Xiaomi: MiMo-V2.5
MiMo-V2.5 понимает текст, изображения, видео и аудио в одной модели для мультимодального анализа и агентных задач. Xiaomi документирует 310 млрд параметров в общей сложности, 15 млрд активных параметров и контекст до миллиона токенов с отдельными энкодерами зрения и аудио.
- Ailoot Ultra · Чат OpenAI
POST /v1/chat/completionsxiaomi/mimo-v2.5 - Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
POST /v1/messagesxiaomi/mimo-v2.5
О модели
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
MiMo-V2.5 — нативная омнимодальная модель Xiaomi для понимания текста, изображений, видео и аудио в единой архитектуре. Она объединяет мультимодальное восприятие, рассуждение в длинном контексте и агентные процессы. Производитель описывает разреженную модель со смесью экспертов: 310B общих и 15B активируемых параметров. Ответ — текстовый материал или указание инструменту, которое может использовать поддерживающее приложение; понимание аудио или визуального входа отличается от генерации новых медиа.
Языковая основа построена на архитектуре MiMo-V2-Flash и сочетает внимание со скользящим окном и глобальное внимание в соотношении 5:1 с локальным окном в 128 токенов. Xiaomi добавляет отдельный визуальный трансформер с 729M параметров и аудиокодировщик с 261M параметров, инициализированный из MiMo-Audio. Три модуля предсказания нескольких токенов поддерживают спекулятивное декодирование. Локальное окно внимания — архитектурная деталь; для общей истории задачи производитель задаёт гораздо больший контекст, до миллиона токенов.
Для анализа изображения предоставьте читаемый источник и укажите связь или деталь, которую должен объяснить ответ. В задаче по документу можно попросить таблицу наблюдаемых полей с соответствующей страницей или областью; в задаче дизайна — связать макет скриншота с требованием к реализации. Сохраняйте исходное изображение для проверки мелкого текста, количеств или пространственных наблюдений. Попросите оставлять неясные доказательства заметными, а не превращать нечёткую отметку в уверенное значение.
Для видео или аудио дополните материал конкретным вопросом и контекстом для интерпретации. Полезный процесс — объяснить последовательность действий интерфейса по записи, определить, где наблюдаемое поведение расходится с ожидаемыми шагами, и подготовить диагностику с привязкой к нужному интервалу. Сохраняйте хронологию и исходную запись для проверки. Текстовый выход может стать входом последующего отчёта, создания подписей или редактирования, однако сам по себе не является новым видео или голосовой дорожкой.
Для агентной задачи предоставьте цель, относящийся к ней исходный материал и входные контракты инструментов, которые даёт приложение. Сохраняйте фактические выходы инструментов в истории, чтобы модель могла менять следующий шаг по произошедшему. Задача репозитория может объединить код, скриншот результата и выход проверки для подготовки конкретного предложения изменения. Запишите, была ли полученная операция выполнена и удовлетворяет ли наблюдаемый материал требуемому поведению.
Обучение производителя начинается с текстового предобучения, затем прогревает визуальные и аудиопроекторы и продолжается мультимодальным предобучением. Обучение агентов с учителем последовательно расширяет контекст с 32K через 256K до 1M; затем обучение с подкреплением и дистилляция on-policy от нескольких моделей-учителей развивают восприятие, рассуждение и агентное поведение. Производитель сообщает примерно о 48 триллионах обучающих токенов. Эта история обучения объясняет сочетание входов и направлений задач и не гарантирует результат на конкретной записи или репозитории.
В сводке модели заявлена поддержка до 1M токенов, а опубликованный пример запуска использует конфигурацию контекста на 262,144 токена. Различайте ёмкость модели и рабочее окно выбранной реализации; оставляйте место для сгенерированного ответа и последующих результатов инструментов. Для локального вывода Xiaomi рекомендует температуру 1.0 и top_p 0.95. Предобработка медиа и управление приложением должны соответствовать конкретному интерфейсу задачи.
MiMo-V2.5 — омнимодальная модель, родственная более крупной текстовой MiMo-V2.5-Pro. Сохраняйте это различие редакций в записи результата. Полезный итоговый материал — объяснение, извлечённые данные или предложение изменения, связанные с предоставленным текстом и медиа, где неопределённые наблюдения и непроверенные результаты инструментов оставлены доступными для исправления.
