Nex-N2.5-mini är Nex AGI:s lilla multimodala utgåva i agentfamiljen Nex-N2.5. Tillsammans med Pro bygger den vidare på den multimodala grunden i Nex-N2 med förbättringar av datoranvändning, webbsurfning och visuellt förankrat utförande av uppgifter. Producenten behandlar visuell återkoppling som en del av hur en agent kontrollerar sina framsteg, inte bara som material för en enstaka bildbeskrivning.
Förbered en agentuppgift med användarens mål, den relevanta skärmen eller källinformationen och ett tydligt slutförandekriterium. Identifiera vilka åtgärder som är tillåtna och vilken observation som skulle fastställa framgång. Ett illustrativt uppdragsunderlag är: ”Använd den tillhandahållna skärmbilden för att identifiera kontrollerna som behövs för den här ändringen, förklara nästa operation och kontrollera det returnerade tillståndet mot målet.”
Modellen kan tolka det visuella tillståndet och föreslå en funktion eller operation. Den omgivande applikationen utför åtgärden och returnerar nästa skärmbild eller annat resultat. Ett föreslaget klick eller genererad kod förblir ett textresultat tills applikationen kör det. Använd den faktiska observationen för att avgöra om planen ska fortsätta eller korrigeras.
Producentens mall använder reasoning_effort för att välja beteendet. None ger ett direkt svar utan ett resonemangsspår. Medium är det adaptiva standardläget som låter modellen välja om och hur mycket den ska tänka. High aktiverar alltid tänkande före svaret. Tillverkaren rekommenderar temperatur 0.7, top-p 0.95 och top-k 40 för referensvarianten.
Ange nödvändig svarsform separat från läget, exempelvis en kort förklaring, en källstödd lista eller nästa föreslagna operation. Mallens kontroll för resonemangsinsats ska inte tyst ersättas med en annan modells thinking-flagga. Bevara skillnaden mellan mellanliggande analys och slutligt innehåll.
Modellerna i Nex-serien dokumenterar funktionsanrop med tillhandahållna verktygsdefinitioner och en parser som extraherar anrop till strukturerat innehåll. Definiera varje funktions syfte och parametrar och bevara dess returnerade observation i uppgiftskontexten. En pågående webbläsar- eller programuppgift bör använda dessa faktiska resultat för att fortsätta framåt och självkorrigera.
Minis dokumenterade roll förblir multimodal, skild från familjens textbaserade Max-utgåva. För en kunskapsuppgift tillhandahåller du relevanta avsnitt; för en programuppgift tillhandahåller du implementationen och förväntat beteende. Behåll fil- och källetiketter så att den slutliga leveransen kan hänvisa tillbaka till sitt underlag.
Budgetera tillgängliga källor, visuell representation, samtal, resonemang och verktygssvar tillsammans. Håll de senaste betydelsefulla observationerna och utfallet som användaren kräver synliga genom arbetsflödet. Likställ inte en omfattande handlingsplan med ett slutfört resultat; den slutliga överlämningen bör skilja förslag från operationer för vilka ett resultat returnerats.
Användbara utdata är en textförklaring, ett kodförslag eller en följd av åtgärder förankrad i observationerna som applikationen tillhandahåller. Granska visuella detaljer mot skärmbilden och källberoende påståenden mot auktoritativt material. Mini behåller sin exakt namngivna utgåva och sina resonemangslägen utan att ärva Max-modellens parameterantal eller en odokumenterad universell utmatningsgräns.
