abab6.5s tergolong dalam siri model bahasa besar umum abab6.5 MiniMax. Pengeluar menerangkannya sebagai menggunakan teknik latihan dan data yang sama seperti model pasangannya yang lebih besar, dengan penekanan pada kecekapan. Keluaran asalnya mendokumenkan konteks 200K token. Nyatakan edisi s dengan jelas apabila menyimpan tugas atau membandingkan ahli siri yang lain.
MiniMax menghubungkan siri ini dengan pembangunan campuran pakarnya. Keluaran ini menerangkan penambahbaikan pada seni bina model, pembinaan semula saluran data serta pengoptimuman algoritma latihan dan strategi latihan selari.
Kedua-dua ahli berkongsi arah latihan sambil kekal sebagai edisi yang berasingan. Pilih model yang dinamakan untuk tugas teks dan simpan bahan sumber serta jawapan akhir bersamanya. Kedudukan kecekapan model tidak menggantikan pemeriksaan artifak sebenar yang dihasilkan untuk soalan tertentu.
Gunakan bajet konteks untuk menghimpunkan bahan yang diperlukan bagi menjawab satu soalan yang ditetapkan dengan baik. Labelkan dokumen, kekalkan sempadan bahagiannya dan pastikan takrif, tarikh serta pengecam penting kekal kelihatan. Berikan bentuk nyata kepada jawapan: ringkasan, perbandingan, rekod yang diekstrak atau petikan yang disemak.
Sebagai contoh: “Bandingkan bahagian dasar yang dibekalkan, kenal pasti tempat keperluannya berbeza dan sertakan perkataan yang menyokong setiap perbezaan.” Tentukan perbezaan yang penting sebelum menambah dokumen yang tidak berkaitan. Himpunan besar lebih mudah digunakan apabila soalan menerangkan cara bahagiannya perlu dihubungkan.
Apabila tugas merangkumi petikan yang berjauhan, minta jawapan mengenal pasti bahagian yang menjadi pergantungannya. Kekalkan ungkapan asal bagi syarat penting dan bukannya menggantikannya dengan ringkasan awal yang mungkin menggugurkan perincian yang mengehadkan skopnya. Jika bahan tidak membuktikan nilai atau hubungan yang diminta, biarkan perkara itu belum diselesaikan dalam hasil.
Untuk pendrafan, berikan fakta sumber, khalayak sasaran dan struktur yang diperlukan. Untuk semakan, kenal pasti makna yang mesti kekal dan pilihan persembahan yang perlu berubah. Susulan boleh mengembalikan petikan khusus yang memerlukan pembetulan dan sebabnya, supaya giliran seterusnya kekal terfokus pada isu nyata.
Angka 200K menerangkan konteks dalam keluaran abab6.5s pengeluar; rancang input yang berkaitan dan jawapan yang diminta dalam konfigurasi kerja yang digunakan untuk tugas. Simpan teks yang selesai bersama bahan sokongannya supaya ringkasan, perbandingan atau semakan boleh diperiksa sebelum digunakan semula.
Semak nama, nilai, syarat dan hubungan sumber yang penting dalam jawapan. Simpan identiti abab6.5s bersama hasil itu. Hasil yang berguna ialah artifak bertulis yang kandungannya boleh dijejak kepada bahan yang dibekalkan dan butiran belum diselesaikannya kekal kelihatan untuk keputusan seterusnya.