Практическая задача
Практическая задача
Технический пример на английском
Diagnose a workflow from a text timeline
Analyze this supplied text timeline against the intended order 'select a file, validate it, then import'. Actual log: 00:01 selected sales.csv; 00:02 import started; 00:03 validation failed for missing column; 00:04 import marked complete. Identify the first divergence, explain the inconsistent final state and propose a focused correction with a regression scenario. No recording is attached.Ожидаемый результат
A timestamp-linked diagnosis, a correction to stage ordering/state handling and a regression scenario.Проверка результата
The diagnosis identifies import before validation and prevents a failed validation from ending in complete status.Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions xiaomi/mimo-v2.5
xiaomi/mimo-v2.5Начало
MiMo-V2.5 понимает текст, изображения, видео и аудио в одной модели для мультимодального анализа и агентных задач. Xiaomi документирует 310 млрд параметров в общей сложности, 15 млрд активных параметров и контекст до миллиона токенов с отдельными энкодерами зрения и аудио.
- Допустимые входные данные
- Текст
- Результаты
- Текст
Доступно в Ailoot · входные данные и методы
Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions
- Входные данные
text- Результат
text- Выходной формат
- json или SSE
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения xiaomi/mimo-v2.5 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Сочетания входных материалов
Текст · Текст UTF8
messages[].content
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифы
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
- Быстрый режим
- Стандартный тариф При выборе быстрого режима
- Режим flex
- Стандартный тариф При выборе режима flex
- Максимальная интенсивность рассуждений
- Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)
Ставки Ailoot
Цены по конфигурациям
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00028 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00056 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0000056 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00028 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00056 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0000056 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Чат OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "xiaomi/mimo-v2.5", "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
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='xiaomi/mimo-v2.5',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"))
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='xiaomi/mimo-v2.5',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")
Получить и сохранить результаты
Ailoot Ultra · Чат OpenAI
json или SSE
Сохраняйте все готовые результаты
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Если нужно проверить исходный ответ
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
Поля ответа
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
Ошибки и дальнейшие шаги
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.5
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages xiaomi/mimo-v2.5
xiaomi/mimo-v2.5Начало
MiMo-V2.5 понимает текст, изображения, видео и аудио в одной модели для мультимодального анализа и агентных задач. Xiaomi документирует 310 млрд параметров в общей сложности, 15 млрд активных параметров и контекст до миллиона токенов с отдельными энкодерами зрения и аудио.
- Допустимые входные данные
- Текст
- Результаты
- json · sse
Доступно в Ailoot · входные данные и методы
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages
- Входные данные
text- Результат
json,sse- Выходной формат
- JSON или SSE
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения xiaomi/mimo-v2.5 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Сочетания входных материалов
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифы
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
- Быстрый режим
- Стандартный тариф При выборе быстрого режима
- Режим flex
- Стандартный тариф При выборе режима flex
- Максимальная интенсивность рассуждений
- Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)
Ставки Ailoot
Цены по конфигурациям
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00028 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00056 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0000056 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.00028 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00056 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0000056 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
{
"model": "xiaomi/mimo-v2.5",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'xiaomi/mimo-v2.5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'xiaomi/mimo-v2.5', '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))
Получить и сохранить результаты
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
JSON или SSE
Сохраняйте все готовые результаты
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Если нужно проверить исходный ответ
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
Поля ответа
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
Ошибки и дальнейшие шаги
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.5
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
FAQ · Xiaomi: MiMo-V2.5
- Какие входные данные и результаты доступны?
POST /v1/chat/completions·xiaomi/mimo-v2.5:text→textPOST /v1/messages·xiaomi/mimo-v2.5:text→json,sse- Какие поля использует запрос?
POST /v1/chat/completions·xiaomi/mimo-v2.5:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·xiaomi/mimo-v2.5:model,messages,max_tokens,stream- Какие ограничения действуют?
POST /v1/chat/completions·xiaomi/mimo-v2.5:messages.min_items:1