", "aboutText": "Nex-N2.5-mini är Nex AGI:s lilla multimodala utgåva i agentfamiljen Nex-N2.5. Tillsammans med Pro bygger den vidare på den multimodala grunden i Nex-N2 med förbättringar av datoranvändning, webbsurfning och visuellt förankrat utförande av uppgifter. Producenten behandlar visuell återkoppling som en del av hur en agent kontrollerar sina framsteg, inte bara som material för en enstaka bildbeskrivning.\n\n### Observera, agera och kontrollera\n\nFörbered en agentuppgift med användarens mål, den relevanta skärmen eller källinformationen och ett tydligt slutförandekriterium. Identifiera vilka åtgärder som är tillåtna och vilken observation som skulle fastställa framgång. Ett illustrativt uppdragsunderlag är: ”Använd den tillhandahållna skärmbilden för att identifiera kontrollerna som behövs för den här ändringen, förklara nästa operation och kontrollera det returnerade tillståndet mot målet.”\n\nModellen kan tolka det visuella tillståndet och föreslå en funktion eller operation. Den omgivande applikationen utför åtgärden och returnerar nästa skärmbild eller annat resultat. Ett föreslaget klick eller genererad kod förblir ett textresultat tills applikationen kör det. Använd den faktiska observationen för att avgöra om planen ska fortsätta eller korrigeras.\n\n### Tre tänkelägen\n\nProducentens mall använder reasoning_effort för att välja beteendet. None ger ett direkt svar utan ett resonemangsspår. Medium är det adaptiva standardläget som låter modellen välja om och hur mycket den ska tänka. High aktiverar alltid tänkande före svaret. Tillverkaren rekommenderar temperatur 0.7, top-p 0.95 och top-k 40 för referensvarianten.\n\nAnge nödvändig svarsform separat från läget, exempelvis en kort förklaring, en källstödd lista eller nästa föreslagna operation. Mallens kontroll för resonemangsinsats ska inte tyst ersättas med en annan modells thinking-flagga. Bevara skillnaden mellan mellanliggande analys och slutligt innehåll.\n\n### Funktioner och användbara resultat\n\nModellerna i Nex-serien dokumenterar funktionsanrop med tillhandahållna verktygsdefinitioner och en parser som extraherar anrop till strukturerat innehåll. Definiera varje funktions syfte och parametrar och bevara dess returnerade observation i uppgiftskontexten. En pågående webbläsar- eller programuppgift bör använda dessa faktiska resultat för att fortsätta framåt och självkorrigera.\n\nMinis dokumenterade roll förblir multimodal, skild från familjens textbaserade Max-utgåva. För en kunskapsuppgift tillhandahåller du relevanta avsnitt; för en programuppgift tillhandahåller du implementationen och förväntat beteende. Behåll fil- och källetiketter så att den slutliga leveransen kan hänvisa tillbaka till sitt underlag.\n\n### Förberedelse av en lång uppgift\n\nBudgetera tillgängliga källor, visuell representation, samtal, resonemang och verktygssvar tillsammans. Håll de senaste betydelsefulla observationerna och utfallet som användaren kräver synliga genom arbetsflödet. Likställ inte en omfattande handlingsplan med ett slutfört resultat; den slutliga överlämningen bör skilja förslag från operationer för vilka ett resultat returnerats.\n\nAnvändbara utdata är en textförklaring, ett kodförslag eller en följd av åtgärder förankrad i observationerna som applikationen tillhandahåller. Granska visuella detaljer mot skärmbilden och källberoende påståenden mot auktoritativt material. Mini behåller sin exakt namngivna utgåva och sina resonemangslägen utan att ärva Max-modellens parameterantal eller en odokumenterad universell utmatningsgräns.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Choose the next interface step\n\nA user wants to enable weekly reports. Supplied interface state: the Reports page shows a Weekly reports checkbox unchecked, a disabled Save button and an unsaved-changes indicator absent. Describe the next proposed interaction, the expected state after it and what must be observed before claiming the setting is saved. Use only this textual state description.A short proposed-action sequence with an expected intermediate state and a separate saved-state verification criterion.Check that the answer does not claim the setting is saved merely because the checkbox was selected.nex-agi/nex-n2.5-miniNex-N2.5-mini är Nex AGI:s lilla multimodala agentutgåva för datoranvändning, webbläsaruppgifter och visuell återkoppling. Den kombinerar direkta, adaptiva och tänkande lägen med funktionsanrop och producerar text och föreslagna åtgärder utifrån uppgiften och skärmobservationerna som den får.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Nex-N2.5-mini är Nex AGI:s lilla multimodala utgåva i agentfamiljen Nex-N2.5. Tillsammans med Pro bygger den vidare på den multimodala grunden i Nex-N2 med förbättringar av datoranvändning, webbsurfning och visuellt förankrat utförande av uppgifter. Producenten behandlar visuell återkoppling som en del av hur en agent kontrollerar sina framsteg, inte bara som material för en enstaka bildbeskrivning.
