MiniMax M2-her — рөлдік ойынға, кейіпкер әңгімесіне және сюжетке негізделген әрекеттесуге арналған MiniMax компаниясының диалогқа бағытталған мәтіндік моделі. Бұл жалпы бағдарламалауға және агенттерге арналған MiniMax M2 моделінен бөлек профиль. Өндіруші оны бірізді ойдан шығарылған әлемдерге, оқиғаны белсенді өрбітуге және пайдаланушының диалог қалауларына сәйкестікке бағыттап дамытады. Кірісі мен шығысы — мәтін; арнайы нұсқаулық аралас мәтін-сурет кірісін қолдамайды.
Өндірушінің диалог форматы әдеттегі system, user және assistant хабарламаларымен шектелмейді. system рөлі модельдің тұлғасын, мінезін және әрекетін анықтайды. user_system рөлі пайдаланушының кейіпкерін не бейнесін анықтайды, ал group сценарийді не әңгіме тобын белгілейді. Оқиғаға бірнеше адам, әртүрлі білім немесе белгілі қатынас кірсе, осы айырмашылықтарды анық ұстаңыз.
Модельге оқиға ортасын, кейіпкердің уәждерін және шын болып қалуға тиіс фактілерді беріңіз. Пайдаланушы әрекеттерін кім басқаратынын және қай таңдаулар жауап беру үшін ашық қалуға тиіс екенін сипаттаңыз. Мысал көрініс тапсырмасы: «Мұрағатшы ретінде жалғастыр, қалыптасқан жұмбақты сақта және менің кейіпкерім қалай әрекет ететінін шешпей, бір жаңа ишара ұсын». Бұл модельден әрекеттесудің екі жағын да жазуды сұрамай, жауапқа икемді алмасуды дайындайды.
M2-her қажетті диалог үлгісін көрсету үшін sample_message_user және sample_message_ai хабарламаларын қолдайды. Өндіруші бірден үшке дейін қысқа мысал ұсынады. Оларды дауыс мәнерін, ырғақты және баяндаудың диалогпен байланысын белгілеуге пайдаланып, стильді нақтыламай контексті жұмсайтын ұзын мысалдан аулақ болыңыз. Мысалдар басқа хабарламалар сияқты кіріс бюджетіне есептеледі.
MiniMax даму бағыты кейіпкер даралығын, әлем ережелерін, сюжет қозғалысының әртүрлілігін және пайдаланушының таңдау еркіндігін баса көрсетеді. Маңызды болса, жоспарланған қарқынды, мысалы, тыныш әңгіме, біртіндеп ашылу немесе жаңа шиеленісті көрсетіңіз. Түзету үшін кейіпкерге не хронологияға сай келмейтін нақты жолды не оқиғаны атап, көріністің қалған бөлігін сақтайтын түзету сұраңыз.
Құжатталған жұмыс бірнеше кезекке созылатын диалогқа пайдаланушы мен көмекшінің толық тарихын хронологиялық ретпен қосады. Бұл тарих келесі жауапқа бұрынғы оқиғалар мен қалыптасқан қатынастар туралы дәлел береді. Жалғасатын оқиғаны дайындағанда негізгі есімдер мен соңғы оқиғаларды анық ұстаңыз. Контекст тарихы модельге беріледі; оны әңгімеден тыс шексіз жадпен шатастырмау керек.
Өндірушінің рөлдік ойын зерттеуі әртүрлілікті, сабақтастықты және жауап икемділігін жақсарту үшін диалог синтезі мен онлайн қалауды үйренуді пайдаланады. Бұл оқыту әдістері өндіруші моделін сипаттайды, әр жеке оқиға қатесіз қалады деген кепілдік емес. Жауап диалогты дұрыс кейіпкерге тиесілі етіп көрсететінін және ортаның физикалық не ойдан шығарылған ережелерін сақтайтынын тексеріңіз.
Арнайы M2-her нұсқаулығында 64K контекст және ең көбі 2 048 токендік жауап көрсетілген. Ол сондай-ақ ағындық шығысты және іріктеудің temperature 1.0 пен top-p 0.95 әдепкі мәндерін құжаттайды. Диалогтың бір кезегіне сай жауап ұзындығын таңдаңыз; тым ұзын үзінді пайдаланушының келесі шешімін ығыстыруы немесе жауап бюджеті салдарынан үзілуі мүмкін.
