Source: https://ailoot.ai/models/lt/mimo-v2-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/mimo-v2-pro/ Language: lt # mimo-v2-pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/mimo-v2-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/mimo-v2-pro/facts.json) ## [mimo-v2-pro](https://ailoot.ai/models/lt/mimo-v2-pro/) MiMo-V2-Pro – Xiaomi į agentus orientuotas teksto modelis programinės įrangos kūrimui, kelių žingsnių planavimui ir darbui su įrankiais. Iki 1 milijono žetonų kontekstas padeda išlaikyti didelę projekto medžiagą, užduoties apribojimus ir nuoseklius stebėjimus viename darniame darbo procese. - [**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/lt/mimo-v2-pro/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/lt/mimo-v2-pro/#method-1) Apie modelį Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau. Pagrindas agentų darbui MiMo-V2-Pro – Xiaomi flagmaninis pamatinis modelis sudėtingoms agentų užduotims ir programinės įrangos kūrimui. Jo vaidmuo – samprotauti apie užduotį, organizuoti reikiamus žingsnius ir naudoti įrankių grąžintą informaciją, kad darbas tęstųsi link apibrėžto rezultato. Modelio akcentas peržengia vieno atsakymo kūrimą: jis skirtas susietam darbui, kuriame ankstesni sprendimai ir stebėjimai lemia tolesnius veiksmus. Mastas ir efektyvi architektūra Gamintojas nurodo daugiau nei 1 trilijoną bendrų parametrų ir 42 mlrd. aktyvių parametrų. Pro išplečia MiMo-V2-Flash hibridinio dėmesio metodą, naudodamas 7:1 slankiojo lango ir globalaus dėmesio santykį. Generavimą palaiko lengvas kelių žetonų numatymo sluoksnis, o skelbiamas kontekstas siekia 1 milijoną žetonų. Tai Pro architektūros ir konteksto savybės; jos nenusako konkrečios integracijos vykdymo greičio, atminties skyrimo ar užklausų ribų. Laidų kilmė Xiaomi įvardija Hunter Alpha kaip ankstyvą vidinę bandomąją versiją prieš MiMo-V2-Pro. Išleistas Pro modelis turi savą pavadinimą ir ilgo konteksto darbo bei agentinių scenarijų stabilumo patobulinimus. Šis skirtumas svarbus lyginant aprašymus ar išsaugant modelio tapatybę: ankstesnė bandomoji versija, MiMo-V2-Flash ir MiMo-V2-Omni turi atskirus vaidmenis bei specifikacijas. Sukurtas agentams Modelis papildomai suderintas prižiūrimu ir pastiprinamuoju mokymu įvairiose agentų sistemose, dėmesį skiriant įrankių kvietimams bei kelių žingsnių samprotavimui. Paruoškite užduotį su stebima užbaigimo sąlyga ir prieinamų įrankių aprašymais. Pavyzdžiui, projekto asistentas gali gauti pakeitimo prašymą, išnagrinėti pateiktus modulius, pasiūlyti paveiktus komponentus ir tęsti, kai įrankis grąžina surinkimo klaidą. Naudinga išvestis – sprendimų seka, susieta su faktiniais stebėjimais, o po jos – prašomas kodas, paaiškinimas ar darbo santrauka. Veiksmus atlieka prijungta aplinka. Programinės įrangos kūrimas ir naudotojo sąsajos užduotys Xiaomi pabrėžia sistemų projektavimą, užduočių planavimą ir į kodą orientuotą problemų sprendimą. Jos demonstracijose yra interaktyvių tinklalapių ir naršyklinio žaidimo, sukurtų agento aplinkoje. Iliustracinis kūrimo aprašas gali nurodyti puslapio veikimą, navigaciją, duomenų būsenas ir prisitaikantį išdėstymą, tada prašyti įgyvendinimo bei patikrinimų pagal šiuos reikalavimus. Esamam projektui pateikite dabartinius failus, nesėkmingą atvejį ir sąsajas, kurios turi likti nepakeistos. Prašykite tikslinio pakeitimo ir jo paliestų priklausomybių paaiškinimo, o ne nesusijusios pakaitinės programos. Ilgas kontekstas ir patikrinamas rezultatas Iki 1 milijono žetonų kontekstas naudingas, kai tai pačiai užduočiai priklauso keli failai, dokumentai, instrukcijos ir ankstesni stebėjimai. Organizuokite šią medžiagą pagal jos vaidmenį: autoritetingi reikalavimai, dabartinis kodas, pavyzdžiai ir įrankių rezultatai. Prieš prašydami agento tęsti, nurodykite galutinį artefaktą ir jo priėmimo sąlygas. Dokumentacijos užduočiai gali reikėti palyginimo su neišspręstais klausimais; inžinerinei užduočiai – pataisos ir atliktų patikrinimų įrašo. Praktinės ribos ir versijos apimtis Ilgas kontekstas suteikia vietos medžiagai, tačiau negarantuoja, kad sugeneruotas projektas teisingas ar kad įvykdyti visi reikalavimai. Grąžinkite faktines klaidas ir stebėjimus kitam žingsniui bei tikrinkite rezultatą numatytoje aplinkoje. Gamintojas aiškiai įvardija patikimumą sudėtingose realiose užduotyse kaip vertintiną ir tobulintiną savybę. Šis aprašas apima MiMo-V2-Pro teksto ir įrankių agento specializaciją; Omni modalumų funkcijos ir vėlesnių MiMo kartų specifikacijos priklauso atitinkamiems jų modeliams. Įrankiai, prieinami parametrai ir išvesties tvarkymas lieka prijungtos programos savybės. Praktinė užduotis ### Praktinė užduotis Techninis pavyzdys anglų kalba ``` Correct an error-state transition A text specification says a search box has idle, loading, results and error states. Existing logic sets loading=true before fetch and false only on success, so failures leave the spinner visible. Propose pseudocode that preserves results on success, shows an error on failure and always clears loading. Include the two distinguishing checks. ``` #### Laukiamas rezultatas ``` Focused async pseudocode and success/failure checks covering final loading state and visible result or error. ``` #### Rezultato patikra ``` Check that loading is cleared in both branches without suppressing the error. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `mimo-v2-pro` [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=chat) Xiaomi /`mimo-v2-pro` ### Pradžia MiMo-V2-Pro – Xiaomi į agentus orientuotas teksto modelis programinės įrangos kūrimui, kelių žingsnių planavimui ir darbui su įrankiais. Iki 1 milijono žetonų kontekstas padeda išlaikyti didelę projekto medžiagą, užduoties apribojimus ir nuoseklius stebėjimus viename darniame darbo procese. Leidžiamos įvestys Tekstas Rezultatai Tekstas ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` Įvestis `text` Išvestis `text` Išvesties formatas json arba SSE | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mimo-v2-pro | Numatyta— | | Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— | | Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— | | Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | | Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— | | Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`modalities` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— | | Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— | | Laukas`cache_control.ttl` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **Tekstas** · UTF8 tekstas `messages[].content` Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | | Parametras`messages` | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra | | Parametras`file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametras`control_scope` | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių | | Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext | | Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse | | Parametras`multimodal_input_binding` | Specifikacijanull | Gyvavimo ciklas: `synchronous_or_streamed` Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages. Konteksto ilgis nėra išvesties limitas. Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo. ### Planai Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo. Spartusis režimas Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą Flex režimas Nenurodyta Pasirinkus flex režimą Didžiausios samprotavimo pastangos Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default) #### Ailoot įkainiai #### Kainos pagal konfigūraciją | Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis | | --- | --- | --- | | KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0022** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.0066** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis curlPython SDKPython srautas ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mimo-v2-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') 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 ``` ```python 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='mimo-v2-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) 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")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path 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) 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)) with client.chat.completions.stream(model='mimo-v2-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis json arba SSE ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`choices[].index` | Tipasinteger | | Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null | | Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] | | Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring | | Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array | | Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot Ultra** [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=chat) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `mimo-v2-pro` [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=messages) Xiaomi /`mimo-v2-pro` ### Pradžia MiMo-V2-Pro – Xiaomi į agentus orientuotas teksto modelis programinės įrangos kūrimui, kelių žingsnių planavimui ir darbui su įrankiais. Iki 1 milijono žetonų kontekstas padeda išlaikyti didelę projekto medžiagą, užduoties apribojimus ir nuoseklius stebėjimus viename darniame darbo procese. Leidžiamos įvestys Tekstas Rezultatai json · sse ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` Įvestis `text` Išvestis `json`, `sse` Išvesties formatas JSON arba SSE | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mimo-v2-pro | Numatyta— | | Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— | | Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | Įvesties medžiagos deriniai **Tekstas** · UTF-8 tekstas `messages[].content eilutė` Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | | Parametras`text_file_material` | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. | Gyvavimo ciklas: `synchronous_or_streamed` ### Planai Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo. Spartusis režimas Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą Flex režimas Nenurodyta Pasirinkus flex režimą Didžiausios samprotavimo pastangos Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default) #### Ailoot įkainiai #### Kainos pagal konfigūraciją | Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis | | --- | --- | --- | | KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.0022** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.0066** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą ```json { "model": "mimo-v2-pro", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'mimo-v2-pro', '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 ``` ```python 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': 'mimo-v2-pro', '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)) ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai JSON arba SSE ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`id` | Tipasstring | | Laukas`model` | Tipasstring | | Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot Ultra** [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=messages) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=messages) FAQ · mimo-v2-pro Kokios įvestys ir rezultatai prieinami? `POST /v1/chat/completions` · `mimo-v2-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mimo-v2-pro`: `text` → `json`, `sse` Kokius laukus naudoja užklausa? `POST /v1/chat/completions` · `mimo-v2-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mimo-v2-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Kokie apribojimai taikomi? `POST /v1/chat/completions` · `mimo-v2-pro`: `messages.min_items`: `1` Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos. ## Įmonė ir jos projektų portfelis Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. ## Pirkite žetonus su nuolaida. Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui. Prenumerata Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms. Nuolaidos kodas iki 50% Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas. Išlaidos istorijoje Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma. [Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/) ## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate. SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos. Komercinė programa Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas. Perpardavėjo licencija Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų. Dokumentai svetainėje Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant. [Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt) ## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole. Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.