MiniMax-Text-01 je besedilno usmerjen model družbe MiniMax za pogovore, jezikovne naloge in kodo. Njegova zasnova z dolgim kontekstom je posebej pomembna, kadar je vprašanje odvisno od informacij, razpršenih po veliki zbirki gradiva: specifikacije skupaj s korespondenco, več različic dokumenta ali obsežnega referenčnega besedila. Rezultat je besedilo, vključno z razlagami, pisno vsebino, kodo in informacijami za klicanje funkcij.
Arhitektura združuje Lightning Attention, običajni Softmax Attention in zmes strokovnjakov. MiniMax poroča o skupno 456 milijardah parametrov, pri čemer se za vsak žeton aktivira 45,9 milijarde. Model ima 80 plasti in 32 strokovnjakov ter usmerjanje k dvema najprimernejšima strokovnjakoma; po vsaki skupini sedmih plasti Lightning Attention sledi plast Softmax Attention. To so lastnosti izdaje Text-01, ne trditev, da vsak model z imenom MiniMax uporablja isto arhitekturo.
MiniMax poroča o učenju z dolžino konteksta enega milijona žetonov in razširitvi pri izvajanju do štirih milijonov žetonov. To razlikovanje je pomembno pri pripravi naloge z dolgimi dokumenti: dolžina pri učenju in razširjena dolžina pri izvajanju opisujeta različni fazi. Proizvajalec preučuje razumevanje jezika, sledenje navodilom, sklepanje, matematiko, programiranje in uporabo dolgega referenčnega gradiva. Razpoložljivi obseg zahteve določite za izbrano konfiguracijo izvajanja ter hkrati izrecno navedite vprašanje, podporne dokumente in zahtevani format odgovora.
Objavljeni hitri vodnik uporablja pogovor z vlogami, sistemskim navodilom in uporabnikovim sporočilom, oblikovan po lastni pogovorni predlogi modela. Koristna zahteva za analizo dokumentov lahko poda jasno označene odlomke in vpraša: »Primerjaj merila sprejema v teh dokumentih. Pri vsakem neskladju vrni oznako dokumenta, ustrezni odlomek, posledico in vprašanje, ki ga moramo razrešiti.« Pri pisanju podajte izvorna dejstva in predvidenega bralca; pri kodi vključite ustrezno funkcijo, pričakovano vedenje in primere, ki razlikujejo pravilen rezultat. To so ponazoritve uporabe besedilnih zmožnosti, ne vnaprej določena jamstva izhoda.
Klicanje funkcij je dokumentirana zmožnost Text-01. Aplikacija opiše razpoložljive funkcije, njihov namen in parametre; definicija parametrov je izražena z JSON Schema in lahko vsebuje gnezdene objekte ter polja. Model lahko prepozna, da zahteva potrebuje zunanjo funkcijo, ter predlaga njeno ime s strukturiranimi argumenti. Proizvajalčev vodnik predstavi funkcijo poizvedbe o vremenu, nato pokaže razčlenitev predlaganega klica, njegovo izvedbo zunaj modela in vrnitev strukturiranega rezultata v pogovor.
To zagotavlja praktično ločitev odgovornosti. Model iz podanih opisov izbere predlagano operacijo; aplikacija odloča, kako jo preveriti in izvesti. Dokumentnemu pomočniku lahko na primer damo funkcijo poizvedbe in zahtevamo pridobitev manjkajočega polja izdelka pred pripravo razlage. Napišite natančne opise parametrov, določite obvezne vrednosti in poskrbite, da model vrnjene podatke zlahka razloži. Podana funkcija ne vsili klica: MiniMax izrecno opozarja, da lahko model presodi, da je običajen odgovor primernejši.