Пайдалы нәтиже — берілген ортаға сай келетін және келесі әрекеттесуге шақыратын кейіпкер жауабы, баяндау үзіндісі немесе жалғасқан көрініс. Баяндау көзқарасын, кейіпкер еркіндігін, сілтемелердің бірізділігін және сұралған аяқталуды тексеріңіз. M2-her-дің атаулы рөлдік ойын форматы мен шектері басқа MiniMax тілдік, визуалды және медиа модельдерінен бөлек қалады.
", "aboutText": "MiniMax M2-her — рөлдік ойынға, кейіпкер әңгімесіне және сюжетке негізделген әрекеттесуге арналған MiniMax компаниясының диалогқа бағытталған мәтіндік моделі. Бұл жалпы бағдарламалауға және агенттерге арналған MiniMax M2 моделінен бөлек профиль. Өндіруші оны бірізді ойдан шығарылған әлемдерге, оқиғаны белсенді өрбітуге және пайдаланушының диалог қалауларына сәйкестікке бағыттап дамытады. Кірісі мен шығысы — мәтін; арнайы нұсқаулық аралас мәтін-сурет кірісін қолдамайды.\n\n### Әлемді және екі рөлді анықтаңыз\n\nӨндірушінің диалог форматы әдеттегі system, user және assistant хабарламаларымен шектелмейді. system рөлі модельдің тұлғасын, мінезін және әрекетін анықтайды. user_system рөлі пайдаланушының кейіпкерін не бейнесін анықтайды, ал group сценарийді не әңгіме тобын белгілейді. Оқиғаға бірнеше адам, әртүрлі білім немесе белгілі қатынас кірсе, осы айырмашылықтарды анық ұстаңыз.\n\nМодельге оқиға ортасын, кейіпкердің уәждерін және шын болып қалуға тиіс фактілерді беріңіз. Пайдаланушы әрекеттерін кім басқаратынын және қай таңдаулар жауап беру үшін ашық қалуға тиіс екенін сипаттаңыз. Мысал көрініс тапсырмасы: «Мұрағатшы ретінде жалғастыр, қалыптасқан жұмбақты сақта және менің кейіпкерім қалай әрекет ететінін шешпей, бір жаңа ишара ұсын». Бұл модельден әрекеттесудің екі жағын да жазуды сұрамай, жауапқа икемді алмасуды дайындайды.\n\n### Мысалдар мен стиль\n\nM2-her қажетті диалог үлгісін көрсету үшін sample_message_user және sample_message_ai хабарламаларын қолдайды. Өндіруші бірден үшке дейін қысқа мысал ұсынады. Оларды дауыс мәнерін, ырғақты және баяндаудың диалогпен байланысын белгілеуге пайдаланып, стильді нақтыламай контексті жұмсайтын ұзын мысалдан аулақ болыңыз. Мысалдар басқа хабарламалар сияқты кіріс бюджетіне есептеледі.\n\nMiniMax даму бағыты кейіпкер даралығын, әлем ережелерін, сюжет қозғалысының әртүрлілігін және пайдаланушының таңдау еркіндігін баса көрсетеді. Маңызды болса, жоспарланған қарқынды, мысалы, тыныш әңгіме, біртіндеп ашылу немесе жаңа шиеленісті көрсетіңіз. Түзету үшін кейіпкерге не хронологияға сай келмейтін нақты жолды не оқиғаны атап, көріністің қалған бөлігін сақтайтын түзету сұраңыз.\n\n### Әңгіме контекстін сақтаңыз\n\nҚұжатталған жұмыс бірнеше кезекке созылатын диалогқа пайдаланушы мен көмекшінің толық тарихын хронологиялық ретпен қосады. Бұл тарих келесі жауапқа бұрынғы оқиғалар мен қалыптасқан қатынастар туралы дәлел береді. Жалғасатын оқиғаны дайындағанда негізгі есімдер мен соңғы оқиғаларды анық ұстаңыз. Контекст тарихы модельге беріледі; оны әңгімеден тыс шексіз жадпен шатастырмау керек.\n\nӨндірушінің рөлдік ойын зерттеуі әртүрлілікті, сабақтастықты және жауап икемділігін жақсарту үшін диалог синтезі мен онлайн қалауды үйренуді пайдаланады. Бұл оқыту әдістері өндіруші моделін сипаттайды, әр жеке оқиға қатесіз қалады деген кепілдік емес. Жауап диалогты дұрыс кейіпкерге тиесілі етіп көрсететінін және ортаның физикалық не ойдан шығарылған ережелерін сақтайтынын тексеріңіз.