Nex-N2.5-mini는 Nex-N2.5 에이전트 제품군에 속하는 Nex AGI의 소형 멀티모달 버전입니다. Pro와 함께 Nex-N2의 멀티모달 기반을 바탕으로 컴퓨터 사용, 웹 브라우징, 시각적 근거에 기반한 작업 실행을 개선합니다. 제조사는 시각적 피드백을 일회성 이미지 설명의 자료뿐 아니라 에이전트가 진행 상황을 확인하는 방식의 일부로 취급합니다.
사용자의 목표, 관련 화면 또는 원본 정보, 명확한 완료 기준을 포함한 에이전트 작업을 준비하세요. 어떤 행동이 허용되는지, 어떤 관찰이 성공을 입증할지 지정하세요. 예를 들어 “제공된 스크린샷으로 이 변경에 필요한 제어 요소를 식별하고 다음 작업을 설명하며 반환된 상태를 목표와 대조해 확인하세요.”라고 지시할 수 있습니다.
모델은 시각 상태를 해석하고 함수나 작업을 제안할 수 있습니다. 주변 애플리케이션이 해당 행동을 수행하고 다음 스크린샷 또는 다른 결과를 반환합니다. 제안된 클릭이나 생성된 코드는 애플리케이션이 실행하기 전까지 텍스트 결과입니다. 실제 관찰을 사용해 계속 진행할지 계획을 수정할지 결정하세요.
제조사 템플릿은 reasoning_effort로 동작을 선택합니다. None은 추론 기록 없이 직접 답변합니다. Medium은 적응형 기본값으로 모델이 사고 여부와 양을 선택하게 합니다. High는 응답 전에 항상 사고를 활성화합니다. 제조사는 참조 설정에 temperature 0.7, top-p 0.95, top-k 40을 권장합니다.
짧은 설명, 출처에 근거한 목록, 다음 작업 제안 등 필요한 답변 형식은 모드와 별도로 명시하세요. 템플릿의 추론 강도 제어를 다른 모델의 thinking 플래그로 알리지 않고 대체해서는 안 됩니다. 중간 분석과 최종 콘텐츠의 구분을 유지하세요.
Nex 시리즈 모델은 제공된 도구 정의 및 호출을 구조화된 콘텐츠로 추출하는 파서와 함께 함수 호출을 문서화합니다. 각 함수의 목적과 매개변수를 정의하고 반환된 관찰 결과를 작업 컨텍스트에 보존하세요. 계속되는 브라우저 또는 프로그램 작업은 실제 결과를 사용해 진척을 유지하고 스스로 수정해야 합니다.
mini의 문서화된 역할은 멀티모달이며 제품군의 텍스트 전용 Max 버전과 구분됩니다. 지식 작업에는 관련 구절을, 프로그램 작업에는 구현과 예상 동작을 제공하세요. 최종 산출물이 근거를 다시 참조할 수 있도록 파일과 원본 레이블을 유지하세요.
사용 가능한 원본, 시각적 표현, 대화, 추론, 도구 반환값의 용량을 함께 배분하세요. 워크플로 내내 최신의 의미 있는 관찰 결과와 사용자가 요구한 결과를 명확히 유지하세요. 방대한 행동 계획을 완료된 결과와 동일시하지 마세요. 최종 인계는 제안과 결과가 반환된 작업을 구분해야 합니다.
유용한 출력은 애플리케이션이 제공한 관찰 결과에 근거한 텍스트 설명, 코드 제안, 행동의 연속입니다. 시각적 세부 사항은 스크린샷과, 출처에 민감한 주장은 신뢰할 수 있는 자료와 대조해 검토하세요. mini는 Max 모델의 파라미터 수나 문서화되지 않은 보편적 출력 상한을 이어받지 않으며 정확히 명명된 버전과 추론 모드를 유지합니다.
