MiniMax M1 80K — MiniMax компаниясының M1 мәтіндік пайымдау моделінің ұзағырақ ойлайтын нұсқасы. Отбасы MiniMax Text-01 моделінен шыққан lightning attention бар гибридті сарапшылар қоспасы архитектурасын пайдаланады. Өндіруші математикалық пайымдау мен бағдарламалық жасақтама инженериясы тапсырмалары бойынша оқытуды сипаттап, 40K және 80K ойлау бюджеттері бар бөлек нұсқаларды шығарады.
Өндіруші бір миллион токендік контекстке тікелей қолдау барын сипаттайды. 80K нұсқа атауы ойлау бюджетіне қатысты; бұл кіріс контекстінен немесе пайдаланушыға көрінетін түпкі жауаптан бөлек шама. Хостингтегі тапсырма интерфейсінің өзіне тән шағынырақ жұмыс шектері болуы мүмкін, сондықтан сұрауды таңдалған профильге сай жоспарлаңыз.
Ұзын дереккөздер жинағында құжаттарды белгілеп, олар жауап беруге тиіс сұрақты көрсетіңіз. Тиісті үзінділермен байланысқан қорытынды сұраңыз. Код үшін өзгертілетін әрекетті, әсер ететін аймақты және нәтижені растайтын тексерулерді атаңыз.
Өндіруші кәдімгі көмекке, веб-әзірлеуге және математикаға бөлек нұсқаулық береді. Жалпы мысалдарына түйіндеу, аударма, сұрақтар және шығармашылық жазу кіреді. Пайдалы сұрау жауап тапсырмаға бағытталған күйде қалуы үшін аудиторияны, бастапқы материалды және түпкі нәтижені анықтайды.
Веб-әзірлеуде өндіруші HTML мен JavaScript бірге берілген, бір код блогындағы толық іске қосылатын HTML нәтижесін ұсынып, генерациядан кейін кодты тексеруді сұрайды. Бет қолдауға тиіс басқару элементтерін, деректерді және күйлерді сипаттаңыз. Модель код жасайды; қолданба оны сақтап, рендерленген әрекетті тексеру үшін іске қосады.
Математика нұсқаулығы қадамдық шешім мен бөлек түпкі жауапты сұрайды. Толық шарттарды беріп, дәлелденуге тиіс нәтижені анықтаңыз. Ұсынылған шешімді бастапқы есеппен бірге сақтаңыз, сонда дәлелді оның тұжырымдалуынан тәуелсіз тексеруге болады.
Өндіруші функция шақыруды көрсетеді: модель қолданылатын функцияны анықтап, параметрлерді құрылымдалған түрде бере алады. Айналасындағы қолданба қолжетімді функцияларды ұсынады, шақыруды орындайды және бақылауды қайтарады. Демек, құралға қолжетімділік пен сыртқы әрекет конфигурацияланған қолданбаға да, модельдің жасаған таңдауына да тәуелді.
Әр құралдың мақсатын анық беріп, қайтарған бақылауын пайдаланушы нұсқауынан ажыратыңыз. Кейінгі жауап сонда бақыланған нәтижені дәлел ретінде пайдалана алады. M1 мәтіндік моделінің құрал қолдауы өндіруші экожүйесінің басқа жерінде сипатталған жеке медиа қызметтерін оның өз шығыс отбасының бөлігіне айналдырмайды.
Өндіруші шығару параметрлері ретінде temperature 1.0 және top_p 0.95 мәндерін ұсынады. Отбасы сипаттамасында жалпы 456 миллиард параметр және әр токенге 45,9 миллиард белсенді параметр берілген. Салыстыруды тіркегенде 80K нұсқасын 40K нұсқасынан бөлек ұстап, нақты сұрауға шын интерфейс қолдайтын параметрлер мен жұмыс шектерін пайдаланыңыз.