Förbered en agentuppgift med användarens mål, den relevanta skärmen eller källinformationen och ett tydligt slutförandekriterium. Identifiera vilka åtgärder som är tillåtna och vilken observation som skulle fastställa framgång. Ett illustrativt uppdragsunderlag är: ”Använd den tillhandahållna skärmbilden för att identifiera kontrollerna som behövs för den här ändringen, förklara nästa operation och kontrollera det returnerade tillståndet mot målet.”
Modellen kan tolka det visuella tillståndet och föreslå en funktion eller operation. Den omgivande applikationen utför åtgärden och returnerar nästa skärmbild eller annat resultat. Ett föreslaget klick eller genererad kod förblir ett textresultat tills applikationen kör det. Använd den faktiska observationen för att avgöra om planen ska fortsätta eller korrigeras.
Producentens mall använder reasoning_effort för att välja beteendet. None ger ett direkt svar utan ett resonemangsspår. Medium är det adaptiva standardläget som låter modellen välja om och hur mycket den ska tänka. High aktiverar alltid tänkande före svaret. Tillverkaren rekommenderar temperatur 0.7, top-p 0.95 och top-k 40 för referensvarianten.
Ange nödvändig svarsform separat från läget, exempelvis en kort förklaring, en källstödd lista eller nästa föreslagna operation. Mallens kontroll för resonemangsinsats ska inte tyst ersättas med en annan modells thinking-flagga. Bevara skillnaden mellan mellanliggande analys och slutligt innehåll.
Modellerna i Nex-serien dokumenterar funktionsanrop med tillhandahållna verktygsdefinitioner och en parser som extraherar anrop till strukturerat innehåll. Definiera varje funktions syfte och parametrar och bevara dess returnerade observation i uppgiftskontexten. En pågående webbläsar- eller programuppgift bör använda dessa faktiska resultat för att fortsätta framåt och självkorrigera.
Minis dokumenterade roll förblir multimodal, skild från familjens textbaserade Max-utgåva. För en kunskapsuppgift tillhandahåller du relevanta avsnitt; för en programuppgift tillhandahåller du implementationen och förväntat beteende. Behåll fil- och källetiketter så att den slutliga leveransen kan hänvisa tillbaka till sitt underlag.
Budgetera tillgängliga källor, visuell representation, samtal, resonemang och verktygssvar tillsammans. Håll de senaste betydelsefulla observationerna och utfallet som användaren kräver synliga genom arbetsflödet. Likställ inte en omfattande handlingsplan med ett slutfört resultat; den slutliga överlämningen bör skilja förslag från operationer för vilka ett resultat returnerats.
Användbara utdata är en textförklaring, ett kodförslag eller en följd av åtgärder förankrad i observationerna som applikationen tillhandahåller. Granska visuella detaljer mot skärmbilden och källberoende påståenden mot auktoritativt material. Mini behåller sin exakt namngivna utgåva och sina resonemangslägen utan att ärva Max-modellens parameterantal eller en odokumenterad universell utmatningsgräns.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser nex-agi/nex-n2.5-mini | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00005 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0002 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.000005 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00005 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0002 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.000005 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nex-agi/nex-n2.5-mini", "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='nex-agi/nex-n2.5-mini',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='nex-agi/nex-n2.5-mini',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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-mini
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
nex-agi/nex-n2.5-miniNex-N2.5-mini är Nex AGI:s lilla multimodala agentutgåva för datoranvändning, webbläsaruppgifter och visuell återkoppling. Den kombinerar direkta, adaptiva och tänkande lägen med funktionsanrop och producerar text och föreslagna åtgärder utifrån uppgiften och skärmobservationerna som den får.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Nex-N2.5-mini är Nex AGI:s lilla multimodala utgåva i agentfamiljen Nex-N2.5. Tillsammans med Pro bygger den vidare på den multimodala grunden i Nex-N2 med förbättringar av datoranvändning, webbsurfning och visuellt förankrat utförande av uppgifter. Producenten behandlar visuell återkoppling som en del av hur en agent kontrollerar sina framsteg, inte bara som material för en enstaka bildbeskrivning.
