모델

MiniMax: MiniMax M2-her

Markdown · JSON

MiniMax: MiniMax M2-her

MiniMax M2-her는 캐릭터 역할극, 이야기 중심 대화, 여러 턴 대화를 위한 텍스트 전용 모델입니다. 전용 역할 및 예시 메시지 형식이 상호작용 양측을 구성하며, 제작사 컨텍스트는 64K, 최대 완료는 2,048토큰입니다.

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

MiniMax M2-her는 역할극, 캐릭터 대화, 이야기 중심 상호작용을 위한 MiniMax의 대화 중심 텍스트 모델입니다. 일반 코딩 및 에이전트 지향 MiniMax M2 모델과는 별도 프로필입니다. 제조사는 일관된 가상 세계, 적극적인 이야기 전개, 사용자의 대화 선호와의 정렬을 중심으로 개발합니다. 입력과 출력은 텍스트이며, 전용 가이드는 텍스트와 이미지의 혼합 입력을 지원하지 않습니다.

세계관과 양측 역할 정의하기

제작사의 대화 형식에는 일반적인 system, user, assistant 메시지 외의 요소가 포함됩니다. system 역할은 모델의 정체성, 성격, 행동을 정의합니다. user_system 역할은 사용자의 캐릭터나 페르소나를 정의하고, group은 시나리오나 대화 그룹을 식별합니다. 여러 인물, 서로 다른 지식, 특정 관계가 이야기와 관련되면 이 구분을 명확히 유지하세요.

모델에 배경, 캐릭터의 동기, 계속 참이어야 할 사실을 제공하세요. 사용자의 행동을 누가 통제하는지, 응답을 위해 어떤 선택을 열어 두어야 하는지 설명하세요. 장면 지침의 예시는 “기록관 역할로 계속하고, 확립된 미스터리를 유지하며, 내 캐릭터의 반응을 결정하지 않은 채 새 단서 하나를 제시하세요”입니다. 이는 모델에 상호작용 양측을 모두 쓰도록 하는 대신 반응형 교환을 준비합니다.

예시와 스타일

M2-her는 원하는 대화 패턴을 보여 주는 sample_message_user와 sample_message_ai 메시지를 지원합니다. 제작사는 간결한 예시 한 개에서 세 개를 권장합니다. 문체, 속도, 서술과 대사의 관계를 확립하는 데 활용하되, 스타일을 명확히 하지 못하면서 컨텍스트만 소모하는 긴 예시는 피하세요. 예시는 다른 메시지처럼 입력 예산에 포함됩니다.

MiniMax의 개발 방향은 캐릭터 정체성, 세계관 규칙, 다양한 플롯 전개, 사용자의 선택권을 강조합니다. 조용한 대화, 점진적인 폭로, 새 갈등처럼 속도가 중요하면 의도한 전개 속도를 명시하세요. 수정에서는 캐릭터나 시간 순서를 깨는 정확한 대사나 사건을 지정하고 나머지 장면을 유지하는 수정을 요청하세요.

대화 컨텍스트 유지하기

문서화된 작업 흐름에는 여러 턴 대화를 위해 시간 순서대로 된 전체 사용자 및 어시스턴트 이력이 포함됩니다. 이 이력은 이전 사건과 확립된 관계에 대한 근거를 다음 응답에 제공합니다. 이어지는 이야기를 준비할 때 핵심 이름과 최근 전개를 명확히 유지하세요. 컨텍스트 이력은 모델에 제공되는 것이며, 대화 밖의 무제한 기억과 혼동해서는 안 됩니다.

제작사의 역할극 연구는 다양성, 연속성, 반응성을 높이기 위해 대화 합성과 온라인 선호 학습을 사용합니다. 이 학습 방법은 제작사 모델을 설명하며 개별 이야기에 오류가 없음을 보장하지 않습니다. 응답이 대사를 올바른 캐릭터에게 배정하고 배경의 물리적 또는 가상 규칙을 지키는지 검토하세요.

한도와 결과 문단

전용 M2-her 가이드는 64K 컨텍스트와 2,048토큰의 최대 완료를 명시합니다. 스트리밍 출력과 temperature 1.0, top-p 0.95의 샘플링 기본값도 문서화합니다. 대화 한 턴에 맞는 응답 길이를 선택하세요. 지나치게 긴 문단은 사용자의 다음 결정을 밀어내거나 완료 예산에 의해 잘릴 수 있습니다.

유용한 결과는 제공된 배경에 맞고 다음 상호작용을 유도하는 캐릭터 답장, 서사 문단 또는 이어지는 장면입니다. 시점, 캐릭터의 선택권, 참조 일관성, 요청한 끝맺음을 확인하세요. M2-her의 명명된 역할극 형식과 한도는 다른 MiniMax 언어, 비전, 미디어 모델과 구분해 유지됩니다.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions M2-her

M2-her

MiniMax /M2-her

시작하기

MiniMax M2-her는 캐릭터 역할극, 이야기 중심 대화, 여러 턴 대화를 위한 텍스트 전용 모델입니다. 전용 역할 및 예시 메시지 형식이 상호작용 양측을 구성하며, 제작사 컨텍스트는 64K, 최대 완료는 2,048토큰입니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
M2-her
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드messages[].content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 텍스트 대화
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream
매개변수control_scope명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

메서드 별칭: /chat/completions

수명 주기: synchronous_or_streamed

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
미지정 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
미지정 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

설정요금표요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금요금
입력 · 입력 토큰 $0.0006 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0024 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"M2-her","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="M2-her", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra M2-her

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

M2-her

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages M2-her

M2-her

MiniMax /M2-her

시작하기

MiniMax M2-her는 캐릭터 역할극, 이야기 중심 대화, 여러 턴 대화를 위한 텍스트 전용 모델입니다. 전용 역할 및 예시 메시지 형식이 상호작용 양측을 구성하며, 제작사 컨텍스트는 64K, 최대 완료는 2,048토큰입니다.

허용 입력
텍스트
결과
json · sse

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
입력
text
출력
json, sse
출력 형식
JSON 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
M2-her
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
미지정 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
미지정 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

설정요금표요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금요금
입력 · 입력 토큰 $0.0006 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0024 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "M2-her",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'M2-her', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'M2-her', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra M2-her

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

M2-her

FAQ · MiniMax: MiniMax M2-her
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · M2-her: text → text

POST /v1/messages · M2-her: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · M2-her: model, messages, stream

POST /v1/messages · M2-her: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · M2-her: messages.min_items: 1

자세히 보기

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독
정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.
최대 50% 프로모션 코드
구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.
이력의 지출
요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

구독 선택 · 모델 가격 보기

판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱
서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.
리셀러 라이선스
프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.
사이트의 문서
연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

리셀러 라이선스 요청 · 공식 이용 조건과 라이선스 계약