", "aboutText": "MiniMax M1 80K — MiniMax компаниясының M1 мәтіндік пайымдау моделінің ұзағырақ ойлайтын нұсқасы. Отбасы MiniMax Text-01 моделінен шыққан lightning attention бар гибридті сарапшылар қоспасы архитектурасын пайдаланады. Өндіруші математикалық пайымдау мен бағдарламалық жасақтама инженериясы тапсырмалары бойынша оқытуды сипаттап, 40K және 80K ойлау бюджеттері бар бөлек нұсқаларды шығарады.\n\n### Ұзын материалды нақты нәтижеге сай дайындаңыз\n\nӨндіруші бір миллион токендік контекстке тікелей қолдау барын сипаттайды. 80K нұсқа атауы ойлау бюджетіне қатысты; бұл кіріс контекстінен немесе пайдаланушыға көрінетін түпкі жауаптан бөлек шама. Хостингтегі тапсырма интерфейсінің өзіне тән шағынырақ жұмыс шектері болуы мүмкін, сондықтан сұрауды таңдалған профильге сай жоспарлаңыз.\n\nҰзын дереккөздер жинағында құжаттарды белгілеп, олар жауап беруге тиіс сұрақты көрсетіңіз. Тиісті үзінділермен байланысқан қорытынды сұраңыз. Код үшін өзгертілетін әрекетті, әсер ететін аймақты және нәтижені растайтын тексерулерді атаңыз.\n\n### Тапсырмаға арналған сұрау нұсқаулығын қолданыңыз\n\nӨндіруші кәдімгі көмекке, веб-әзірлеуге және математикаға бөлек нұсқаулық береді. Жалпы мысалдарына түйіндеу, аударма, сұрақтар және шығармашылық жазу кіреді. Пайдалы сұрау жауап тапсырмаға бағытталған күйде қалуы үшін аудиторияны, бастапқы материалды және түпкі нәтижені анықтайды.\n\nВеб-әзірлеуде өндіруші HTML мен JavaScript бірге берілген, бір код блогындағы толық іске қосылатын HTML нәтижесін ұсынып, генерациядан кейін кодты тексеруді сұрайды. Бет қолдауға тиіс басқару элементтерін, деректерді және күйлерді сипаттаңыз. Модель код жасайды; қолданба оны сақтап, рендерленген әрекетті тексеру үшін іске қосады.\n\nМатематика нұсқаулығы қадамдық шешім мен бөлек түпкі жауапты сұрайды. Толық шарттарды беріп, дәлелденуге тиіс нәтижені анықтаңыз. Ұсынылған шешімді бастапқы есеппен бірге сақтаңыз, сонда дәлелді оның тұжырымдалуынан тәуелсіз тексеруге болады.\n\n### Функция шақыру және нақты орындау\n\nӨндіруші функция шақыруды көрсетеді: модель қолданылатын функцияны анықтап, параметрлерді құрылымдалған түрде бере алады. Айналасындағы қолданба қолжетімді функцияларды ұсынады, шақыруды орындайды және бақылауды қайтарады. Демек, құралға қолжетімділік пен сыртқы әрекет конфигурацияланған қолданбаға да, модельдің жасаған таңдауына да тәуелді.\n\nӘр құралдың мақсатын анық беріп, қайтарған бақылауын пайдаланушы нұсқауынан ажыратыңыз. Кейінгі жауап сонда бақыланған нәтижені дәлел ретінде пайдалана алады. M1 мәтіндік моделінің құрал қолдауы өндіруші экожүйесінің басқа жерінде сипатталған жеке медиа қызметтерін оның өз шығыс отбасының бөлігіне айналдырмайды.\n\n### Нұсқа мен параметрлерді сақтаңыз\n\nӨндіруші шығару параметрлері ретінде temperature 1.0 және top_p 0.95 мәндерін ұсынады. Отбасы сипаттамасында жалпы 456 миллиард параметр және әр токенге 45,9 миллиард белсенді параметр берілген. Салыстыруды тіркегенде 80K нұсқасын 40K нұсқасынан бөлек ұстап, нақты сұрауға шын интерфейс қолдайтын параметрлер мен жұмыс шектерін пайдаланыңыз.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Build a bounded packing calculator\n\nReturn one runnable HTML code block for a packing calculator. Inputs: item count and box capacity, both positive whole numbers. Show the number of boxes needed, rounding upward. Provide a visible validation message for invalid inputs and a reset control. Include HTML, CSS and JavaScript together, then list checks for 10 items at capacity 4 and an empty input.A complete single-file HTML artifact and a short behavior-check list, without a claim that it was run.Check ceiling division, invalid-input feedback and reset behavior in the returned code before running it.MiniMaxAI/MiniMax-M1-80kMiniMax M1 80K — ұзын кірістерге, бағдарламалық тапсырмаларға және математикаға арналған, салмақтары ашық мәтіндік пайымдау моделі. Өндіруші 80K ойлау бюджеті бар нұсқаны 40K нұсқасынан ажыратып, тапсырмаға арнайы бейімделген сұрау нұсқаулығын жариялайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
MiniMax M1 80K — MiniMax компаниясының M1 мәтіндік пайымдау моделінің ұзағырақ ойлайтын нұсқасы. Отбасы MiniMax Text-01 моделінен шыққан lightning attention бар гибридті сарапшылар қоспасы архитектурасын пайдаланады. Өндіруші математикалық пайымдау мен бағдарламалық жасақтама инженериясы тапсырмалары бойынша оқытуды сипаттап, 40K және 80K ойлау бюджеттері бар бөлек нұсқаларды шығарады.
