{ "aboutHtml": "

Модель профилі мен нұсқалары

MiMo-V2-Flash — пайымдау мен агенттік үдерістерге арналған Xiaomi тілдік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 309 миллиард параметр және 15 миллиард белсенді параметр бар. Шығарылған модельде 256K токендік контекст көрсетілген; өндірушінің инференс мысалы 262,144 токенді баптайды. Ол мәтінді қабылдап, түсіндірме, код және құралдармен әрекеттесуге қажет ақпаратты қоса мәтін шығарады. Flash-Base және кейінгі оқытудан өткен Flash шығарылымы — рөлдері бөлек, жеке аталған нұсқалар.

Гибридті назар және болжау

Архитектура жылжымалы терезе назарын ғаламдық назармен 5:1 қатынасында біріктіреді. Жергілікті назар терезесі 128 токен, ал ғаламдық назар ұзақ материал бойынша байланыстарды сақтайды. Алдын ала оқытуда бастапқы тізбек ұзындығы 32K қолданылады, ал шығарылған модель ұзынырақ 256K контексті қолдайды. Жеңіл көптокенді болжау модулі оқыту мен инференске енгізілген. Бұлар — модель құрылысының қасиеттері; олар нақты қолданбаның жауапты қаншалықты жылдам қайтаратынын көрсетпейді.

Пайымдау мен агенттерге арналған кейінгі оқыту

MiMo-V2-Flash Multi-Teacher On-Policy Distillation қолданады: салаға тән мұғалім модельдер оның өзі жасаған жауаптарын бағыттайды, одан кейін ауқымды агенттік нығайтпалы оқыту жүреді. Оқыту код агенттерінің орталарын қамтып, математика мен жалпы агенттік тапсырмаларға кеңейеді. Веб-әзірлеуді оқыту кезінде орындалған нәтижелерді бағалау үшін көруге негізделген тексеруші қолданылады. Бұл тексеруші оқыту үдерісінің бөлігі; ол осы мәтін моделін кескін немесе видео кірісі бар модельге айналдырмайды.

Кодтау және құжат дайындау

Кодтау тапсырмасында тиісті файлдарды мәтін ретінде, байқалған ақауды, оны көрсететін кірісті және сақталуға тиіс мінез-құлықты беріңіз. Мысал сұрауда шағын түзетуді, әсер ететін тәуелділіктер түсіндірмесін және күтілетін нәтижені тексеруді сұрауға болады. Ұзақ мәтінде маңызды бөлімдерді анықтап, үзінділеріне байланыстырылған салыстыру сұраңыз. Шығысты нақты ұстаңыз: түзетілген код, сәйкессіздіктер кестесі, жорамалдары бар есептеу немесе ұсынылған келесі әрекет.

Ойлау, құралдар және әңгіме тарихы

Жарияланған ойлау мысалы пайымдау режимін қосады, ал өндіруші арнайы құрал шақыру парсерін көрсетеді. Құралдарды көпкезекті қолданғанда жауапта tool_calls-пен бірге reasoning_content болуы мүмкін. Ойлау мен құралдар тізбегі дұрыс жалғасуы үшін келесі сұрау әңгіме тарихындағы алдыңғы reasoning_content мазмұнын сақтауға тиіс. Құралдарды қолданба ұсынады әрі орындайды; модель олардың нәтижелерін қалай қолдануды таңдайды. Сондықтан тарихты дайындау — соңғы пайдаланушы хабарын толық тапсырма деп қарастырудан гөрі, маңызды интеграциялық талап.

Өндіруші ұсыныстары мен шектеулері

Қолдану нұсқаулығы top_p 0.95, математика, жазу және веб-әзірлеу тапсырмалары үшін temperature 0.8, агенттік тапсырмалар үшін temperature 0.3 ұсынады. Сондай-ақ MiMo-ны Xiaomi көмекшісі деп таныстыратын, ағымдағы күн мен 2024 жылғы желтоқсан білім шегі көрсетілген жүйелік хабар ұсынылады. Тапсырма кейінгі оқиғаларға тәуелді болса, жаңа фактілерді беріңіз. Жарияланған сұраудағы 4096 токендік жауап бюджеті — мысал параметрі, жарияланған ең үлкен шығыс ұзындығы емес. MiMo-V2-Flash Flash-Base, Pro және Omni-мен қатар өз атауын сақтайды; олардың контекст немесе модальдылық спецификациялары тиісті нұсқамен бірге таңдалуға тиіс.