", "aboutText": "Nex-N2.5-mini는 Nex-N2.5 에이전트 제품군에 속하는 Nex AGI의 소형 멀티모달 버전입니다. Pro와 함께 Nex-N2의 멀티모달 기반을 바탕으로 컴퓨터 사용, 웹 브라우징, 시각적 근거에 기반한 작업 실행을 개선합니다. 제조사는 시각적 피드백을 일회성 이미지 설명의 자료뿐 아니라 에이전트가 진행 상황을 확인하는 방식의 일부로 취급합니다.\n\n### 관찰, 행동, 확인\n\n사용자의 목표, 관련 화면 또는 원본 정보, 명확한 완료 기준을 포함한 에이전트 작업을 준비하세요. 어떤 행동이 허용되는지, 어떤 관찰이 성공을 입증할지 지정하세요. 예를 들어 “제공된 스크린샷으로 이 변경에 필요한 제어 요소를 식별하고 다음 작업을 설명하며 반환된 상태를 목표와 대조해 확인하세요.”라고 지시할 수 있습니다.\n\n모델은 시각 상태를 해석하고 함수나 작업을 제안할 수 있습니다. 주변 애플리케이션이 해당 행동을 수행하고 다음 스크린샷 또는 다른 결과를 반환합니다. 제안된 클릭이나 생성된 코드는 애플리케이션이 실행하기 전까지 텍스트 결과입니다. 실제 관찰을 사용해 계속 진행할지 계획을 수정할지 결정하세요.\n\n### 세 가지 사고 모드\n\n제조사 템플릿은 reasoning_effort로 동작을 선택합니다. None은 추론 기록 없이 직접 답변합니다. Medium은 적응형 기본값으로 모델이 사고 여부와 양을 선택하게 합니다. High는 응답 전에 항상 사고를 활성화합니다. 제조사는 참조 설정에 temperature 0.7, top-p 0.95, top-k 40을 권장합니다.\n\n짧은 설명, 출처에 근거한 목록, 다음 작업 제안 등 필요한 답변 형식은 모드와 별도로 명시하세요. 템플릿의 추론 강도 제어를 다른 모델의 thinking 플래그로 알리지 않고 대체해서는 안 됩니다. 중간 분석과 최종 콘텐츠의 구분을 유지하세요.\n\n### 함수와 유용한 결과\n\nNex 시리즈 모델은 제공된 도구 정의 및 호출을 구조화된 콘텐츠로 추출하는 파서와 함께 함수 호출을 문서화합니다. 각 함수의 목적과 매개변수를 정의하고 반환된 관찰 결과를 작업 컨텍스트에 보존하세요. 계속되는 브라우저 또는 프로그램 작업은 실제 결과를 사용해 진척을 유지하고 스스로 수정해야 합니다.\n\nmini의 문서화된 역할은 멀티모달이며 제품군의 텍스트 전용 Max 버전과 구분됩니다. 지식 작업에는 관련 구절을, 프로그램 작업에는 구현과 예상 동작을 제공하세요. 최종 산출물이 근거를 다시 참조할 수 있도록 파일과 원본 레이블을 유지하세요.\n\n### 긴 작업 준비\n\n사용 가능한 원본, 시각적 표현, 대화, 추론, 도구 반환값의 용량을 함께 배분하세요. 워크플로 내내 최신의 의미 있는 관찰 결과와 사용자가 요구한 결과를 명확히 유지하세요. 방대한 행동 계획을 완료된 결과와 동일시하지 마세요. 최종 인계는 제안과 결과가 반환된 작업을 구분해야 합니다.\n\n유용한 출력은 애플리케이션이 제공한 관찰 결과에 근거한 텍스트 설명, 코드 제안, 행동의 연속입니다. 시각적 세부 사항은 스크린샷과, 출처에 민감한 주장은 신뢰할 수 있는 자료와 대조해 검토하세요. mini는 Max 모델의 파라미터 수나 문서화되지 않은 보편적 출력 상한을 이어받지 않으며 정확히 명명된 버전과 추론 모드를 유지합니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Choose the next interface step\n\nA user wants to enable weekly reports. Supplied interface state: the Reports page shows a Weekly reports checkbox unchecked, a disabled Save button and an unsaved-changes indicator absent. Describe the next proposed interaction, the expected state after it and what must be observed before claiming the setting is saved. Use only this textual state description.A short proposed-action sequence with an expected intermediate state and a separate saved-state verification criterion.Check that the answer does not claim the setting is saved merely because the checkbox was selected.nex-agi/nex-n2.5-miniNex-N2.5-mini는 컴퓨터 사용, 브라우저 작업, 시각적 피드백을 위한 Nex AGI의 소형 멀티모달 에이전트 버전입니다. 직접·적응형·사고 모드와 함수 호출을 결합하며 제공된 작업 및 화면 관찰 결과로부터 텍스트와 제안된 행동을 생성합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nex-N2.5-mini는 Nex-N2.5 에이전트 제품군에 속하는 Nex AGI의 소형 멀티모달 버전입니다. Pro와 함께 Nex-N2의 멀티모달 기반을 바탕으로 컴퓨터 사용, 웹 브라우징, 시각적 근거에 기반한 작업 실행을 개선합니다. 제조사는 시각적 피드백을 일회성 이미지 설명의 자료뿐 아니라 에이전트가 진행 상황을 확인하는 방식의 일부로 취급합니다.
