models

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Markdown · JSON

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Бағдарламалауға және күрделі тапсырмаларға арналған, пайымдау тереңдігі реттелетін және контексті 1 млн токенге дейін жететін мультимодальды модель.

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

Код пен құралдар қамтылған ұзақ тапсырма

MiniMax M3.1-Flash-Preview — бағдарламалауға, пайымдауға және күрделі тапсырмаларды құрылымды орындауға арналған M сериясының алдын ала шығарылған мультимодальды моделі. Өндіруші бастапқы материалдар мен рет-ретімен жасалатын әрекеттер арасындағы байланысты сақтау қажет құрал қолдануды және ұзақ сессияларды атап көрсетеді.

Мәлімделген контекст терезесі — 1 000 000 токенге дейін. Ол ұзақ құжаттарға, код базаларына және көп қадамды тарихқа арналған. Үлкен контексті нұсқаулар, материалдар және жауап арасында бөліп, карточкадағы сұраудың қолжетімді шегін ескеру керек.

Пайымдау тереңдігін таңдау

Бұл нұсқада пайымдау әрдайым қосулы: жауап бермес бұрын модель күрделі тапсырманы қадамдарға бөледі. Оның тереңдігін effort параметрі low, medium, high, xhigh және max деңгейлерімен реттейді. Әдепкіде max таңдалған; жоғары деңгей әдетте егжей-тегжейлі пайымдауды, көбірек шығыс токендерін және ұзағырақ күтуді білдіреді.

Пайымдауды өшіру қарастырылмаған. Оның көлемін азайту үшін өндіруші тереңдік деңгейін төмендетуді ұсынады. Пайымдау мен қорытынды жауап бөлек қайтарылады, бұл дайын жауапты жеке мәтін ретінде көрсетуге мүмкіндік береді.

Материалдарды түсіну және нәтиже

Модель мүмкіндіктері мәтінді, суреттерді және видеоны түсінуді қамтиды. Осы Ailoot карточкасында мәтін мен суреттер қолжетімді, ал нәтиже — мәтіндік жауап. Кодты орындау, іздеу және файлдармен әрекет ету үшін модель ортақ тапсырма аясында басқара алатын қосылған құралдар қажет.

M3.1-Flash-Preview көрсетілген режимдері бар жеке нұсқа ретінде қарастырылуы керек. Оның пайымдау баптауы M3-тің ауыстырылатын режимдерінен өзгеше: алдын ала нұсқада үнемі қосулы пайымдаудың тереңдігі реттеледі.

Практикалық тапсырма

Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

Plan a backward-compatible rename

We must rename API field sku to product_code. Existing clients send sku; new clients will send product_code. Stored records currently contain only sku. Plan a compatible sequence for readers, writers, backfill and eventual removal. Define handling for requests that contain both fields with different values, and name the checks required before removal.

Күтілетін нәтиже

A staged compatibility plan with an explicit conflict rule and removal gates.

Нәтижені тексеру

The plan keeps old clients functional during transition and explicitly handles conflicting dual-field requests.
Ailoot · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages MiniMax-M3.1-Flash-Preview

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

MiniMax /MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Бастау

Бағдарламалауға және күрделі тапсырмаларға арналған, пайымдау тереңдігі реттелетін және контексті 1 млн токенге дейін жететін мультимодальды модель.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін · Суреттер
Нәтижелер
Мәтін

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages
Кіріс
text, image
Шығыс
text
Контекст
1 000 000 tokens
Ең үлкен шығыс
524 288 tokens
Шығыс пішімі
json немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
MiniMax-M3.1-Flash-Preview
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Элементтердің ең аз саны: 1
Әдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
user, assistant
Әдепкі—
Өрісmessages[].contentТүріstring|content_block[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
ӨрісsystemТүріstring|content_block[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmax_tokensТүріintegerТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Шектеу қолданылатын нысан: таңдалған модельдің/карточканың нақты жоғарғы шегі
Әдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
ӨрісtemperatureТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtop_pТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісstop_sequencesТүріstring[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtoolsТүріtool[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtools[].nameТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: құрал берілген
Әдепкі—
Өрісtools[].descriptionТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtools[].input_schemaТүріJSON_schemaТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtool_choiceТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісthinking.typeТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісthinking.budget_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісoutput_config.effortТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісmetadataТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісcache_controlТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

messages[].content немесе type=text блогы

Мәтін + сурет

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} немесе type=url дереккөзі

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext, image
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыnull
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
Параметрtext_file_materialПараметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет

Өмірлік цикл: exact retained published method

Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.