", "aboutText": "Модель профилі мен нұсқалары\n\nMiMo-V2-Flash — пайымдау мен агенттік үдерістерге арналған Xiaomi тілдік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 309 миллиард параметр және 15 миллиард белсенді параметр бар. Шығарылған модельде 256K токендік контекст көрсетілген; өндірушінің инференс мысалы 262,144 токенді баптайды. Ол мәтінді қабылдап, түсіндірме, код және құралдармен әрекеттесуге қажет ақпаратты қоса мәтін шығарады. Flash-Base және кейінгі оқытудан өткен Flash шығарылымы — рөлдері бөлек, жеке аталған нұсқалар.\n\nГибридті назар және болжау\n\nАрхитектура жылжымалы терезе назарын ғаламдық назармен 5:1 қатынасында біріктіреді. Жергілікті назар терезесі 128 токен, ал ғаламдық назар ұзақ материал бойынша байланыстарды сақтайды. Алдын ала оқытуда бастапқы тізбек ұзындығы 32K қолданылады, ал шығарылған модель ұзынырақ 256K контексті қолдайды. Жеңіл көптокенді болжау модулі оқыту мен инференске енгізілген. Бұлар — модель құрылысының қасиеттері; олар нақты қолданбаның жауапты қаншалықты жылдам қайтаратынын көрсетпейді.\n\nПайымдау мен агенттерге арналған кейінгі оқыту\n\nMiMo-V2-Flash Multi-Teacher On-Policy Distillation қолданады: салаға тән мұғалім модельдер оның өзі жасаған жауаптарын бағыттайды, одан кейін ауқымды агенттік нығайтпалы оқыту жүреді. Оқыту код агенттерінің орталарын қамтып, математика мен жалпы агенттік тапсырмаларға кеңейеді. Веб-әзірлеуді оқыту кезінде орындалған нәтижелерді бағалау үшін көруге негізделген тексеруші қолданылады. Бұл тексеруші оқыту үдерісінің бөлігі; ол осы мәтін моделін кескін немесе видео кірісі бар модельге айналдырмайды.\n\nКодтау және құжат дайындау\n\nКодтау тапсырмасында тиісті файлдарды мәтін ретінде, байқалған ақауды, оны көрсететін кірісті және сақталуға тиіс мінез-құлықты беріңіз. Мысал сұрауда шағын түзетуді, әсер ететін тәуелділіктер түсіндірмесін және күтілетін нәтижені тексеруді сұрауға болады. Ұзақ мәтінде маңызды бөлімдерді анықтап, үзінділеріне байланыстырылған салыстыру сұраңыз. Шығысты нақты ұстаңыз: түзетілген код, сәйкессіздіктер кестесі, жорамалдары бар есептеу немесе ұсынылған келесі әрекет.\n\nОйлау, құралдар және әңгіме тарихы\n\nЖарияланған ойлау мысалы пайымдау режимін қосады, ал өндіруші арнайы құрал шақыру парсерін көрсетеді. Құралдарды көпкезекті қолданғанда жауапта tool_calls-пен бірге reasoning_content болуы мүмкін. Ойлау мен құралдар тізбегі дұрыс жалғасуы үшін келесі сұрау әңгіме тарихындағы алдыңғы reasoning_content мазмұнын сақтауға тиіс. Құралдарды қолданба ұсынады әрі орындайды; модель олардың нәтижелерін қалай қолдануды таңдайды. Сондықтан тарихты дайындау — соңғы пайдаланушы хабарын толық тапсырма деп қарастырудан гөрі, маңызды интеграциялық талап.\n\nӨндіруші ұсыныстары мен шектеулері\n\nҚолдану нұсқаулығы top_p 0.95, математика, жазу және веб-әзірлеу тапсырмалары үшін temperature 0.8, агенттік тапсырмалар үшін temperature 0.3 ұсынады. Сондай-ақ MiMo-ны Xiaomi көмекшісі деп таныстыратын, ағымдағы күн мен 2024 жылғы желтоқсан білім шегі көрсетілген жүйелік хабар ұсынылады. Тапсырма кейінгі оқиғаларға тәуелді болса, жаңа фактілерді беріңіз. Жарияланған сұраудағы 4096 токендік жауап бюджеті — мысал параметрі, жарияланған ең үлкен шығыс ұзындығы емес. MiMo-V2-Flash Flash-Base, Pro және Omni-мен қатар өз атауын сақтайды; олардың контекст немесе модальдылық спецификациялары тиісті нұсқамен бірге таңдалуға тиіс.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "b2fee32173bccb959608d66e7c659bf9a957ae7f2b0591f51307c91680a70366", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "kk", "methods": [ { "html": "
•