Text-01 in MiniMax-VL-01 sta ločeni izdaji. Druga dodaja slikovne komponente; ta opis Text-01 zadeva obdelavo besedila in dokumentirana orodja. Dolg kontekst zahteva tudi skrbno pripravo virov: označite meje dokumentov, ločite citirano gradivo od navodil in zahtevajte način povezovanja sklepov s predloženimi odlomki. Kartica modela ne določa ločenega univerzalnega maksimuma ustvarjenega izhoda, zato številke štirih milijonov žetonov konteksta ne smemo brati kot dovoljenega obsega izhoda. Izberite dolžino odgovora, ki ustreza nalogi, in preverite dejanske trditve, izluščena polja ter ustvarjeno kodo glede na gradivo ali preverjanja, ki ste jih podali.
", "aboutText": "MiniMax-Text-01 je besedilno usmerjen model družbe MiniMax za pogovore, jezikovne naloge in kodo. Njegova zasnova z dolgim kontekstom je posebej pomembna, kadar je vprašanje odvisno od informacij, razpršenih po veliki zbirki gradiva: specifikacije skupaj s korespondenco, več različic dokumenta ali obsežnega referenčnega besedila. Rezultat je besedilo, vključno z razlagami, pisno vsebino, kodo in informacijami za klicanje funkcij.\n\nArhitektura združuje Lightning Attention, običajni Softmax Attention in zmes strokovnjakov. MiniMax poroča o skupno 456 milijardah parametrov, pri čemer se za vsak žeton aktivira 45,9 milijarde. Model ima 80 plasti in 32 strokovnjakov ter usmerjanje k dvema najprimernejšima strokovnjakoma; po vsaki skupini sedmih plasti Lightning Attention sledi plast Softmax Attention. To so lastnosti izdaje Text-01, ne trditev, da vsak model z imenom MiniMax uporablja isto arhitekturo.\n\nMiniMax poroča o učenju z dolžino konteksta enega milijona žetonov in razširitvi pri izvajanju do štirih milijonov žetonov. To razlikovanje je pomembno pri pripravi naloge z dolgimi dokumenti: dolžina pri učenju in razširjena dolžina pri izvajanju opisujeta različni fazi. Proizvajalec preučuje razumevanje jezika, sledenje navodilom, sklepanje, matematiko, programiranje in uporabo dolgega referenčnega gradiva. Razpoložljivi obseg zahteve določite za izbrano konfiguracijo izvajanja ter hkrati izrecno navedite vprašanje, podporne dokumente in zahtevani format odgovora.\n\nObjavljeni hitri vodnik uporablja pogovor z vlogami, sistemskim navodilom in uporabnikovim sporočilom, oblikovan po lastni pogovorni predlogi modela. Koristna zahteva za analizo dokumentov lahko poda jasno označene odlomke in vpraša: »Primerjaj merila sprejema v teh dokumentih. Pri vsakem neskladju vrni oznako dokumenta, ustrezni odlomek, posledico in vprašanje, ki ga moramo razrešiti.« Pri pisanju podajte izvorna dejstva in predvidenega bralca; pri kodi vključite ustrezno funkcijo, pričakovano vedenje in primere, ki razlikujejo pravilen rezultat. To so ponazoritve uporabe besedilnih zmožnosti, ne vnaprej določena jamstva izhoda.\n\nKlicanje funkcij je dokumentirana zmožnost Text-01. Aplikacija opiše razpoložljive funkcije, njihov namen in parametre; definicija parametrov je izražena z JSON Schema in lahko vsebuje gnezdene objekte ter polja. Model lahko prepozna, da zahteva potrebuje zunanjo funkcijo, ter predlaga njeno ime s strukturiranimi argumenti. Proizvajalčev vodnik predstavi funkcijo poizvedbe o vremenu, nato pokaže razčlenitev predlaganega klica, njegovo izvedbo zunaj modela in vrnitev strukturiranega rezultata v pogovor.\n\nTo zagotavlja praktično ločitev odgovornosti. Model iz podanih opisov izbere predlagano operacijo; aplikacija odloča, kako jo preveriti in izvesti. Dokumentnemu pomočniku lahko na primer damo funkcijo poizvedbe in zahtevamo pridobitev manjkajočega polja izdelka pred pripravo razlage. Napišite natančne opise parametrov, določite obvezne vrednosti in poskrbite, da model vrnjene podatke zlahka razloži. Podana funkcija ne vsili klica: MiniMax izrecno opozarja, da lahko model presodi, da je običajen odgovor primernejši.