\n\n### Шектер және алынатын үзінді\n\nАрнайы M2-her нұсқаулығында 64K контекст және ең көбі 2 048 токендік жауап көрсетілген. Ол сондай-ақ ағындық шығысты және іріктеудің temperature 1.0 пен top-p 0.95 әдепкі мәндерін құжаттайды. Диалогтың бір кезегіне сай жауап ұзындығын таңдаңыз; тым ұзын үзінді пайдаланушының келесі шешімін ығыстыруы немесе жауап бюджеті салдарынан үзілуі мүмкін.\n\nПайдалы нәтиже — берілген ортаға сай келетін және келесі әрекеттесуге шақыратын кейіпкер жауабы, баяндау үзіндісі немесе жалғасқан көрініс. Баяндау көзқарасын, кейіпкер еркіндігін, сілтемелердің бірізділігін және сұралған аяқталуды тексеріңіз. M2-her-дің атаулы рөлдік ойын форматы мен шектері басқа MiniMax тілдік, визуалды және медиа модельдерінен бөлек қалады.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
A clue within a consistent fictional world\n\nContinue as caretaker Sol for two or three short replies. In this world, the lighthouse lamp can glow only when its bell is silent. I play a visitor who asks why the dark lamp still feels warm. Offer one clue while preserving the world rule, and end before deciding my character's response or movement.Two or three character replies with a clue, a consistent lamp/bell relationship and room for the player to act.The passage never has the lamp glowing while the bell rings and does not control the visitor.minimax/minimax-m2-herMiniMax M2-her — кейіпкер рөлін ойнауға, сюжетке негізделген диалогқа және бірнеше кезекке созылатын әңгімеге арналған тек мәтіндік модель. Оның арнайы рөл және мысал хабарлама форматтары әрекеттесудің екі жағын да қалыптастырады; өндіруші контексті 64K, ең үлкен жауап көлемі 2 048 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
MiniMax M2-her — рөлдік ойынға, кейіпкер әңгімесіне және сюжетке негізделген әрекеттесуге арналған MiniMax компаниясының диалогқа бағытталған мәтіндік моделі. Бұл жалпы бағдарламалауға және агенттерге арналған MiniMax M2 моделінен бөлек профиль. Өндіруші оны бірізді ойдан шығарылған әлемдерге, оқиғаны белсенді өрбітуге және пайдаланушының диалог қалауларына сәйкестікке бағыттап дамытады. Кірісі мен шығысы — мәтін; арнайы нұсқаулық аралас мәтін-сурет кірісін қолдамайды.
Өндірушінің диалог форматы әдеттегі system, user және assistant хабарламаларымен шектелмейді. system рөлі модельдің тұлғасын, мінезін және әрекетін анықтайды. user_system рөлі пайдаланушының кейіпкерін не бейнесін анықтайды, ал group сценарийді не әңгіме тобын белгілейді. Оқиғаға бірнеше адам, әртүрлі білім немесе белгілі қатынас кірсе, осы айырмашылықтарды анық ұстаңыз.
Модельге оқиға ортасын, кейіпкердің уәждерін және шын болып қалуға тиіс фактілерді беріңіз. Пайдаланушы әрекеттерін кім басқаратынын және қай таңдаулар жауап беру үшін ашық қалуға тиіс екенін сипаттаңыз. Мысал көрініс тапсырмасы: «Мұрағатшы ретінде жалғастыр, қалыптасқан жұмбақты сақта және менің кейіпкерім қалай әрекет ететінін шешпей, бір жаңа ишара ұсын». Бұл модельден әрекеттесудің екі жағын да жазуды сұрамай, жауапқа икемді алмасуды дайындайды.
M2-her қажетті диалог үлгісін көрсету үшін sample_message_user және sample_message_ai хабарламаларын қолдайды. Өндіруші бірден үшке дейін қысқа мысал ұсынады. Оларды дауыс мәнерін, ырғақты және баяндаудың диалогпен байланысын белгілеуге пайдаланып, стильді нақтыламай контексті жұмсайтын ұзын мысалдан аулақ болыңыз. Мысалдар басқа хабарламалар сияқты кіріс бюджетіне есептеледі.