MiMo v2 Flash

Басқа /xiaomimimo/mimo-v2-flash

Бастау

MiMo-V2-Flash — пайымдауға, кодтауға және құралдардың көмегімен орындалатын агенттік жұмысқа арналған Xiaomi мәтін моделі. Оның 256K контексті, гибридті назар механизмі және бөлек кейінгі оқытудан өткен шығарылымы көлемді мәтінді нақты жауаппен, код өзгерісімен немесе келесі әрекетпен байланыстыратын тапсырмаларға сай келеді.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
Мәтін
Модель туралы

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

Модель профилі мен нұсқалары

MiMo-V2-Flash — пайымдау мен агенттік үдерістерге арналған Xiaomi тілдік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 309 миллиард параметр және 15 миллиард белсенді параметр бар. Шығарылған модельде 256K токендік контекст көрсетілген; өндірушінің инференс мысалы 262,144 токенді баптайды. Ол мәтінді қабылдап, түсіндірме, код және құралдармен әрекеттесуге қажет ақпаратты қоса мәтін шығарады. Flash-Base және кейінгі оқытудан өткен Flash шығарылымы — рөлдері бөлек, жеке аталған нұсқалар.

Гибридті назар және болжау

Архитектура жылжымалы терезе назарын ғаламдық назармен 5:1 қатынасында біріктіреді. Жергілікті назар терезесі 128 токен, ал ғаламдық назар ұзақ материал бойынша байланыстарды сақтайды. Алдын ала оқытуда бастапқы тізбек ұзындығы 32K қолданылады, ал шығарылған модель ұзынырақ 256K контексті қолдайды. Жеңіл көптокенді болжау модулі оқыту мен инференске енгізілген. Бұлар — модель құрылысының қасиеттері; олар нақты қолданбаның жауапты қаншалықты жылдам қайтаратынын көрсетпейді.

Пайымдау мен агенттерге арналған кейінгі оқыту

MiMo-V2-Flash Multi-Teacher On-Policy Distillation қолданады: салаға тән мұғалім модельдер оның өзі жасаған жауаптарын бағыттайды, одан кейін ауқымды агенттік нығайтпалы оқыту жүреді. Оқыту код агенттерінің орталарын қамтып, математика мен жалпы агенттік тапсырмаларға кеңейеді. Веб-әзірлеуді оқыту кезінде орындалған нәтижелерді бағалау үшін көруге негізделген тексеруші қолданылады. Бұл тексеруші оқыту үдерісінің бөлігі; ол осы мәтін моделін кескін немесе видео кірісі бар модельге айналдырмайды.

Кодтау және құжат дайындау

Кодтау тапсырмасында тиісті файлдарды мәтін ретінде, байқалған ақауды, оны көрсететін кірісті және сақталуға тиіс мінез-құлықты беріңіз. Мысал сұрауда шағын түзетуді, әсер ететін тәуелділіктер түсіндірмесін және күтілетін нәтижені тексеруді сұрауға болады. Ұзақ мәтінде маңызды бөлімдерді анықтап, үзінділеріне байланыстырылған салыстыру сұраңыз. Шығысты нақты ұстаңыз: түзетілген код, сәйкессіздіктер кестесі, жорамалдары бар есептеу немесе ұсынылған келесі әрекет.