Өндіруші бір миллион токендік контекстке тікелей қолдау барын сипаттайды. 80K нұсқа атауы ойлау бюджетіне қатысты; бұл кіріс контекстінен немесе пайдаланушыға көрінетін түпкі жауаптан бөлек шама. Хостингтегі тапсырма интерфейсінің өзіне тән шағынырақ жұмыс шектері болуы мүмкін, сондықтан сұрауды таңдалған профильге сай жоспарлаңыз.
Ұзын дереккөздер жинағында құжаттарды белгілеп, олар жауап беруге тиіс сұрақты көрсетіңіз. Тиісті үзінділермен байланысқан қорытынды сұраңыз. Код үшін өзгертілетін әрекетті, әсер ететін аймақты және нәтижені растайтын тексерулерді атаңыз.
Өндіруші кәдімгі көмекке, веб-әзірлеуге және математикаға бөлек нұсқаулық береді. Жалпы мысалдарына түйіндеу, аударма, сұрақтар және шығармашылық жазу кіреді. Пайдалы сұрау жауап тапсырмаға бағытталған күйде қалуы үшін аудиторияны, бастапқы материалды және түпкі нәтижені анықтайды.
Веб-әзірлеуде өндіруші HTML мен JavaScript бірге берілген, бір код блогындағы толық іске қосылатын HTML нәтижесін ұсынып, генерациядан кейін кодты тексеруді сұрайды. Бет қолдауға тиіс басқару элементтерін, деректерді және күйлерді сипаттаңыз. Модель код жасайды; қолданба оны сақтап, рендерленген әрекетті тексеру үшін іске қосады.
Математика нұсқаулығы қадамдық шешім мен бөлек түпкі жауапты сұрайды. Толық шарттарды беріп, дәлелденуге тиіс нәтижені анықтаңыз. Ұсынылған шешімді бастапқы есеппен бірге сақтаңыз, сонда дәлелді оның тұжырымдалуынан тәуелсіз тексеруге болады.
Өндіруші функция шақыруды көрсетеді: модель қолданылатын функцияны анықтап, параметрлерді құрылымдалған түрде бере алады. Айналасындағы қолданба қолжетімді функцияларды ұсынады, шақыруды орындайды және бақылауды қайтарады. Демек, құралға қолжетімділік пен сыртқы әрекет конфигурацияланған қолданбаға да, модельдің жасаған таңдауына да тәуелді.
Әр құралдың мақсатын анық беріп, қайтарған бақылауын пайдаланушы нұсқауынан ажыратыңыз. Кейінгі жауап сонда бақыланған нәтижені дәлел ретінде пайдалана алады. M1 мәтіндік моделінің құрал қолдауы өндіруші экожүйесінің басқа жерінде сипатталған жеке медиа қызметтерін оның өз шығыс отбасының бөлігіне айналдырмайды.
Өндіруші шығару параметрлері ретінде temperature 1.0 және top_p 0.95 мәндерін ұсынады. Отбасы сипаттамасында жалпы 456 миллиард параметр және әр токенге 45,9 миллиард белсенді параметр берілген. Салыстыруды тіркегенде 80K нұсқасын 40K нұсқасынан бөлек ұстап, нақты сұрауға шын интерфейс қолдайтын параметрлер мен жұмыс шектерін пайдаланыңыз.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k | 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.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00114 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00456 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k", "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='MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k',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='MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k',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 MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
MiniMaxAI/MiniMax-M1-80kMiniMax M1 80K — ұзын кірістерге, бағдарламалық тапсырмаларға және математикаға арналған, салмақтары ашық мәтіндік пайымдау моделі. Өндіруші 80K ойлау бюджеті бар нұсқаны 40K нұсқасынан ажыратып, тапсырмаға арнайы бейімделген сұрау нұсқаулығын жариялайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
MiniMax M1 80K — MiniMax компаниясының M1 мәтіндік пайымдау моделінің ұзағырақ ойлайтын нұсқасы. Отбасы MiniMax Text-01 моделінен шыққан lightning attention бар гибридті сарапшылар қоспасы архитектурасын пайдаланады. Өндіруші математикалық пайымдау мен бағдарламалық жасақтама инженериясы тапсырмалары бойынша оқытуды сипаттап, 40K және 80K ойлау бюджеттері бар бөлек нұсқаларды шығарады.