", "aboutText": "### Ahli yang cekap dalam keluarga abab6.5\n\nabab6.5s tergolong dalam siri model bahasa besar umum abab6.5 MiniMax. Pengeluar menerangkannya sebagai menggunakan teknik latihan dan data yang sama seperti model pasangannya yang lebih besar, dengan penekanan pada kecekapan. Keluaran asalnya mendokumenkan konteks 200K token. Nyatakan edisi s dengan jelas apabila menyimpan tugas atau membandingkan ahli siri yang lain.\n\n### Seni bina dan arah latihan\n\nMiniMax menghubungkan siri ini dengan pembangunan campuran pakarnya. Keluaran ini menerangkan penambahbaikan pada seni bina model, pembinaan semula saluran data serta pengoptimuman algoritma latihan dan strategi latihan selari.\n\nKedua-dua ahli berkongsi arah latihan sambil kekal sebagai edisi yang berasingan. Pilih model yang dinamakan untuk tugas teks dan simpan bahan sumber serta jawapan akhir bersamanya. Kedudukan kecekapan model tidak menggantikan pemeriksaan artifak sebenar yang dihasilkan untuk soalan tertentu.\n\n### Sediakan tugas teks panjang\n\nGunakan bajet konteks untuk menghimpunkan bahan yang diperlukan bagi menjawab satu soalan yang ditetapkan dengan baik. Labelkan dokumen, kekalkan sempadan bahagiannya dan pastikan takrif, tarikh serta pengecam penting kekal kelihatan. Berikan bentuk nyata kepada jawapan: ringkasan, perbandingan, rekod yang diekstrak atau petikan yang disemak.\n\nSebagai contoh: “Bandingkan bahagian dasar yang dibekalkan, kenal pasti tempat keperluannya berbeza dan sertakan perkataan yang menyokong setiap perbezaan.” Tentukan perbezaan yang penting sebelum menambah dokumen yang tidak berkaitan. Himpunan besar lebih mudah digunakan apabila soalan menerangkan cara bahagiannya perlu dihubungkan.\n\n### Asingkan bukti dan tafsiran\n\nApabila tugas merangkumi petikan yang berjauhan, minta jawapan mengenal pasti bahagian yang menjadi pergantungannya. Kekalkan ungkapan asal bagi syarat penting dan bukannya menggantikannya dengan ringkasan awal yang mungkin menggugurkan perincian yang mengehadkan skopnya. Jika bahan tidak membuktikan nilai atau hubungan yang diminta, biarkan perkara itu belum diselesaikan dalam hasil.\n\nUntuk pendrafan, berikan fakta sumber, khalayak sasaran dan struktur yang diperlukan. Untuk semakan, kenal pasti makna yang mesti kekal dan pilihan persembahan yang perlu berubah. Susulan boleh mengembalikan petikan khusus yang memerlukan pembetulan dan sebabnya, supaya giliran seterusnya kekal terfokus pada isu nyata.\n\n### Simpan artifak bertulis yang boleh digunakan\n\nAngka 200K menerangkan konteks dalam keluaran abab6.5s pengeluar; rancang input yang berkaitan dan jawapan yang diminta dalam konfigurasi kerja yang digunakan untuk tugas. Simpan teks yang selesai bersama bahan sokongannya supaya ringkasan, perbandingan atau semakan boleh diperiksa sebelum digunakan semula.\n\nSemak nama, nilai, syarat dan hubungan sumber yang penting dalam jawapan. Simpan identiti abab6.5s bersama hasil itu. Hasil yang berguna ialah artifak bertulis yang kandungannya boleh dijejak kepada bahan yang dibekalkan dan butiran belum diselesaikannya kekal kelihatan untuk keputusan seterusnya.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Compare approval rules\n\nCompare these policy clauses for a team lead. Policy A, section 2: Purchases above $500 need finance approval; subscriptions always need approval. Policy B, section 4: All purchases at or above $500 need approval. Return a comparison table with the boundary difference, subscription rule and exact supporting phrases. Mark unstated rules as unknown.A table with columns: topic | Policy A wording | Policy B wording | practical difference. Follow it with one question about the unstated subscription rule.Check that exactly $500 and subscriptions are treated separately and each difference cites the supplied clause.abab6.5s-chatabab6.5s MiniMax ialah ahli yang cekap dalam keluarga bahasa umum abab6.5. Keluaran asalnya mendokumenkan konteks 200K token, menyokong tugas teks yang membawa bahan sumber yang lebih banyak ke dalam satu perbualan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
abab6.5s tergolong dalam siri model bahasa besar umum abab6.5 MiniMax. Pengeluar menerangkannya sebagai menggunakan teknik latihan dan data yang sama seperti model pasangannya yang lebih besar, dengan penekanan pada kecekapan. Keluaran asalnya mendokumenkan konteks 200K token. Nyatakan edisi s dengan jelas apabila menyimpan tugas atau membandingkan ahli siri yang lain.