Тарифтер

Ailoot әдістерінің мөлшерлемелері

Ailoot Anthropic хабарламаларыPOST /v1/messages
Кіріс
0,0003 $ / 1K
Шығыс
0,0012 $ / 1K
Кэшті оқу
0,0003 $ / 1K
Кэшке жазу
0,0003 $ / 1K
Кэшке жазу, 5 мин
0,0003 $ / 1K tokens

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot · Anthropic хабарламалары

Мәтін мысалыКіріс, суретPython SDKNode.js SDKPython ағыны
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="MiniMax-M3.1-Flash-Preview",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "MiniMax-M3.1-Flash-Preview",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='MiniMax-M3.1-Flash-Preview',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot · Anthropic хабарламалары

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
ӨрісidТүріstring
ӨрісmodelТүріstring
Өрісcontent[]Түріtext|thinking|tool_use|other content block
Өрісstop_reasonТүріstring|null
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses MiniMax-M3.1-Flash-Preview

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

MiniMax /MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Бастау

Бағдарламалауға және күрделі тапсырмаларға арналған, пайымдау тереңдігі реттелетін және контексті 1 млн токенге дейін жететін мультимодальды модель.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін · Суреттер
Нәтижелер
Мәтін

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot · OpenAI Responses POST /v1/responses
Кіріс
text, image
Шығыс
text
Контекст
1 000 000 tokens
Ең үлкен шығыс
524 288 tokens
Шығыс пішімі
json немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
MiniMax-M3.1-Flash-Preview
Әдепкі—
ӨрісinputТүріstring|input_item[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
ӨрісinstructionsТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісinput[].typeТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
message, reasoning, function_call, function_call_output
Әдепкі—
Өрісinput[].contentТүріstring|content_part[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісinput[].call_idТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: function_call_output; нақты қайтарылған call_id мәнін сақтаңыз
Әдепкі—
Өрісinput[].outputТүріstring|content_part[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: function_call_output
Әдепкі—
Өрісmax_output_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
ӨрісtemperatureТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtop_pТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtoolsТүріtool[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtool_choiceТүріstring|objectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісparallel_tool_callsТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісreasoning.effortТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісreasoning.summaryТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtext.formatТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtext.verbosityТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісincludeТүріstring[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstoreТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісprevious_response_idТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
ID талабы: Қолдау көрсетілетін жалғастырудан алынған нақты жауап ID-і ғана
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісservice_tierТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісprompt_cache_keyТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісprompt_cache_optionsТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

кіріс мәтіні немесе input_text бөлігі

Мәтін + сурет

{type:input_image,image_url}

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext, image
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, input
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыnull
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
Параметрtext_file_materialПараметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет

Өмірлік цикл: exact retained published method

Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.

Тарифтер

Ailoot әдістерінің мөлшерлемелері

Ailoot OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Кіріс
0,0003 $ / 1K
Шығыс
0,0012 $ / 1K
Кэшті оқу
0,0003 $ / 1K
Кэшке жазу
0,0003 $ / 1K
Кэшке жазу, 5 мин
0,0003 $ / 1K tokens

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot · OpenAI Responses

Мәтін мысалыКіріс, суретPython SDKNode.js SDKPython ағыны
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
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)
resp = client.responses.create(model="MiniMax-M3.1-Flash-Preview", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="MiniMax-M3.1-Flash-Preview", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot · OpenAI Responses

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әр шығыс элементін және мазмұн бөлігін, функцияның нақты call_id мәнін, шифрланған пайымдауды және пайдалану деректерін сақтаңыз. Ағында оқиғалар мен элементтердің барлық сәйкестендіру деректерін сақтаңыз.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
ӨрісidТүріstring
ӨрісstatusТүріstring
Өрісoutput[]Түріmessage|reasoning|function_call|other item
Өрісoutput[].content[]Түріcontent part
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Ailoot · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions MiniMax-M3.1-Flash-Preview