\n\nText-01 in MiniMax-VL-01 sta ločeni izdaji. Druga dodaja slikovne komponente; ta opis Text-01 zadeva obdelavo besedila in dokumentirana orodja. Dolg kontekst zahteva tudi skrbno pripravo virov: označite meje dokumentov, ločite citirano gradivo od navodil in zahtevajte način povezovanja sklepov s predloženimi odlomki. Kartica modela ne določa ločenega univerzalnega maksimuma ustvarjenega izhoda, zato številke štirih milijonov žetonov konteksta ne smemo brati kot dovoljenega obsega izhoda. Izberite dolžino odgovora, ki ustreza nalogi, in preverite dejanske trditve, izluščena polja ter ustvarjeno kodo glede na gradivo ali preverjanja, ki ste jih podali.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Reconcile acceptance documents\n\nSpecification S1 says: 'An export is accepted when it contains all active accounts.' Email E1 says: 'Include suspended accounts in the acceptance sample.' Test note T1 says: 'The sample contains only active accounts.' Produce a mismatch record with source labels, practical consequence and one question for the owner. Do not silently choose a new acceptance rule.A source-labeled mismatch record, consequence and clarification question.The record must distinguish the coverage rule from the actual sample rather than declare acceptance achieved.MiniMax-Text-01MiniMax-Text-01 je besedilni model z dolgim kontekstom za analizo dokumentov, pisanje, programiranje in postopke s pomočjo orodij. Združuje hibridno pozornost z zmesjo strokovnjakov in lahko predlaga klice funkcij s strukturiranimi argumenti.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
MiniMax-Text-01 je besedilno usmerjen model družbe MiniMax za pogovore, jezikovne naloge in kodo. Njegova zasnova z dolgim kontekstom je posebej pomembna, kadar je vprašanje odvisno od informacij, razpršenih po veliki zbirki gradiva: specifikacije skupaj s korespondenco, več različic dokumenta ali obsežnega referenčnega besedila. Rezultat je besedilo, vključno z razlagami, pisno vsebino, kodo in informacijami za klicanje funkcij.
Arhitektura združuje Lightning Attention, običajni Softmax Attention in zmes strokovnjakov. MiniMax poroča o skupno 456 milijardah parametrov, pri čemer se za vsak žeton aktivira 45,9 milijarde. Model ima 80 plasti in 32 strokovnjakov ter usmerjanje k dvema najprimernejšima strokovnjakoma; po vsaki skupini sedmih plasti Lightning Attention sledi plast Softmax Attention. To so lastnosti izdaje Text-01, ne trditev, da vsak model z imenom MiniMax uporablja isto arhitekturo.
MiniMax poroča o učenju z dolžino konteksta enega milijona žetonov in razširitvi pri izvajanju do štirih milijonov žetonov. To razlikovanje je pomembno pri pripravi naloge z dolgimi dokumenti: dolžina pri učenju in razširjena dolžina pri izvajanju opisujeta različni fazi. Proizvajalec preučuje razumevanje jezika, sledenje navodilom, sklepanje, matematiko, programiranje in uporabo dolgega referenčnega gradiva. Razpoložljivi obseg zahteve določite za izbrano konfiguracijo izvajanja ter hkrati izrecno navedite vprašanje, podporne dokumente in zahtevani format odgovora.
Objavljeni hitri vodnik uporablja pogovor z vlogami, sistemskim navodilom in uporabnikovim sporočilom, oblikovan po lastni pogovorni predlogi modela. Koristna zahteva za analizo dokumentov lahko poda jasno označene odlomke in vpraša: »Primerjaj merila sprejema v teh dokumentih. Pri vsakem neskladju vrni oznako dokumenta, ustrezni odlomek, posledico in vprašanje, ki ga moramo razrešiti.« Pri pisanju podajte izvorna dejstva in predvidenega bralca; pri kodi vključite ustrezno funkcijo, pričakovano vedenje in primere, ki razlikujejo pravilen rezultat. To so ponazoritve uporabe besedilnih zmožnosti, ne vnaprej določena jamstva izhoda.
