Nex-N2.5-miniは、Nex-N2.5エージェントファミリーに属する、Nex AGIの小型マルチモーダル版です。ProとともにNex-N2のマルチモーダル基盤を基にし、コンピューター操作、ウェブ閲覧、視覚に基づくタスク実行を改善しています。開発元は視覚的フィードバックを、一度の画像説明の素材だけでなく、エージェントが進捗を確認する方法の一部として扱います。
ユーザーの目標、関連する画面や資料情報、明確な完了基準を添えて、エージェントのタスクを準備します。許可する操作と、成功を示す観測を指定してください。依頼の例は「提示したスクリーンショットから、この変更に必要な操作部を特定し、次の操作を説明し、返された状態を目標と照合してください」です。
モデルは画面の状態を解釈し、関数や操作を提案できます。周辺アプリケーションがその操作を実行し、次のスクリーンショットや他の結果を返します。クリックの提案や生成コードは、アプリケーションが実行するまではテキスト結果です。実際の観測で、続行するか計画を修正するかを決めてください。
開発元のテンプレートは、reasoning_effortで動作を選びます。Noneは推論過程なしで直接回答します。Mediumは適応的な既定値で、思考するか、どの程度思考するかをモデルが選びます。Highは応答前に必ず思考を有効にします。開発元は参照仕様でtemperature 0.7、top-p 0.95、top-k 40を推奨しています。
短い説明、資料に基づく一覧、次の操作の提案など、必要な回答形式はモードと別に示します。テンプレートの推論の労力の制御を、別モデルのthinkingフラグに黙って置き換えてはいけません。中間分析と最終内容を区別してください。
Nex系列は、提供されたツール定義を使う関数呼び出しと、呼び出しを構造化された内容へ抽出するパーサーを文書化しています。各関数の目的とパラメータを定義し、返された観測をタスクの文脈に残します。継続するブラウザーやプログラムのタスクでは、実際の結果で進捗を維持し、自己修正する必要があります。
Miniの文書化された役割はマルチモーダルで、同ファミリーのテキスト専用Maxとは別です。知識タスクでは関連する文章を、プログラムのタスクでは実装と期待動作を提示します。最終成果物から根拠を参照できるよう、ファイルと資料のラベルを保持してください。
利用可能な資料、画像の表現、会話、推論、ツール結果を一緒に配分します。ワークフロー全体で、最新の意味のある観測とユーザーが求める結果を明示したままにします。詳細な行動計画を完了した結果と同一視せず、最終引き継ぎでは、提案と、結果が返された操作を区別してください。
有用な出力は、アプリケーションが提供した観測に基づく説明、コード案、一連の操作です。画像の詳細をスクリーンショットと、出典に依存する主張を正式な資料と照合します。Maxのパラメータ数や文書化されていない汎用の出力上限を引き継がず、Miniの正確な版名と推論モードを維持してください。
", "aboutText": "Nex-N2.5-miniは、Nex-N2.5エージェントファミリーに属する、Nex AGIの小型マルチモーダル版です。ProとともにNex-N2のマルチモーダル基盤を基にし、コンピューター操作、ウェブ閲覧、視覚に基づくタスク実行を改善しています。開発元は視覚的フィードバックを、一度の画像説明の素材だけでなく、エージェントが進捗を確認する方法の一部として扱います。\n\n### 観測し、操作し、確認する\n\nユーザーの目標、関連する画面や資料情報、明確な完了基準を添えて、エージェントのタスクを準備します。許可する操作と、成功を示す観測を指定してください。依頼の例は「提示したスクリーンショットから、この変更に必要な操作部を特定し、次の操作を説明し、返された状態を目標と照合してください」です。\n\nモデルは画面の状態を解釈し、関数や操作を提案できます。周辺アプリケーションがその操作を実行し、次のスクリーンショットや他の結果を返します。クリックの提案や生成コードは、アプリケーションが実行するまではテキスト結果です。実際の観測で、続行するか計画を修正するかを決めてください。\n\n### 3つの思考モード\n\n開発元のテンプレートは、reasoning_effortで動作を選びます。Noneは推論過程なしで直接回答します。Mediumは適応的な既定値で、思考するか、どの程度思考するかをモデルが選びます。Highは応答前に必ず思考を有効にします。開発元は参照仕様でtemperature 0.7、top-p 0.95、top-k 40を推奨しています。\n\n短い説明、資料に基づく一覧、次の操作の提案など、必要な回答形式はモードと別に示します。テンプレートの推論の労力の制御を、別モデルのthinkingフラグに黙って置き換えてはいけません。中間分析と最終内容を区別してください。\n\n### 関数と有用な結果\n\nNex系列は、提供されたツール定義を使う関数呼び出しと、呼び出しを構造化された内容へ抽出するパーサーを文書化しています。各関数の目的とパラメータを定義し、返された観測をタスクの文脈に残します。継続するブラウザーやプログラムのタスクでは、実際の結果で進捗を維持し、自己修正する必要があります。\n\nMiniの文書化された役割はマルチモーダルで、同ファミリーのテキスト専用Maxとは別です。知識タスクでは関連する文章を、プログラムのタスクでは実装と期待動作を提示します。最終成果物から根拠を参照できるよう、ファイルと資料のラベルを保持してください。\n\n### 長いタスクの準備\n\n利用可能な資料、画像の表現、会話、推論、ツール結果を一緒に配分します。ワークフロー全体で、最新の意味のある観測とユーザーが求める結果を明示したままにします。詳細な行動計画を完了した結果と同一視せず、最終引き継ぎでは、提案と、結果が返された操作を区別してください。\n\n有用な出力は、アプリケーションが提供した観測に基づく説明、コード案、一連の操作です。画像の詳細をスクリーンショットと、出典に依存する主張を正式な資料と照合します。Maxのパラメータ数や文書化されていない汎用の出力上限を引き継がず、Miniの正確な版名と推論モードを維持してください。