사용자의 목표, 관련 화면 또는 원본 정보, 명확한 완료 기준을 포함한 에이전트 작업을 준비하세요. 어떤 행동이 허용되는지, 어떤 관찰이 성공을 입증할지 지정하세요. 예를 들어 “제공된 스크린샷으로 이 변경에 필요한 제어 요소를 식별하고 다음 작업을 설명하며 반환된 상태를 목표와 대조해 확인하세요.”라고 지시할 수 있습니다.
모델은 시각 상태를 해석하고 함수나 작업을 제안할 수 있습니다. 주변 애플리케이션이 해당 행동을 수행하고 다음 스크린샷 또는 다른 결과를 반환합니다. 제안된 클릭이나 생성된 코드는 애플리케이션이 실행하기 전까지 텍스트 결과입니다. 실제 관찰을 사용해 계속 진행할지 계획을 수정할지 결정하세요.
제조사 템플릿은 reasoning_effort로 동작을 선택합니다. None은 추론 기록 없이 직접 답변합니다. Medium은 적응형 기본값으로 모델이 사고 여부와 양을 선택하게 합니다. High는 응답 전에 항상 사고를 활성화합니다. 제조사는 참조 설정에 temperature 0.7, top-p 0.95, top-k 40을 권장합니다.
짧은 설명, 출처에 근거한 목록, 다음 작업 제안 등 필요한 답변 형식은 모드와 별도로 명시하세요. 템플릿의 추론 강도 제어를 다른 모델의 thinking 플래그로 알리지 않고 대체해서는 안 됩니다. 중간 분석과 최종 콘텐츠의 구분을 유지하세요.
Nex 시리즈 모델은 제공된 도구 정의 및 호출을 구조화된 콘텐츠로 추출하는 파서와 함께 함수 호출을 문서화합니다. 각 함수의 목적과 매개변수를 정의하고 반환된 관찰 결과를 작업 컨텍스트에 보존하세요. 계속되는 브라우저 또는 프로그램 작업은 실제 결과를 사용해 진척을 유지하고 스스로 수정해야 합니다.
mini의 문서화된 역할은 멀티모달이며 제품군의 텍스트 전용 Max 버전과 구분됩니다. 지식 작업에는 관련 구절을, 프로그램 작업에는 구현과 예상 동작을 제공하세요. 최종 산출물이 근거를 다시 참조할 수 있도록 파일과 원본 레이블을 유지하세요.
사용 가능한 원본, 시각적 표현, 대화, 추론, 도구 반환값의 용량을 함께 배분하세요. 워크플로 내내 최신의 의미 있는 관찰 결과와 사용자가 요구한 결과를 명확히 유지하세요. 방대한 행동 계획을 완료된 결과와 동일시하지 마세요. 최종 인계는 제안과 결과가 반환된 작업을 구분해야 합니다.
유용한 출력은 애플리케이션이 제공한 관찰 결과에 근거한 텍스트 설명, 코드 제안, 행동의 연속입니다. 시각적 세부 사항은 스크린샷과, 출처에 민감한 주장은 신뢰할 수 있는 자료와 대조해 검토하세요. mini는 Max 모델의 파라미터 수나 문서화되지 않은 보편적 출력 상한을 이어받지 않으며 정확히 명명된 버전과 추론 모드를 유지합니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 nex-agi/nex-n2.5-mini | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
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 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.000005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.000005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nex-agi/nex-n2.5-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='nex-agi/nex-n2.5-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='nex-agi/nex-n2.5-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 또는 SSE
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.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-mini
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
nex-agi/nex-n2.5-miniNex-N2.5-mini는 컴퓨터 사용, 브라우저 작업, 시각적 피드백을 위한 Nex AGI의 소형 멀티모달 에이전트 버전입니다. 직접·적응형·사고 모드와 함수 호출을 결합하며 제공된 작업 및 화면 관찰 결과로부터 텍스트와 제안된 행동을 생성합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Nex-N2.5-mini는 Nex-N2.5 에이전트 제품군에 속하는 Nex AGI의 소형 멀티모달 버전입니다. Pro와 함께 Nex-N2의 멀티모달 기반을 바탕으로 컴퓨터 사용, 웹 브라우징, 시각적 근거에 기반한 작업 실행을 개선합니다. 제조사는 시각적 피드백을 일회성 이미지 설명의 자료뿐 아니라 에이전트가 진행 상황을 확인하는 방식의 일부로 취급합니다.