MiniMax menghubungkan siri ini dengan pembangunan campuran pakarnya. Keluaran ini menerangkan penambahbaikan pada seni bina model, pembinaan semula saluran data serta pengoptimuman algoritma latihan dan strategi latihan selari.
Kedua-dua ahli berkongsi arah latihan sambil kekal sebagai edisi yang berasingan. Pilih model yang dinamakan untuk tugas teks dan simpan bahan sumber serta jawapan akhir bersamanya. Kedudukan kecekapan model tidak menggantikan pemeriksaan artifak sebenar yang dihasilkan untuk soalan tertentu.
Gunakan bajet konteks untuk menghimpunkan bahan yang diperlukan bagi menjawab satu soalan yang ditetapkan dengan baik. Labelkan dokumen, kekalkan sempadan bahagiannya dan pastikan takrif, tarikh serta pengecam penting kekal kelihatan. Berikan bentuk nyata kepada jawapan: ringkasan, perbandingan, rekod yang diekstrak atau petikan yang disemak.
Sebagai contoh: “Bandingkan bahagian dasar yang dibekalkan, kenal pasti tempat keperluannya berbeza dan sertakan perkataan yang menyokong setiap perbezaan.” Tentukan perbezaan yang penting sebelum menambah dokumen yang tidak berkaitan. Himpunan besar lebih mudah digunakan apabila soalan menerangkan cara bahagiannya perlu dihubungkan.
Apabila tugas merangkumi petikan yang berjauhan, minta jawapan mengenal pasti bahagian yang menjadi pergantungannya. Kekalkan ungkapan asal bagi syarat penting dan bukannya menggantikannya dengan ringkasan awal yang mungkin menggugurkan perincian yang mengehadkan skopnya. Jika bahan tidak membuktikan nilai atau hubungan yang diminta, biarkan perkara itu belum diselesaikan dalam hasil.
Untuk pendrafan, berikan fakta sumber, khalayak sasaran dan struktur yang diperlukan. Untuk semakan, kenal pasti makna yang mesti kekal dan pilihan persembahan yang perlu berubah. Susulan boleh mengembalikan petikan khusus yang memerlukan pembetulan dan sebabnya, supaya giliran seterusnya kekal terfokus pada isu nyata.
Angka 200K menerangkan konteks dalam keluaran abab6.5s pengeluar; rancang input yang berkaitan dan jawapan yang diminta dalam konfigurasi kerja yang digunakan untuk tugas. Simpan teks yang selesai bersama bahan sokongannya supaya ringkasan, perbandingan atau semakan boleh diperiksa sebelum digunakan semula.
Semak nama, nilai, syarat dan hubungan sumber yang penting dalam jawapan. Simpan identiti abab6.5s bersama hasil itu. Hasil yang berguna ialah artifak bertulis yang kandungannya boleh dijejak kepada bahan yang dibekalkan dan butiran belum diselesaikannya kekal kelihatan untuk keputusan seterusnya.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had abab6.5s-chat | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.000308 / 1K token Output · Token output $0.000308 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "abab6.5s-chat", "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='abab6.5s-chat',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='abab6.5s-chat',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra abab6.5s-chat
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
abab6.5s-chatabab6.5s MiniMax ialah ahli yang cekap dalam keluarga bahasa umum abab6.5. Keluaran asalnya mendokumenkan konteks 200K token, menyokong tugas teks yang membawa bahan sumber yang lebih banyak ke dalam satu perbualan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
abab6.5s tergolong dalam siri model bahasa besar umum abab6.5 MiniMax. Pengeluar menerangkannya sebagai menggunakan teknik latihan dan data yang sama seperti model pasangannya yang lebih besar, dengan penekanan pada kecekapan. Keluaran asalnya mendokumenkan konteks 200K token. Nyatakan edisi s dengan jelas apabila menyimpan tugas atau membandingkan ahli siri yang lain.