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Choose the next interface step\n\nA user wants to enable weekly reports. Supplied interface state: the Reports page shows a Weekly reports checkbox unchecked, a disabled Save button and an unsaved-changes indicator absent. Describe the next proposed interaction, the expected state after it and what must be observed before claiming the setting is saved. Use only this textual state description.A short proposed-action sequence with an expected intermediate state and a separate saved-state verification criterion.Check that the answer does not claim the setting is saved merely because the checkbox was selected.nex-agi/nex-n2.5-miniNex-N2.5-miniは、コンピューター操作、ブラウザーのタスク、視覚的フィードバック向けの、Nex AGIの小型マルチモーダルエージェント版です。直接・適応・思考のモードと関数呼び出しを組み合わせ、渡されたタスクや画面の観測から、テキストと操作の提案を生成します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Nex-N2.5-miniは、Nex-N2.5エージェントファミリーに属する、Nex AGIの小型マルチモーダル版です。ProとともにNex-N2のマルチモーダル基盤を基にし、コンピューター操作、ウェブ閲覧、視覚に基づくタスク実行を改善しています。開発元は視覚的フィードバックを、一度の画像説明の素材だけでなく、エージェントが進捗を確認する方法の一部として扱います。
ユーザーの目標、関連する画面や資料情報、明確な完了基準を添えて、エージェントのタスクを準備します。許可する操作と、成功を示す観測を指定してください。依頼の例は「提示したスクリーンショットから、この変更に必要な操作部を特定し、次の操作を説明し、返された状態を目標と照合してください」です。
モデルは画面の状態を解釈し、関数や操作を提案できます。周辺アプリケーションがその操作を実行し、次のスクリーンショットや他の結果を返します。クリックの提案や生成コードは、アプリケーションが実行するまではテキスト結果です。実際の観測で、続行するか計画を修正するかを決めてください。
開発元のテンプレートは、reasoning_effortで動作を選びます。Noneは推論過程なしで直接回答します。Mediumは適応的な既定値で、思考するか、どの程度思考するかをモデルが選びます。Highは応答前に必ず思考を有効にします。開発元は参照仕様でtemperature 0.7、top-p 0.95、top-k 40を推奨しています。
短い説明、資料に基づく一覧、次の操作の提案など、必要な回答形式はモードと別に示します。テンプレートの推論の労力の制御を、別モデルのthinkingフラグに黙って置き換えてはいけません。中間分析と最終内容を区別してください。
Nex系列は、提供されたツール定義を使う関数呼び出しと、呼び出しを構造化された内容へ抽出するパーサーを文書化しています。各関数の目的とパラメータを定義し、返された観測をタスクの文脈に残します。継続するブラウザーやプログラムのタスクでは、実際の結果で進捗を維持し、自己修正する必要があります。
Miniの文書化された役割はマルチモーダルで、同ファミリーのテキスト専用Maxとは別です。知識タスクでは関連する文章を、プログラムのタスクでは実装と期待動作を提示します。最終成果物から根拠を参照できるよう、ファイルと資料のラベルを保持してください。
利用可能な資料、画像の表現、会話、推論、ツール結果を一緒に配分します。ワークフロー全体で、最新の意味のある観測とユーザーが求める結果を明示したままにします。詳細な行動計画を完了した結果と同一視せず、最終引き継ぎでは、提案と、結果が返された操作を区別してください。
有用な出力は、アプリケーションが提供した観測に基づく説明、コード案、一連の操作です。画像の詳細をスクリーンショットと、出典に依存する主張を正式な資料と照合します。Maxのパラメータ数や文書化されていない汎用の出力上限を引き継がず、Miniの正確な版名と推論モードを維持してください。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 nex-agi/nex-n2.5-mini | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.00005 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.00005 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nex-agi/nex-n2.5-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='nex-agi/nex-n2.5-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='nex-agi/nex-n2.5-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njsonまたはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-mini
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