Өндіруші бір миллион токендік контекстке тікелей қолдау барын сипаттайды. 80K нұсқа атауы ойлау бюджетіне қатысты; бұл кіріс контекстінен немесе пайдаланушыға көрінетін түпкі жауаптан бөлек шама. Хостингтегі тапсырма интерфейсінің өзіне тән шағынырақ жұмыс шектері болуы мүмкін, сондықтан сұрауды таңдалған профильге сай жоспарлаңыз.
Ұзын дереккөздер жинағында құжаттарды белгілеп, олар жауап беруге тиіс сұрақты көрсетіңіз. Тиісті үзінділермен байланысқан қорытынды сұраңыз. Код үшін өзгертілетін әрекетті, әсер ететін аймақты және нәтижені растайтын тексерулерді атаңыз.
Өндіруші кәдімгі көмекке, веб-әзірлеуге және математикаға бөлек нұсқаулық береді. Жалпы мысалдарына түйіндеу, аударма, сұрақтар және шығармашылық жазу кіреді. Пайдалы сұрау жауап тапсырмаға бағытталған күйде қалуы үшін аудиторияны, бастапқы материалды және түпкі нәтижені анықтайды.
Веб-әзірлеуде өндіруші HTML мен JavaScript бірге берілген, бір код блогындағы толық іске қосылатын HTML нәтижесін ұсынып, генерациядан кейін кодты тексеруді сұрайды. Бет қолдауға тиіс басқару элементтерін, деректерді және күйлерді сипаттаңыз. Модель код жасайды; қолданба оны сақтап, рендерленген әрекетті тексеру үшін іске қосады.
Математика нұсқаулығы қадамдық шешім мен бөлек түпкі жауапты сұрайды. Толық шарттарды беріп, дәлелденуге тиіс нәтижені анықтаңыз. Ұсынылған шешімді бастапқы есеппен бірге сақтаңыз, сонда дәлелді оның тұжырымдалуынан тәуелсіз тексеруге болады.
Өндіруші функция шақыруды көрсетеді: модель қолданылатын функцияны анықтап, параметрлерді құрылымдалған түрде бере алады. Айналасындағы қолданба қолжетімді функцияларды ұсынады, шақыруды орындайды және бақылауды қайтарады. Демек, құралға қолжетімділік пен сыртқы әрекет конфигурацияланған қолданбаға да, модельдің жасаған таңдауына да тәуелді.
Әр құралдың мақсатын анық беріп, қайтарған бақылауын пайдаланушы нұсқауынан ажыратыңыз. Кейінгі жауап сонда бақыланған нәтижені дәлел ретінде пайдалана алады. M1 мәтіндік моделінің құрал қолдауы өндіруші экожүйесінің басқа жерінде сипатталған жеке медиа қызметтерін оның өз шығыс отбасының бөлігіне айналдырмайды.
Өндіруші шығару параметрлері ретінде temperature 1.0 және top_p 0.95 мәндерін ұсынады. Отбасы сипаттамасында жалпы 456 миллиард параметр және әр токенге 45,9 миллиард белсенді параметр берілген. Салыстыруды тіркегенде 80K нұсқасын 40K нұсқасынан бөлек ұстап, нақты сұрауға шын интерфейс қолдайтын параметрлер мен жұмыс шектерін пайдаланыңыз.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k | 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.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00114 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00456 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k', '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': 'MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k', '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 MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Build a bounded packing calculator\n\nReturn one runnable HTML code block for a packing calculator. Inputs: item count and box capacity, both positive whole numbers. Show the number of boxes needed, rounding upward. Provide a visible validation message for invalid inputs and a reset control. Include HTML, CSS and JavaScript together, then list checks for 10 items at capacity 4 and an empty input.A complete single-file HTML artifact and a short behavior-check list, without a claim that it was run.Check ceiling division, invalid-input feedback and reset behavior in the returned code before running it.