Ойлау, құралдар және әңгіме тарихы

Жарияланған ойлау мысалы пайымдау режимін қосады, ал өндіруші арнайы құрал шақыру парсерін көрсетеді. Құралдарды көпкезекті қолданғанда жауапта tool_calls-пен бірге reasoning_content болуы мүмкін. Ойлау мен құралдар тізбегі дұрыс жалғасуы үшін келесі сұрау әңгіме тарихындағы алдыңғы reasoning_content мазмұнын сақтауға тиіс. Құралдарды қолданба ұсынады әрі орындайды; модель олардың нәтижелерін қалай қолдануды таңдайды. Сондықтан тарихты дайындау — соңғы пайдаланушы хабарын толық тапсырма деп қарастырудан гөрі, маңызды интеграциялық талап.

Өндіруші ұсыныстары мен шектеулері

Қолдану нұсқаулығы top_p 0.95, математика, жазу және веб-әзірлеу тапсырмалары үшін temperature 0.8, агенттік тапсырмалар үшін temperature 0.3 ұсынады. Сондай-ақ MiMo-ны Xiaomi көмекшісі деп таныстыратын, ағымдағы күн мен 2024 жылғы желтоқсан білім шегі көрсетілген жүйелік хабар ұсынылады. Тапсырма кейінгі оқиғаларға тәуелді болса, жаңа фактілерді беріңіз. Жарияланған сұраудағы 4096 токендік жауап бюджеті — мысал параметрі, жарияланған ең үлкен шығыс ұзындығы емес. MiMo-V2-Flash Flash-Base, Pro және Omni-мен қатар өз атауын сақтайды; олардың контекст немесе модальдылық спецификациялары тиісті нұсқамен бірге таңдалуға тиіс.

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions
Кіріс
text
Шығыс
text
Шығыс пішімі
json немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
xiaomimimo/mimo-v2-flash
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Элементтердің ең аз саны: 1
Әдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmessages[].contentТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: Мәтіндік әңгіме
Әдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

messages[].content

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
ПараметрmessagesПараметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы
Параметрfile_materialПараметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыstream
Параметрcontrol_scopeПараметр талаптарыМәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.
Параметрoutput_modalitiesПараметр талаптарыtext
Параметрhosted_operationsПараметр талаптарыfalse
Параметрmultimodal_input_bindingПараметр талаптарыnull

Әдістің балама атаулары: /chat/completions

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.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

БаптауМөлшерлемелер кестесіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0006 / 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 →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

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":"xiaomimimo/mimo-v2-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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\n

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

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

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

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

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

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash

Әдіс жолдарының балама атаулары

/chat/completions

Шақыруға арналған байланысты ID

xiaomimimo/mimo-v2-flash

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "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.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string", "when": "Мәтіндік әңгіме" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "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." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Мәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.", "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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\":\"xiaomimimo/mimo-v2-flash\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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=\"xiaomimimo/mimo-v2-flash\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI чаты", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 0.6, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "
•

MiMo v2 Flash

Басқа /xiaomimimo/mimo-v2-flash

Бастау

MiMo-V2-Flash — пайымдауға, кодтауға және құралдардың көмегімен орындалатын агенттік жұмысқа арналған Xiaomi мәтін моделі. Оның 256K контексті, гибридті назар механизмі және бөлек кейінгі оқытудан өткен шығарылымы көлемді мәтінді нақты жауаппен, код өзгерісімен немесе келесі әрекетпен байланыстыратын тапсырмаларға сай келеді.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
json · sse
Модель туралы

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

Модель профилі мен нұсқалары

MiMo-V2-Flash — пайымдау мен агенттік үдерістерге арналған Xiaomi тілдік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 309 миллиард параметр және 15 миллиард белсенді параметр бар. Шығарылған модельде 256K токендік контекст көрсетілген; өндірушінің инференс мысалы 262,144 токенді баптайды. Ол мәтінді қабылдап, түсіндірме, код және құралдармен әрекеттесуге қажет ақпаратты қоса мәтін шығарады. Flash-Base және кейінгі оқытудан өткен Flash шығарылымы — рөлдері бөлек, жеке аталған нұсқалар.