MiniMax даму бағыты кейіпкер даралығын, әлем ережелерін, сюжет қозғалысының әртүрлілігін және пайдаланушының таңдау еркіндігін баса көрсетеді. Маңызды болса, жоспарланған қарқынды, мысалы, тыныш әңгіме, біртіндеп ашылу немесе жаңа шиеленісті көрсетіңіз. Түзету үшін кейіпкерге не хронологияға сай келмейтін нақты жолды не оқиғаны атап, көріністің қалған бөлігін сақтайтын түзету сұраңыз.
Құжатталған жұмыс бірнеше кезекке созылатын диалогқа пайдаланушы мен көмекшінің толық тарихын хронологиялық ретпен қосады. Бұл тарих келесі жауапқа бұрынғы оқиғалар мен қалыптасқан қатынастар туралы дәлел береді. Жалғасатын оқиғаны дайындағанда негізгі есімдер мен соңғы оқиғаларды анық ұстаңыз. Контекст тарихы модельге беріледі; оны әңгімеден тыс шексіз жадпен шатастырмау керек.
Өндірушінің рөлдік ойын зерттеуі әртүрлілікті, сабақтастықты және жауап икемділігін жақсарту үшін диалог синтезі мен онлайн қалауды үйренуді пайдаланады. Бұл оқыту әдістері өндіруші моделін сипаттайды, әр жеке оқиға қатесіз қалады деген кепілдік емес. Жауап диалогты дұрыс кейіпкерге тиесілі етіп көрсететінін және ортаның физикалық не ойдан шығарылған ережелерін сақтайтынын тексеріңіз.
Арнайы M2-her нұсқаулығында 64K контекст және ең көбі 2 048 токендік жауап көрсетілген. Ол сондай-ақ ағындық шығысты және іріктеудің temperature 1.0 пен top-p 0.95 әдепкі мәндерін құжаттайды. Диалогтың бір кезегіне сай жауап ұзындығын таңдаңыз; тым ұзын үзінді пайдаланушының келесі шешімін ығыстыруы немесе жауап бюджеті салдарынан үзілуі мүмкін.
Пайдалы нәтиже — берілген ортаға сай келетін және келесі әрекеттесуге шақыратын кейіпкер жауабы, баяндау үзіндісі немесе жалғасқан көрініс. Баяндау көзқарасын, кейіпкер еркіндігін, сілтемелердің бірізділігін және сұралған аяқталуды тексеріңіз. M2-her-дің атаулы рөлдік ойын форматы мен шектері басқа MiniMax тілдік, визуалды және медиа модельдерінен бөлек қалады.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер minimax/minimax-m2-her | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | 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— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0024 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0024 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "minimax/minimax-m2-her", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='minimax/minimax-m2-her',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='minimax/minimax-m2-her',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot Ultra minimax/minimax-m2-her
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
minimax/minimax-m2-herMiniMax M2-her — кейіпкер рөлін ойнауға, сюжетке негізделген диалогқа және бірнеше кезекке созылатын әңгімеге арналған тек мәтіндік модель. Оның арнайы рөл және мысал хабарлама форматтары әрекеттесудің екі жағын да қалыптастырады; өндіруші контексті 64K, ең үлкен жауап көлемі 2 048 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
MiniMax M2-her — рөлдік ойынға, кейіпкер әңгімесіне және сюжетке негізделген әрекеттесуге арналған MiniMax компаниясының диалогқа бағытталған мәтіндік моделі. Бұл жалпы бағдарламалауға және агенттерге арналған MiniMax M2 моделінен бөлек профиль. Өндіруші оны бірізді ойдан шығарылған әлемдерге, оқиғаны белсенді өрбітуге және пайдаланушының диалог қалауларына сәйкестікке бағыттап дамытады. Кірісі мен шығысы — мәтін; арнайы нұсқаулық аралас мәтін-сурет кірісін қолдамайды.
Өндірушінің диалог форматы әдеттегі system, user және assistant хабарламаларымен шектелмейді. system рөлі модельдің тұлғасын, мінезін және әрекетін анықтайды. user_system рөлі пайдаланушының кейіпкерін не бейнесін анықтайды, ал group сценарийді не әңгіме тобын белгілейді. Оқиғаға бірнеше адам, әртүрлі білім немесе белгілі қатынас кірсе, осы айырмашылықтарды анық ұстаңыз.