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

MiniMax /MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Бастау

Бағдарламалауға және күрделі тапсырмаларға арналған, пайымдау тереңдігі реттелетін және контексті 1 млн токенге дейін жететін мультимодальды модель.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін · Суреттер
Нәтижелер
Мәтін

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions
Кіріс
text, image
Шығыс
text
Контекст
1 000 000 tokens
Ең үлкен шығыс
524 288 tokens
Шығыс пішімі
json немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
MiniMax-M3.1-Flash-Preview
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Элементтердің ең аз саны: 1
Әдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Мысалдар: system, user, assistant, tool, function
Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты.
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmessages[].contentТүріstring|content_part[]|nullТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].tool_callsТүріtool_call[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].tool_call_idТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз
Әдепкі—
Өрісmessages[].nameТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].reasoning_contentТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз
Әдепкі—
Өрісmessages[].reasoning_detailsТүріobject|arrayТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmax_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmax_completion_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
Өрісstream_options.include_usageТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtemperatureТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtop_pТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstopТүріstring|string[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtoolsТүріfunction_tool[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtools[].typeТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtools[].function.nameТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген
Әдепкі—
Өрісtools[].function.descriptionТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtools[].function.parametersТүріJSON_schemaТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtool_choiceТүріstring|objectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісparallel_tool_callsТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісresponse_formatТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісreasoning_effortТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісreasoningТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісservice_tierТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісinstructionsТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Үйлесімділік өрісі
Әдепкі—
ӨрісfunctionsТүріfunction[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісfunction_callТүріstring|objectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісprompt_cache_optionsТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

messages[].content

Мәтін + сурет

{type:image_url,image_url:{url,detail}}

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext, image
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыnull
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
Параметрtext_file_materialПараметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет

Өмірлік цикл: exact retained published method

Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.

Тарифтер

Ailoot әдістерінің мөлшерлемелері

Ailoot OpenAI чатыPOST /v1/chat/completions
Кіріс
0,0003 $ / 1K
Шығыс
0,0012 $ / 1K
Кэшті оқу
0,0003 $ / 1K
Кэшке жазу
0,0003 $ / 1K
Кэшке жазу, 5 мин
0,0003 $ / 1K tokens

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot · OpenAI чаты

Мәтін мысалыКіріс, суретPython SDKNode.js SDKPython ағыны
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3.1-Flash-Preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "MiniMax-M3.1-Flash-Preview",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
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='MiniMax-M3.1-Flash-Preview',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")

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot · OpenAI чаты

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
Өрісchoices[].indexТүріinteger
Өрісchoices[].message.contentТүріstring|null
Өрісchoices[].message.tool_callsТүріtool_call[]
Өрісchoices[].message.reasoning_contentТүріstring
Өрісchoices[].message.reasoning_detailsТүріobject|array
Өрісchoices[].finish_reasonТүріstring|null
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

FAQ · MiniMax-M3.1-Flash-Preview
Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

POST /v1/messages · MiniMax-M3.1-Flash-Preview: text, image → text

POST /v1/responses · MiniMax-M3.1-Flash-Preview: text, image → text

POST /v1/chat/completions · MiniMax-M3.1-Flash-Preview: text, image → text

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

POST /v1/messages · MiniMax-M3.1-Flash-Preview: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1/responses · MiniMax-M3.1-Flash-Preview: model, input, instructions, stream

POST /v1/chat/completions · MiniMax-M3.1-Flash-Preview: model, messages, stream

Қандай шектеулер қолданылады?

POST /v1/messages · MiniMax-M3.1-Flash-Preview: ctx: 1000000; max_out: 524288; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1/responses · MiniMax-M3.1-Flash-Preview: ctx: 1000000; max_out: 524288

POST /v1/chat/completions · MiniMax-M3.1-Flash-Preview: ctx: 1000000; max_out: 524288; messages.min_items: 1

Толығырақ

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым
Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.
50% дейінгі промокод
Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.
Тарихтағы шығындар
Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

Жазылым таңдау · Модель бағасын көру

API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба
Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.
Реселлер лицензиясы
Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.
Сайттағы құжаттар
Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

Реселлер лицензиясын сұрау · Оферта мен лицензиялық шарт