Гибридті назар және болжау

Архитектура жылжымалы терезе назарын ғаламдық назармен 5:1 қатынасында біріктіреді. Жергілікті назар терезесі 128 токен, ал ғаламдық назар ұзақ материал бойынша байланыстарды сақтайды. Алдын ала оқытуда бастапқы тізбек ұзындығы 32K қолданылады, ал шығарылған модель ұзынырақ 256K контексті қолдайды. Жеңіл көптокенді болжау модулі оқыту мен инференске енгізілген. Бұлар — модель құрылысының қасиеттері; олар нақты қолданбаның жауапты қаншалықты жылдам қайтаратынын көрсетпейді.

Пайымдау мен агенттерге арналған кейінгі оқыту

MiMo-V2-Flash Multi-Teacher On-Policy Distillation қолданады: салаға тән мұғалім модельдер оның өзі жасаған жауаптарын бағыттайды, одан кейін ауқымды агенттік нығайтпалы оқыту жүреді. Оқыту код агенттерінің орталарын қамтып, математика мен жалпы агенттік тапсырмаларға кеңейеді. Веб-әзірлеуді оқыту кезінде орындалған нәтижелерді бағалау үшін көруге негізделген тексеруші қолданылады. Бұл тексеруші оқыту үдерісінің бөлігі; ол осы мәтін моделін кескін немесе видео кірісі бар модельге айналдырмайды.

Кодтау және құжат дайындау

Кодтау тапсырмасында тиісті файлдарды мәтін ретінде, байқалған ақауды, оны көрсететін кірісті және сақталуға тиіс мінез-құлықты беріңіз. Мысал сұрауда шағын түзетуді, әсер ететін тәуелділіктер түсіндірмесін және күтілетін нәтижені тексеруді сұрауға болады. Ұзақ мәтінде маңызды бөлімдерді анықтап, үзінділеріне байланыстырылған салыстыру сұраңыз. Шығысты нақты ұстаңыз: түзетілген код, сәйкессіздіктер кестесі, жорамалдары бар есептеу немесе ұсынылған келесі әрекет.

Ойлау, құралдар және әңгіме тарихы

Жарияланған ойлау мысалы пайымдау режимін қосады, ал өндіруші арнайы құрал шақыру парсерін көрсетеді. Құралдарды көпкезекті қолданғанда жауапта tool_calls-пен бірге reasoning_content болуы мүмкін. Ойлау мен құралдар тізбегі дұрыс жалғасуы үшін келесі сұрау әңгіме тарихындағы алдыңғы reasoning_content мазмұнын сақтауға тиіс. Құралдарды қолданба ұсынады әрі орындайды; модель олардың нәтижелерін қалай қолдануды таңдайды. Сондықтан тарихты дайындау — соңғы пайдаланушы хабарын толық тапсырма деп қарастырудан гөрі, маңызды интеграциялық талап.

Өндіруші ұсыныстары мен шектеулері

Қолдану нұсқаулығы top_p 0.95, математика, жазу және веб-әзірлеу тапсырмалары үшін temperature 0.8, агенттік тапсырмалар үшін temperature 0.3 ұсынады. Сондай-ақ MiMo-ны Xiaomi көмекшісі деп таныстыратын, ағымдағы күн мен 2024 жылғы желтоқсан білім шегі көрсетілген жүйелік хабар ұсынылады. Тапсырма кейінгі оқиғаларға тәуелді болса, жаңа фактілерді беріңіз. Жарияланған сұраудағы 4096 токендік жауап бюджеті — мысал параметрі, жарияланған ең үлкен шығыс ұзындығы емес. MiMo-V2-Flash Flash-Base, Pro және Omni-мен қатар өз атауын сақтайды; олардың контекст немесе модальдылық спецификациялары тиісті нұсқамен бірге таңдалуға тиіс.

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages
Кіріс
text
Шығыс
json, sse
Шығыс пішімі
JSON немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
xiaomimimo/mimo-v2-flash
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
user, assistant
Әдепкі—
Өрісmessages[].contentТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmax_tokensТүріintegerТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF-8 мәтіні

messages[].content жолы

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыstream
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
Параметрtext_file_materialПараметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз.