Модельге оқиға ортасын, кейіпкердің уәждерін және шын болып қалуға тиіс фактілерді беріңіз. Пайдаланушы әрекеттерін кім басқаратынын және қай таңдаулар жауап беру үшін ашық қалуға тиіс екенін сипаттаңыз. Мысал көрініс тапсырмасы: «Мұрағатшы ретінде жалғастыр, қалыптасқан жұмбақты сақта және менің кейіпкерім қалай әрекет ететінін шешпей, бір жаңа ишара ұсын». Бұл модельден әрекеттесудің екі жағын да жазуды сұрамай, жауапқа икемді алмасуды дайындайды.
M2-her қажетті диалог үлгісін көрсету үшін sample_message_user және sample_message_ai хабарламаларын қолдайды. Өндіруші бірден үшке дейін қысқа мысал ұсынады. Оларды дауыс мәнерін, ырғақты және баяндаудың диалогпен байланысын белгілеуге пайдаланып, стильді нақтыламай контексті жұмсайтын ұзын мысалдан аулақ болыңыз. Мысалдар басқа хабарламалар сияқты кіріс бюджетіне есептеледі.
MiniMax даму бағыты кейіпкер даралығын, әлем ережелерін, сюжет қозғалысының әртүрлілігін және пайдаланушының таңдау еркіндігін баса көрсетеді. Маңызды болса, жоспарланған қарқынды, мысалы, тыныш әңгіме, біртіндеп ашылу немесе жаңа шиеленісті көрсетіңіз. Түзету үшін кейіпкерге не хронологияға сай келмейтін нақты жолды не оқиғаны атап, көріністің қалған бөлігін сақтайтын түзету сұраңыз.
Құжатталған жұмыс бірнеше кезекке созылатын диалогқа пайдаланушы мен көмекшінің толық тарихын хронологиялық ретпен қосады. Бұл тарих келесі жауапқа бұрынғы оқиғалар мен қалыптасқан қатынастар туралы дәлел береді. Жалғасатын оқиғаны дайындағанда негізгі есімдер мен соңғы оқиғаларды анық ұстаңыз. Контекст тарихы модельге беріледі; оны әңгімеден тыс шексіз жадпен шатастырмау керек.
Өндірушінің рөлдік ойын зерттеуі әртүрлілікті, сабақтастықты және жауап икемділігін жақсарту үшін диалог синтезі мен онлайн қалауды үйренуді пайдаланады. Бұл оқыту әдістері өндіруші моделін сипаттайды, әр жеке оқиға қатесіз қалады деген кепілдік емес. Жауап диалогты дұрыс кейіпкерге тиесілі етіп көрсететінін және ортаның физикалық не ойдан шығарылған ережелерін сақтайтынын тексеріңіз.
Арнайы M2-her нұсқаулығында 64K контекст және ең көбі 2 048 токендік жауап көрсетілген. Ол сондай-ақ ағындық шығысты және іріктеудің temperature 1.0 пен top-p 0.95 әдепкі мәндерін құжаттайды. Диалогтың бір кезегіне сай жауап ұзындығын таңдаңыз; тым ұзын үзінді пайдаланушының келесі шешімін ығыстыруы немесе жауап бюджеті салдарынан үзілуі мүмкін.
Пайдалы нәтиже — берілген ортаға сай келетін және келесі әрекеттесуге шақыратын кейіпкер жауабы, баяндау үзіндісі немесе жалғасқан көрініс. Баяндау көзқарасын, кейіпкер еркіндігін, сілтемелердің бірізділігін және сұралған аяқталуды тексеріңіз. M2-her-дің атаулы рөлдік ойын форматы мен шектері басқа MiniMax тілдік, визуалды және медиа модельдерінен бөлек қалады.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер minimax/minimax-m2-her | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0024 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0024 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "minimax/minimax-m2-her",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'minimax/minimax-m2-her', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'minimax/minimax-m2-her', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON немесе SSE
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.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| 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. |
Ailoot Ultra minimax/minimax-m2-her
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
A clue within a consistent fictional world\n\nContinue as caretaker Sol for two or three short replies. In this world, the lighthouse lamp can glow only when its bell is silent. I play a visitor who asks why the dark lamp still feels warm. Offer one clue while preserving the world rule, and end before deciding my character's response or movement.Two or three character replies with a clue, a consistent lamp/bell relationship and room for the player to act.The passage never has the lamp glowing while the bell rings and does not control the visitor.