Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/m2-her/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/m2-her/ Language: pt-pt # MiniMax: MiniMax M2-her [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/m2-her/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/m2-her/facts.json) ## [MiniMax: MiniMax M2-her](https://ailoot.ai/models/pt-pt/m2-her/) MiniMax M2-her é um modelo exclusivamente textual para interpretação de personagens, diálogo narrativo e conversas com vários turnos. Formatos dedicados de papéis e mensagens de exemplo moldam ambos os lados da interação, com um contexto do fabricante de 64K e uma resposta gerada limitada a 2 048 tokens. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `M2-her`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/m2-her/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `M2-her`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/m2-her/#method-1) Sobre o modelo Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo. MiniMax M2-her é o modelo textual da MiniMax focado no diálogo para interpretação de papéis, conversas de personagens e interação narrativa. É um perfil distinto do modelo MiniMax M2 geral orientado para programação e agentes. O fabricante desenvolve-o em torno de mundos ficcionais coerentes, progressão ativa da história e alinhamento com preferências de conversação do utilizador. Entrada e saída são texto; o guia dedicado não prevê entrada mista texto-imagem. #### Definir o mundo e ambos os papéis O formato de conversação do fabricante inclui mais do que as mensagens habituais system, user e assistant. O papel system define identidade, personalidade e comportamento do modelo. user\_system define a personagem ou persona do utilizador, enquanto group identifica o cenário ou grupo de conversação. Mantenha as distinções claras quando a história envolve várias pessoas, conhecimentos diferentes ou uma relação específica. Dê ao modelo cenário, motivações da personagem e factos que devem continuar verdadeiros. Descreva quem controla as ações do utilizador e que escolhas devem ficar abertas para uma resposta. Um briefing ilustrativo é: “Continue como arquivista, preserve o mistério estabelecido e ofereça uma nova pista sem decidir como a minha personagem reage.” Isto prepara uma troca responsiva em vez de pedir ao modelo que escreva ambos os lados da interação. #### Exemplos e estilo M2-her suporta mensagens sample\_message\_user e sample\_message\_ai para demonstrar o padrão de diálogo pretendido. O fabricante recomenda entre um e três exemplos concisos. Utilize-os para estabelecer voz, ritmo e relação entre narração e diálogo, evitando um exemplo longo que consuma contexto sem clarificar o estilo. Os exemplos contam para o orçamento de entrada como outras mensagens. A orientação de desenvolvimento da MiniMax salienta identidade das personagens, regras do mundo, movimentos variados do enredo e autonomia do utilizador. Indique o ritmo pretendido quando importa, como troca tranquila, revelação gradual ou nova complicação. Numa revisão, identifique a linha ou acontecimento exato que contraria a caracterização da personagem ou a cronologia e peça uma correção que preserve o resto da cena. #### Manter o contexto da conversa O fluxo documentado inclui todo o histórico do utilizador e do assistente em ordem cronológica para diálogo com vários turnos. Esse histórico dá à resposta seguinte provas de acontecimentos anteriores e relações estabelecidas. Explicite nomes essenciais e desenvolvimentos recentes ao preparar uma história continuada. O histórico de contexto é fornecido ao modelo; não deve ser confundido com memória ilimitada fora da conversa. A investigação de interpretação de papéis do fabricante usa síntese de diálogo e aprendizagem de preferências em linha para melhorar diversidade, continuidade e capacidade de resposta. Estes métodos descrevem o modelo do fabricante, não garantem que cada história fique isenta de erros. Verifique se a resposta atribui o diálogo à personagem correta e respeita as regras físicas ou ficcionais do cenário. #### Limites e passagem resultante O guia dedicado de M2-her indica um contexto de 64K e um limite de 2 048 tokens para a resposta gerada. Documenta também saída em streaming e predefinições de amostragem temperature 1.0 e top-p 0.95. Escolha uma extensão adequada a um turno; uma passagem excessiva pode tomar o lugar da próxima decisão do utilizador ou ser cortada pelo orçamento de geração. O resultado útil é uma resposta de personagem, passagem narrativa ou continuação de cena que se ajusta ao cenário fornecido e convida à interação seguinte. Verifique perspetiva, autonomia das personagens, consistência das referências e final pedido. O formato de interpretação de papéis e os limites de M2-her permanecem separados dos outros modelos linguísticos, visuais e multimédia MiniMax. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `M2-her` [`M2-her`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=chat) MiniMax /`M2-her` ### Introdução MiniMax M2-her é um modelo exclusivamente textual para interpretação de personagens, diálogo narrativo e conversas com vários turnos. Formatos dedicados de papéis e mensagens de exemplo moldam ambos os lados da interação, com um contexto do fabricante de 64K e uma resposta gerada limitada a 2 048 tokens. Entradas aceites Texto Resultados Texto ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Saída `text` Formato de saída json ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites M2-her | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Conversação textual | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`messages` | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content | | Parâmetro`file_material` | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream | | Parâmetro`control_scope` | ContratoConversação textual; stream é um booleano e tem false como predefinição. | | Parâmetro`output_modalities` | Contratotext | | Parâmetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parâmetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | Aliases do método: `/chat/completions` Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` Envie o ID exato do modelo com messages. O comprimento do contexto não é um limite de saída. Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata. ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Não especificado Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Não especificado Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração | Configuração | Tabela de tarifas | Custo | | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0006** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"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 ``` ```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="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")) ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`M2-her`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=chat) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`M2-her`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `M2-her` [`M2-her`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=messages) MiniMax /`M2-her` ### Introdução MiniMax M2-her é um modelo exclusivamente textual para interpretação de personagens, diálogo narrativo e conversas com vários turnos. Formatos dedicados de papéis e mensagens de exemplo moldam ambos os lados da interação, com um contexto do fabricante de 64K e uma resposta gerada limitada a 2 048 tokens. Entradas aceites Texto Resultados json · sse ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text` Saída `json`, `sse` Formato de saída JSON ou SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites M2-her | Predefinição— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse | Combinações de materiais de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `Cadeia de caracteres messages[].content` Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parâmetro`optional_controls` | Contratostream | | Parâmetro`material_types` | Contratotext | | Parâmetro`text_file_material` | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Não especificado Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Não especificado Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração | Configuração | Tabela de tarifas | Custo | | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0.0006** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0.0024** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **$0** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo ```json { "model": "M2-her", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': '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 ``` ```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': '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)) ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ou SSE ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa. ##### Se for necessário verificar a resposta original Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`M2-her`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=messages) #### Aliases dos caminhos dos métodos `/chat/completions` #### IDs de chamada relacionados [`M2-her`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=M2-her&route=Ultra&caller=M2-her&fmt=messages) FAQ · MiniMax: MiniMax M2-her Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/chat/completions` · `M2-her`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `M2-her`: `text` → `json`, `sse` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/chat/completions` · `M2-her`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `M2-her`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Que limites se aplicam? `POST /v1/chat/completions` · `M2-her`: `messages.min_items`: `1` Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação. ## A empresa e a sua carteira de projetos A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. ## Compre tokens com desconto. Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens. Subscrição Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares. Código promocional até 50% Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor. Custos no histórico O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido. [Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/) ## Ligue a API ao produto que vende. SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor. Aplicação comercial Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço. Licença de revendedor Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda. Documentos no site A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação. [Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.