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

БаптауМөлшерлемелер кестесіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.0006 / 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 →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

{\n  "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

JSON немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

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

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

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

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

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra xiaomimimo/mimo-v2-flash

Әдіс жолдарының балама атаулары

/chat/completions

Шақыруға арналған байланысты ID

xiaomimimo/mimo-v2-flash

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|xiaomimimo%2Fmimo-v2-flash", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content жолы", "required_material": "UTF-8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"xiaomimimo/mimo-v2-flash\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "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': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', '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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', '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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic хабарламалары", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 0.6, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "8de724e223b18f4a1ac1189be960f6f180e3294e0f447129dc0ba769a2dfde15", "input_html_sha256": "c303497b17cbd1e1ce1a8a10fb649d56b9e3b815c46169bd6fa325362958abe6", "private_audit_sha256": "111d6eafeab01161351d1aa9bfadd58eeeea37ced3a124ed0e0a43018f4c7f8c", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/xiaomimimo-mimo-v2-flash/", "description": "MiMo-V2-Flash — пайымдауға, кодтауға және құралдардың көмегімен орындалатын агенттік жұмысқа арналған Xiaomi мәтін моделі. Оның 256K контексті, гибридті назар механизмі және бөлек кейінгі оқытудан өткен шығарылымы көлемді мәтінді нақты жауаппен, код өзгерісімен немесе келесі әрекетпен байланыстыратын тапсырмаларға сай келеді.", "locale": "kk", "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/xiaomimimo-mimo-v2-flash/index.md", "title": "MiMo v2 Flash — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/kk/xiaomimimo-mimo-v2-flash/" }, "rawModel": { "about": "Модель профилі мен нұсқалары\n\nMiMo-V2-Flash — пайымдау мен агенттік үдерістерге арналған Xiaomi тілдік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 309 миллиард параметр және 15 миллиард белсенді параметр бар. Шығарылған модельде 256K токендік контекст көрсетілген; өндірушінің инференс мысалы 262,144 токенді баптайды. Ол мәтінді қабылдап, түсіндірме, код және құралдармен әрекеттесуге қажет ақпаратты қоса мәтін шығарады. Flash-Base және кейінгі оқытудан өткен Flash шығарылымы — рөлдері бөлек, жеке аталған нұсқалар.\n\nГибридті назар және болжау\n\nАрхитектура жылжымалы терезе назарын ғаламдық назармен 5:1 қатынасында біріктіреді. Жергілікті назар терезесі 128 токен, ал ғаламдық назар ұзақ материал бойынша байланыстарды сақтайды. Алдын ала оқытуда бастапқы тізбек ұзындығы 32K қолданылады, ал шығарылған модель ұзынырақ 256K контексті қолдайды. Жеңіл көптокенді болжау модулі оқыту мен инференске енгізілген. Бұлар — модель құрылысының қасиеттері; олар нақты қолданбаның жауапты қаншалықты жылдам қайтаратынын көрсетпейді.\n\nПайымдау мен агенттерге арналған кейінгі оқыту\n\nMiMo-V2-Flash Multi-Teacher On-Policy Distillation қолданады: салаға тән мұғалім модельдер оның өзі жасаған жауаптарын бағыттайды, одан кейін ауқымды агенттік нығайтпалы оқыту жүреді. Оқыту код агенттерінің орталарын қамтып, математика мен жалпы агенттік тапсырмаларға кеңейеді. Веб-әзірлеуді оқыту кезінде орындалған нәтижелерді бағалау үшін көруге негізделген тексеруші қолданылады. Бұл тексеруші оқыту үдерісінің бөлігі; ол осы мәтін моделін кескін немесе видео кірісі бар модельге айналдырмайды.\n\nКодтау және құжат дайындау\n\nКодтау тапсырмасында тиісті файлдарды мәтін ретінде, байқалған ақауды, оны көрсететін кірісті және сақталуға тиіс мінез-құлықты беріңіз. Мысал сұрауда шағын түзетуді, әсер ететін тәуелділіктер түсіндірмесін және күтілетін нәтижені тексеруді сұрауға болады. Ұзақ мәтінде маңызды бөлімдерді анықтап, үзінділеріне байланыстырылған салыстыру сұраңыз. Шығысты нақты ұстаңыз: түзетілген код, сәйкессіздіктер кестесі, жорамалдары бар есептеу немесе ұсынылған келесі әрекет.