사용자의 목표, 관련 화면 또는 원본 정보, 명확한 완료 기준을 포함한 에이전트 작업을 준비하세요. 어떤 행동이 허용되는지, 어떤 관찰이 성공을 입증할지 지정하세요. 예를 들어 “제공된 스크린샷으로 이 변경에 필요한 제어 요소를 식별하고 다음 작업을 설명하며 반환된 상태를 목표와 대조해 확인하세요.”라고 지시할 수 있습니다.
모델은 시각 상태를 해석하고 함수나 작업을 제안할 수 있습니다. 주변 애플리케이션이 해당 행동을 수행하고 다음 스크린샷 또는 다른 결과를 반환합니다. 제안된 클릭이나 생성된 코드는 애플리케이션이 실행하기 전까지 텍스트 결과입니다. 실제 관찰을 사용해 계속 진행할지 계획을 수정할지 결정하세요.
제조사 템플릿은 reasoning_effort로 동작을 선택합니다. None은 추론 기록 없이 직접 답변합니다. Medium은 적응형 기본값으로 모델이 사고 여부와 양을 선택하게 합니다. High는 응답 전에 항상 사고를 활성화합니다. 제조사는 참조 설정에 temperature 0.7, top-p 0.95, top-k 40을 권장합니다.
짧은 설명, 출처에 근거한 목록, 다음 작업 제안 등 필요한 답변 형식은 모드와 별도로 명시하세요. 템플릿의 추론 강도 제어를 다른 모델의 thinking 플래그로 알리지 않고 대체해서는 안 됩니다. 중간 분석과 최종 콘텐츠의 구분을 유지하세요.
Nex 시리즈 모델은 제공된 도구 정의 및 호출을 구조화된 콘텐츠로 추출하는 파서와 함께 함수 호출을 문서화합니다. 각 함수의 목적과 매개변수를 정의하고 반환된 관찰 결과를 작업 컨텍스트에 보존하세요. 계속되는 브라우저 또는 프로그램 작업은 실제 결과를 사용해 진척을 유지하고 스스로 수정해야 합니다.
mini의 문서화된 역할은 멀티모달이며 제품군의 텍스트 전용 Max 버전과 구분됩니다. 지식 작업에는 관련 구절을, 프로그램 작업에는 구현과 예상 동작을 제공하세요. 최종 산출물이 근거를 다시 참조할 수 있도록 파일과 원본 레이블을 유지하세요.
사용 가능한 원본, 시각적 표현, 대화, 추론, 도구 반환값의 용량을 함께 배분하세요. 워크플로 내내 최신의 의미 있는 관찰 결과와 사용자가 요구한 결과를 명확히 유지하세요. 방대한 행동 계획을 완료된 결과와 동일시하지 마세요. 최종 인계는 제안과 결과가 반환된 작업을 구분해야 합니다.
유용한 출력은 애플리케이션이 제공한 관찰 결과에 근거한 텍스트 설명, 코드 제안, 행동의 연속입니다. 시각적 세부 사항은 스크린샷과, 출처에 민감한 주장은 신뢰할 수 있는 자료와 대조해 검토하세요. mini는 Max 모델의 파라미터 수나 문서화되지 않은 보편적 출력 상한을 이어받지 않으며 정확히 명명된 버전과 추론 모드를 유지합니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 nex-agi/nex-n2.5-mini | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.000005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0002 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.000005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "nex-agi/nex-n2.5-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nex-agi/nex-n2.5-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nex-agi/nex-n2.5-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 또는 SSE
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.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-mini
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Choose the next interface step\n\nA user wants to enable weekly reports. Supplied interface state: the Reports page shows a Weekly reports checkbox unchecked, a disabled Save button and an unsaved-changes indicator absent. Describe the next proposed interaction, the expected state after it and what must be observed before claiming the setting is saved. Use only this textual state description.A short proposed-action sequence with an expected intermediate state and a separate saved-state verification criterion.Check that the answer does not claim the setting is saved merely because the checkbox was selected.