Klicanje funkcij je dokumentirana zmožnost Text-01. Aplikacija opiše razpoložljive funkcije, njihov namen in parametre; definicija parametrov je izražena z JSON Schema in lahko vsebuje gnezdene objekte ter polja. Model lahko prepozna, da zahteva potrebuje zunanjo funkcijo, ter predlaga njeno ime s strukturiranimi argumenti. Proizvajalčev vodnik predstavi funkcijo poizvedbe o vremenu, nato pokaže razčlenitev predlaganega klica, njegovo izvedbo zunaj modela in vrnitev strukturiranega rezultata v pogovor.
To zagotavlja praktično ločitev odgovornosti. Model iz podanih opisov izbere predlagano operacijo; aplikacija odloča, kako jo preveriti in izvesti. Dokumentnemu pomočniku lahko na primer damo funkcijo poizvedbe in zahtevamo pridobitev manjkajočega polja izdelka pred pripravo razlage. Napišite natančne opise parametrov, določite obvezne vrednosti in poskrbite, da model vrnjene podatke zlahka razloži. Podana funkcija ne vsili klica: MiniMax izrecno opozarja, da lahko model presodi, da je običajen odgovor primernejši.
Text-01 in MiniMax-VL-01 sta ločeni izdaji. Druga dodaja slikovne komponente; ta opis Text-01 zadeva obdelavo besedila in dokumentirana orodja. Dolg kontekst zahteva tudi skrbno pripravo virov: označite meje dokumentov, ločite citirano gradivo od navodil in zahtevajte način povezovanja sklepov s predloženimi odlomki. Kartica modela ne določa ločenega univerzalnega maksimuma ustvarjenega izhoda, zato številke štirih milijonov žetonov konteksta ne smemo brati kot dovoljenega obsega izhoda. Izberite dolžino odgovora, ki ustreza nalogi, in preverite dejanske trditve, izluščena polja ter ustvarjeno kodo glede na gradivo ali preverjanja, ki ste jih podali.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve MiniMax-Text-01 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000308 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.002464 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "MiniMax-Text-01", "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='MiniMax-Text-01',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='MiniMax-Text-01',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra MiniMax-Text-01
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
MiniMax-Text-01MiniMax-Text-01 je besedilni model z dolgim kontekstom za analizo dokumentov, pisanje, programiranje in postopke s pomočjo orodij. Združuje hibridno pozornost z zmesjo strokovnjakov in lahko predlaga klice funkcij s strukturiranimi argumenti.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
MiniMax-Text-01 je besedilno usmerjen model družbe MiniMax za pogovore, jezikovne naloge in kodo. Njegova zasnova z dolgim kontekstom je posebej pomembna, kadar je vprašanje odvisno od informacij, razpršenih po veliki zbirki gradiva: specifikacije skupaj s korespondenco, več različic dokumenta ali obsežnega referenčnega besedila. Rezultat je besedilo, vključno z razlagami, pisno vsebino, kodo in informacijami za klicanje funkcij.
Arhitektura združuje Lightning Attention, običajni Softmax Attention in zmes strokovnjakov. MiniMax poroča o skupno 456 milijardah parametrov, pri čemer se za vsak žeton aktivira 45,9 milijarde. Model ima 80 plasti in 32 strokovnjakov ter usmerjanje k dvema najprimernejšima strokovnjakoma; po vsaki skupini sedmih plasti Lightning Attention sledi plast Softmax Attention. To so lastnosti izdaje Text-01, ne trditev, da vsak model z imenom MiniMax uporablja isto arhitekturo.