\n\nОйлау, құралдар және әңгіме тарихы\n\nЖарияланған ойлау мысалы пайымдау режимін қосады, ал өндіруші арнайы құрал шақыру парсерін көрсетеді. Құралдарды көпкезекті қолданғанда жауапта tool_calls-пен бірге reasoning_content болуы мүмкін. Ойлау мен құралдар тізбегі дұрыс жалғасуы үшін келесі сұрау әңгіме тарихындағы алдыңғы reasoning_content мазмұнын сақтауға тиіс. Құралдарды қолданба ұсынады әрі орындайды; модель олардың нәтижелерін қалай қолдануды таңдайды. Сондықтан тарихты дайындау — соңғы пайдаланушы хабарын толық тапсырма деп қарастырудан гөрі, маңызды интеграциялық талап.\n\nӨндіруші ұсыныстары мен шектеулері\n\nҚолдану нұсқаулығы top_p 0.95, математика, жазу және веб-әзірлеу тапсырмалары үшін temperature 0.8, агенттік тапсырмалар үшін temperature 0.3 ұсынады. Сондай-ақ MiMo-ны Xiaomi көмекшісі деп таныстыратын, ағымдағы күн мен 2024 жылғы желтоқсан білім шегі көрсетілген жүйелік хабар ұсынылады. Тапсырма кейінгі оқиғаларға тәуелді болса, жаңа фактілерді беріңіз. Жарияланған сұраудағы 4096 токендік жауап бюджеті — мысал параметрі, жарияланған ең үлкен шығыс ұзындығы емес. MiMo-V2-Flash Flash-Base, Pro және Omni-мен қатар өз атауын сақтайды; олардың контекст немесе модальдылық спецификациялары тиісті нұсқамен бірге таңдалуға тиіс.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Other", "capabilities": { "context_length": 256000, "manufacturer_input": [], "manufacturer_output": [] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде." } ], "ctx": null, "display_name": "MiMo v2 Flash", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "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.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string", "when": "Мәтіндік әңгіме" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "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." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Мәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.", "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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\":\"xiaomimimo/mimo-v2-flash\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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=\"xiaomimimo/mimo-v2-flash\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI чаты", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 0.6, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content жолы", "required_material": "UTF-8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "xiaomimimo/mimo-v2-flash" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"xiaomimimo/mimo-v2-flash\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "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': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', '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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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': 'xiaomimimo/mimo-v2-flash', '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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic хабарламалары", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 0.6, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0006000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000006", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "request_model_id": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "route_label": "Ultra" } ], "name": "xiaomimimo/mimo-v2-flash", "price": { "in": 0.2, "in_label": null, "out": 0.6, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0.2, "sort_out": 0.6, "varies": false }, "short": "MiMo-V2-Flash — пайымдауға, кодтауға және құралдардың көмегімен орындалатын агенттік жұмысқа арналған Xiaomi мәтін моделі. Оның 256K контексті, гибридті назар механизмі және бөлек кейінгі оқытудан өткен шығарылымы көлемді мәтінді нақты жауаппен, код өзгерісімен немесе келесі әрекетпен байланыстыратын тапсырмаларға сай келеді." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 }, { "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/1/html", "method_ordinal": 1 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod", "/methods/1/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "MiMo-V2-Flash — пайымдауға, кодтауға және құралдардың көмегімен орындалатын агенттік жұмысқа арналған Xiaomi мәтін моделі. Оның 256K контексті, гибридті назар механизмі және бөлек кейінгі оқытудан өткен шығарылымы көлемді мәтінді нақты жауаппен, код өзгерісімен немесе келесі әрекетпен байланыстыратын тапсырмаларға сай келеді.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "0018a0a94da49a6e8fb92390a2e71ba8cb3f6b3d6daf5ffebcebc52330b8100e", "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf" }, "sourceRevision": "a3a70df28e30795fa69b4f50237d67091fc635488ab08b704489afc9cec32536" }