nex-agi/nex-n2.5-miniNex-N2.5-miniは、コンピューター操作、ブラウザーのタスク、視覚的フィードバック向けの、Nex AGIの小型マルチモーダルエージェント版です。直接・適応・思考のモードと関数呼び出しを組み合わせ、渡されたタスクや画面の観測から、テキストと操作の提案を生成します。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Nex-N2.5-miniは、Nex-N2.5エージェントファミリーに属する、Nex AGIの小型マルチモーダル版です。ProとともにNex-N2のマルチモーダル基盤を基にし、コンピューター操作、ウェブ閲覧、視覚に基づくタスク実行を改善しています。開発元は視覚的フィードバックを、一度の画像説明の素材だけでなく、エージェントが進捗を確認する方法の一部として扱います。
ユーザーの目標、関連する画面や資料情報、明確な完了基準を添えて、エージェントのタスクを準備します。許可する操作と、成功を示す観測を指定してください。依頼の例は「提示したスクリーンショットから、この変更に必要な操作部を特定し、次の操作を説明し、返された状態を目標と照合してください」です。
モデルは画面の状態を解釈し、関数や操作を提案できます。周辺アプリケーションがその操作を実行し、次のスクリーンショットや他の結果を返します。クリックの提案や生成コードは、アプリケーションが実行するまではテキスト結果です。実際の観測で、続行するか計画を修正するかを決めてください。
開発元のテンプレートは、reasoning_effortで動作を選びます。Noneは推論過程なしで直接回答します。Mediumは適応的な既定値で、思考するか、どの程度思考するかをモデルが選びます。Highは応答前に必ず思考を有効にします。開発元は参照仕様でtemperature 0.7、top-p 0.95、top-k 40を推奨しています。
短い説明、資料に基づく一覧、次の操作の提案など、必要な回答形式はモードと別に示します。テンプレートの推論の労力の制御を、別モデルのthinkingフラグに黙って置き換えてはいけません。中間分析と最終内容を区別してください。
Nex系列は、提供されたツール定義を使う関数呼び出しと、呼び出しを構造化された内容へ抽出するパーサーを文書化しています。各関数の目的とパラメータを定義し、返された観測をタスクの文脈に残します。継続するブラウザーやプログラムのタスクでは、実際の結果で進捗を維持し、自己修正する必要があります。
Miniの文書化された役割はマルチモーダルで、同ファミリーのテキスト専用Maxとは別です。知識タスクでは関連する文章を、プログラムのタスクでは実装と期待動作を提示します。最終成果物から根拠を参照できるよう、ファイルと資料のラベルを保持してください。
利用可能な資料、画像の表現、会話、推論、ツール結果を一緒に配分します。ワークフロー全体で、最新の意味のある観測とユーザーが求める結果を明示したままにします。詳細な行動計画を完了した結果と同一視せず、最終引き継ぎでは、提案と、結果が返された操作を区別してください。
有用な出力は、アプリケーションが提供した観測に基づく説明、コード案、一連の操作です。画像の詳細をスクリーンショットと、出典に依存する主張を正式な資料と照合します。Maxのパラメータ数や文書化されていない汎用の出力上限を引き継がず、Miniの正確な版名と推論モードを維持してください。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 nex-agi/nex-n2.5-mini | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.00005 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.00005 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0002 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000005 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "nex-agi/nex-n2.5-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nex-agi/nex-n2.5-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nex-agi/nex-n2.5-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSONまたはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-mini
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
英語の技術例
Choose the next interface step\n\nA user wants to enable weekly reports. Supplied interface state: the Reports page shows a Weekly reports checkbox unchecked, a disabled Save button and an unsaved-changes indicator absent. Describe the next proposed interaction, the expected state after it and what must be observed before claiming the setting is saved. Use only this textual state description.A short proposed-action sequence with an expected intermediate state and a separate saved-state verification criterion.Check that the answer does not claim the setting is saved merely because the checkbox was selected.