Source: https://ailoot.ai/models/kk/minimax-m3-1-flash-preview/ Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/minimax-m3-1-flash-preview/ Language: kk # MiniMax-M3.1-Flash-Preview [Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/minimax-m3-1-flash-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/minimax-m3-1-flash-preview/facts.json) ## [MiniMax-M3.1-Flash-Preview](https://ailoot.ai/models/kk/minimax-m3-1-flash-preview/) Бағдарламалауға және күрделі тапсырмаларға арналған, пайымдау тереңдігі реттелетін және контексті 1 млн токенге дейін жететін мультимодальды модель. - [**Ailoot · Anthropic хабарламалары** `POST /v1/messages` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/minimax-m3-1-flash-preview/#method-0) - [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/minimax-m3-1-flash-preview/#method-1) - [**Ailoot · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/minimax-m3-1-flash-preview/#method-2) 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`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=messages) 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 | Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі | | --- | --- | --- | --- | --- | | Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер MiniMax-M3.1-Flash-Preview | Әдепкі— | | Өріс`messages` | Түрі`message[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— | | Өріс`messages[].role` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— | | Өріс`messages[].content` | Түрі`string\|content_block[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`system` | Түрі`string\|content_block[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`max_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Шектеу қолданылатын нысан: таңдалған модельдің/карточканың нақты жоғарғы шегі | Әдепкі— | | Өріс`stream` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse | | Өріс`temperature` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`top_p` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`stop_sequences` | Түрі`string[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`tools` | Түрі`tool[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`tools[].name` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: құрал берілген | Әдепкі— | | Өріс`tools[].description` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`tools[].input_schema` | Түрі`JSON_schema` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`tool_choice` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`thinking.type` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`thinking.budget_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`output_config.effort` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`metadata` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`cache_control` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер 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 | Параметр | Параметр талаптары | | --- | --- | | Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext, image | | Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, messages, max\_tokens | | Параметр`optional_controls` | Параметр талаптарыnull | | Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json | | Параметр`text_file_material` | Параметр 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 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 →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/) ### Сұрау мысалдары #### Ailoot · Anthropic хабарламалары Мәтін мысалыКіріс, суретPython SDKNode.js SDKPython ағыны ```bash 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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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")) ``` ```js 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); ``` ```python 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 | Өріс | Түрі | | --- | --- | | Өріс`id` | Түріstring | | Өріс`model` | Түріstring | | Өріс`content[]` | Түріtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Өріс`stop_reason` | Түріstring\|null | | Өріс`usage` | Түріobject | Қателер және келесі қадамдар | Жауап | Шарт | Келесі қадам | | --- | --- | --- | | Жауап400 · `invalid_request_error` | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. | ### Балама атаулар #### Модельдердің балама атаулары **Ailoot** [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=messages) #### Әдіс жолдарының балама атаулары Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз. #### Шақыруға арналған байланысты ID [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=messages) **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview` [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=responses) 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 | Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі | | --- | --- | --- | --- | --- | | Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер MiniMax-M3.1-Flash-Preview | Әдепкі— | | Өріс`input` | Түрі`string\|input_item[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`instructions` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`input[].type` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Әдепкі— | | Өріс`input[].content` | Түрі`string\|content_part[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`input[].call_id` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function\_call\_output; нақты қайтарылған call\_id мәнін сақтаңыз | Әдепкі— | | Өріс`input[].output` | Түрі`string\|content_part[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function\_call\_output | Әдепкі— | | Өріс`max_output_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`stream` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse | | Өріс`temperature` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`top_p` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`tools` | Түрі`tool[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`tool_choice` | Түрі`string\|object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`parallel_tool_calls` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`reasoning.effort` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`reasoning.summary` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`text.format` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`text.verbosity` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`include` | Түрі`string[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`store` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`previous_response_id` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер ID талабы: Қолдау көрсетілетін жалғастырудан алынған нақты жауап ID-і ғана Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`service_tier` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`prompt_cache_key` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`prompt_cache_options` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер 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 | Параметр | Параметр талаптары | | --- | --- | | Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext, image | | Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, input | | Параметр`optional_controls` | Параметр талаптарыnull | | Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json | | Параметр`text_file_material` | Параметр 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 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 →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/) ### Сұрау мысалдары #### Ailoot · OpenAI Responses Мәтін мысалыКіріс, суретPython SDKNode.js SDKPython ағыны ```bash 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 ``` ```bash 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 ``` ```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) 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")) ``` ```js 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); ``` ```python 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 | Өріс | Түрі | | --- | --- | | Өріс`id` | Түріstring | | Өріс`status` | Түріstring | | Өріс`output[]` | Түріmessage\|reasoning\|function\_call\|other item | | Өріс`output[].content[]` | Түріcontent part | | Өріс`usage` | Түріobject | Қателер және келесі қадамдар | Жауап | Шарт | Келесі қадам | | --- | --- | --- | | Жауап400 · `invalid_request_error` | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. | ### Балама атаулар #### Модельдердің балама атаулары **Ailoot** [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=responses) #### Әдіс жолдарының балама атаулары Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз. #### Шақыруға арналған байланысты ID [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=responses) **Ailoot · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview` [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=chat) 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 | Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі | | --- | --- | --- | --- | --- | | Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер MiniMax-M3.1-Flash-Preview | Әдепкі— | | Өріс`messages` | Түрі`message[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— | | Өріс`messages[].role` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер 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— | | Өріс`messages[].content` | Түрі`string\|content_part[]\|null` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`messages[].tool_calls` | Түрі`tool_call[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`messages[].tool_call_id` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— | | Өріс`messages[].name` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`messages[].reasoning_content` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— | | Өріс`messages[].reasoning_details` | Түрі`object\|array` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`max_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`max_completion_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`stream` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse | | Өріс`stream_options.include_usage` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`temperature` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`top_p` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`stop` | Түрі`string\|string[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`tools` | Түрі`function_tool[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`tools[].type` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`tools[].function.name` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— | | Өріс`tools[].function.description` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`tools[].function.parameters` | Түрі`JSON_schema` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— | | Өріс`tool_choice` | Түрі`string\|object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`parallel_tool_calls` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`response_format` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`reasoning_effort` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`reasoning` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`service_tier` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`instructions` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— | | Өріс`functions` | Түрі`function[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`function_call` | Түрі`string\|object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— | | Өріс`prompt_cache_options` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер 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 | Параметр | Параметр талаптары | | --- | --- | | Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext, image | | Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, messages | | Параметр`optional_controls` | Параметр талаптарыnull | | Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json | | Параметр`text_file_material` | Параметр 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 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 →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/) ### Сұрау мысалдары #### Ailoot · OpenAI чаты Мәтін мысалыКіріс, суретPython SDKNode.js SDKPython ағыны ```bash 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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```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) 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")) ``` ```js 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); ``` ```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='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 | Өріс | Түрі | | --- | --- | | Өріс`choices[].index` | Түріinteger | | Өріс`choices[].message.content` | Түріstring\|null | | Өріс`choices[].message.tool_calls` | Түріtool\_call\[\] | | Өріс`choices[].message.reasoning_content` | Түріstring | | Өріс`choices[].message.reasoning_details` | Түріobject\|array | | Өріс`choices[].finish_reason` | Түріstring\|null | | Өріс`usage` | Түріobject | Қателер және келесі қадамдар | Жауап | Шарт | Келесі қадам | | --- | --- | --- | | Жауап400 · `invalid_request_error` | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. | ### Балама атаулар #### Модельдердің балама атаулары **Ailoot** [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=chat) #### Әдіс жолдарының балама атаулары Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз. #### Шақыруға арналған байланысты ID [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=chat) 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` 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](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/subscriptions/) · [Модель бағасын көру](https://ailoot.ai/models/kk/) ## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта мен лицензиялық шарт](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=kk) ## Ailoot · Компания және оның жобалар портфелі Ailoot жинақталған жұмыс тәжірибесіне, кең клиенттік базаға, тұрақты қызметке және KPI көрсеткіштерін үздіксіз бақылауға сүйенеді. Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі. Ailoot осы тәжірибені клиенттердің өнімдерінде, агенттерінде, қолданбаларында және автоматтандыруларында жасанды интеллект мүмкіндіктеріне API арқылы қол жеткізуді қамтамасыз етуге пайдаланады.