MiniMax poroča o učenju z dolžino konteksta enega milijona žetonov in razširitvi pri izvajanju do štirih milijonov žetonov. To razlikovanje je pomembno pri pripravi naloge z dolgimi dokumenti: dolžina pri učenju in razširjena dolžina pri izvajanju opisujeta različni fazi. Proizvajalec preučuje razumevanje jezika, sledenje navodilom, sklepanje, matematiko, programiranje in uporabo dolgega referenčnega gradiva. Razpoložljivi obseg zahteve določite za izbrano konfiguracijo izvajanja ter hkrati izrecno navedite vprašanje, podporne dokumente in zahtevani format odgovora.
Objavljeni hitri vodnik uporablja pogovor z vlogami, sistemskim navodilom in uporabnikovim sporočilom, oblikovan po lastni pogovorni predlogi modela. Koristna zahteva za analizo dokumentov lahko poda jasno označene odlomke in vpraša: »Primerjaj merila sprejema v teh dokumentih. Pri vsakem neskladju vrni oznako dokumenta, ustrezni odlomek, posledico in vprašanje, ki ga moramo razrešiti.« Pri pisanju podajte izvorna dejstva in predvidenega bralca; pri kodi vključite ustrezno funkcijo, pričakovano vedenje in primere, ki razlikujejo pravilen rezultat. To so ponazoritve uporabe besedilnih zmožnosti, ne vnaprej določena jamstva izhoda.
Klicanje funkcij je dokumentirana zmožnost Text-01. Aplikacija opiše razpoložljive funkcije, njihov namen in parametre; definicija parametrov je izražena z JSON Schema in lahko vsebuje gnezdene objekte ter polja. Model lahko prepozna, da zahteva potrebuje zunanjo funkcijo, ter predlaga njeno ime s strukturiranimi argumenti. Proizvajalčev vodnik predstavi funkcijo poizvedbe o vremenu, nato pokaže razčlenitev predlaganega klica, njegovo izvedbo zunaj modela in vrnitev strukturiranega rezultata v pogovor.
To zagotavlja praktično ločitev odgovornosti. Model iz podanih opisov izbere predlagano operacijo; aplikacija odloča, kako jo preveriti in izvesti. Dokumentnemu pomočniku lahko na primer damo funkcijo poizvedbe in zahtevamo pridobitev manjkajočega polja izdelka pred pripravo razlage. Napišite natančne opise parametrov, določite obvezne vrednosti in poskrbite, da model vrnjene podatke zlahka razloži. Podana funkcija ne vsili klica: MiniMax izrecno opozarja, da lahko model presodi, da je običajen odgovor primernejši.
Text-01 in MiniMax-VL-01 sta ločeni izdaji. Druga dodaja slikovne komponente; ta opis Text-01 zadeva obdelavo besedila in dokumentirana orodja. Dolg kontekst zahteva tudi skrbno pripravo virov: označite meje dokumentov, ločite citirano gradivo od navodil in zahtevajte način povezovanja sklepov s predloženimi odlomki. Kartica modela ne določa ločenega univerzalnega maksimuma ustvarjenega izhoda, zato številke štirih milijonov žetonov konteksta ne smemo brati kot dovoljenega obsega izhoda. Izberite dolžino odgovora, ki ustreza nalogi, in preverite dejanske trditve, izluščena polja ter ustvarjeno kodo glede na gradivo ali preverjanja, ki ste jih podali.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve MiniMax-Text-01 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.000308 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.002464 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "MiniMax-Text-01",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'MiniMax-Text-01', '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': 'MiniMax-Text-01', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra MiniMax-Text-01
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Reconcile acceptance documents\n\nSpecification S1 says: 'An export is accepted when it contains all active accounts.' Email E1 says: 'Include suspended accounts in the acceptance sample.' Test note T1 says: 'The sample contains only active accounts.' Produce a mismatch record with source labels, practical consequence and one question for the owner. Do not silently choose a new acceptance rule.A source-labeled mismatch record, consequence and clarification question.The record must distinguish the coverage rule from the actual sample rather than declare acceptance achieved.