MiniMax menghubungkan siri ini dengan pembangunan campuran pakarnya. Keluaran ini menerangkan penambahbaikan pada seni bina model, pembinaan semula saluran data serta pengoptimuman algoritma latihan dan strategi latihan selari.
Kedua-dua ahli berkongsi arah latihan sambil kekal sebagai edisi yang berasingan. Pilih model yang dinamakan untuk tugas teks dan simpan bahan sumber serta jawapan akhir bersamanya. Kedudukan kecekapan model tidak menggantikan pemeriksaan artifak sebenar yang dihasilkan untuk soalan tertentu.
Gunakan bajet konteks untuk menghimpunkan bahan yang diperlukan bagi menjawab satu soalan yang ditetapkan dengan baik. Labelkan dokumen, kekalkan sempadan bahagiannya dan pastikan takrif, tarikh serta pengecam penting kekal kelihatan. Berikan bentuk nyata kepada jawapan: ringkasan, perbandingan, rekod yang diekstrak atau petikan yang disemak.
Sebagai contoh: “Bandingkan bahagian dasar yang dibekalkan, kenal pasti tempat keperluannya berbeza dan sertakan perkataan yang menyokong setiap perbezaan.” Tentukan perbezaan yang penting sebelum menambah dokumen yang tidak berkaitan. Himpunan besar lebih mudah digunakan apabila soalan menerangkan cara bahagiannya perlu dihubungkan.
Apabila tugas merangkumi petikan yang berjauhan, minta jawapan mengenal pasti bahagian yang menjadi pergantungannya. Kekalkan ungkapan asal bagi syarat penting dan bukannya menggantikannya dengan ringkasan awal yang mungkin menggugurkan perincian yang mengehadkan skopnya. Jika bahan tidak membuktikan nilai atau hubungan yang diminta, biarkan perkara itu belum diselesaikan dalam hasil.
Untuk pendrafan, berikan fakta sumber, khalayak sasaran dan struktur yang diperlukan. Untuk semakan, kenal pasti makna yang mesti kekal dan pilihan persembahan yang perlu berubah. Susulan boleh mengembalikan petikan khusus yang memerlukan pembetulan dan sebabnya, supaya giliran seterusnya kekal terfokus pada isu nyata.
Angka 200K menerangkan konteks dalam keluaran abab6.5s pengeluar; rancang input yang berkaitan dan jawapan yang diminta dalam konfigurasi kerja yang digunakan untuk tugas. Simpan teks yang selesai bersama bahan sokongannya supaya ringkasan, perbandingan atau semakan boleh diperiksa sebelum digunakan semula.
Semak nama, nilai, syarat dan hubungan sumber yang penting dalam jawapan. Simpan identiti abab6.5s bersama hasil itu. Hasil yang berguna ialah artifak bertulis yang kandungannya boleh dijejak kepada bahan yang dibekalkan dan butiran belum diselesaikannya kekal kelihatan untuk keputusan seterusnya.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had abab6.5s-chat | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.000308 / 1K token Output · Token output $0.000308 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "abab6.5s-chat",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'abab6.5s-chat', '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': 'abab6.5s-chat', '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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra abab6.5s-chat
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Compare approval rules\n\nCompare these policy clauses for a team lead. Policy A, section 2: Purchases above $500 need finance approval; subscriptions always need approval. Policy B, section 4: All purchases at or above $500 need approval. Return a comparison table with the boundary difference, subscription rule and exact supporting phrases. Mark unstated rules as unknown.A table with columns: topic | Policy A wording | Policy B wording | practical difference. Follow it with one question about the unstated subscription rule.Check that exactly $500 and subscriptions are treated separately and each difference cites the supplied clause.