jenisstring | | Kolom`model` | Jenisstring | | Kolom`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Kolom`stop_reason` | Jenisstring\|null | | Kolom`usage` | Jenisobject | Kesalahan dan langkah berikutnya | Respons | Kondisi | Langkah berikutnya | | --- | --- | --- | | Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/id/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=messages) #### Alias jalur metode Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas. #### ID pemanggil terkait [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/id/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=messages) FAQ · mimo-v2-pro Input dan hasil apa yang tersedia? `POST /v1/chat/completions` · `mimo-v2-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mimo-v2-pro`: `text` → `json`, `sse` Kolom apa yang digunakan permintaan? `POST /v1/chat/completions` · `mimo-v2-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mimo-v2-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Batasan apa yang berlaku? `POST /v1/chat/completions` · `mimo-v2-pro`: `messages.min_items`: `1` Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda. ## Perusahaan dan portofolio proyeknya Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan. ## Beli token dengan diskon. Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token. Langganan Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda. Kode promo hingga 50% Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif. Biaya dalam riwayat Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan. [Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/id/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/id/) ## Hubungkan API ke produk yang Anda jual. SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller. Aplikasi komersial Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda. Lisensi reseller Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis. Dokumen di situs Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi. [Minta lisensi reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Penawaran dan perjanjian lisensi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=id) ## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan. Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan. Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.