Förbered en agentuppgift med användarens mål, den relevanta skärmen eller källinformationen och ett tydligt slutförandekriterium. Identifiera vilka åtgärder som är tillåtna och vilken observation som skulle fastställa framgång. Ett illustrativt uppdragsunderlag är: ”Använd den tillhandahållna skärmbilden för att identifiera kontrollerna som behövs för den här ändringen, förklara nästa operation och kontrollera det returnerade tillståndet mot målet.”
Modellen kan tolka det visuella tillståndet och föreslå en funktion eller operation. Den omgivande applikationen utför åtgärden och returnerar nästa skärmbild eller annat resultat. Ett föreslaget klick eller genererad kod förblir ett textresultat tills applikationen kör det. Använd den faktiska observationen för att avgöra om planen ska fortsätta eller korrigeras.
Producentens mall använder reasoning_effort för att välja beteendet. None ger ett direkt svar utan ett resonemangsspår. Medium är det adaptiva standardläget som låter modellen välja om och hur mycket den ska tänka. High aktiverar alltid tänkande före svaret. Tillverkaren rekommenderar temperatur 0.7, top-p 0.95 och top-k 40 för referensvarianten.
Ange nödvändig svarsform separat från läget, exempelvis en kort förklaring, en källstödd lista eller nästa föreslagna operation. Mallens kontroll för resonemangsinsats ska inte tyst ersättas med en annan modells thinking-flagga. Bevara skillnaden mellan mellanliggande analys och slutligt innehåll.
Modellerna i Nex-serien dokumenterar funktionsanrop med tillhandahållna verktygsdefinitioner och en parser som extraherar anrop till strukturerat innehåll. Definiera varje funktions syfte och parametrar och bevara dess returnerade observation i uppgiftskontexten. En pågående webbläsar- eller programuppgift bör använda dessa faktiska resultat för att fortsätta framåt och självkorrigera.
Minis dokumenterade roll förblir multimodal, skild från familjens textbaserade Max-utgåva. För en kunskapsuppgift tillhandahåller du relevanta avsnitt; för en programuppgift tillhandahåller du implementationen och förväntat beteende. Behåll fil- och källetiketter så att den slutliga leveransen kan hänvisa tillbaka till sitt underlag.
Budgetera tillgängliga källor, visuell representation, samtal, resonemang och verktygssvar tillsammans. Håll de senaste betydelsefulla observationerna och utfallet som användaren kräver synliga genom arbetsflödet. Likställ inte en omfattande handlingsplan med ett slutfört resultat; den slutliga överlämningen bör skilja förslag från operationer för vilka ett resultat returnerats.
Användbara utdata är en textförklaring, ett kodförslag eller en följd av åtgärder förankrad i observationerna som applikationen tillhandahåller. Granska visuella detaljer mot skärmbilden och källberoende påståenden mot auktoritativt material. Mini behåller sin exakt namngivna utgåva och sina resonemangslägen utan att ärva Max-modellens parameterantal eller en odokumenterad universell utmatningsgräns.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser nex-agi/nex-n2.5-mini | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00005 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0002 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.000005 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken $0.00005 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.0002 / 1K token Indata · Cacheläsning $0.000005 / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "nex-agi/nex-n2.5-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'nex-agi/nex-n2.5-mini', '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': 'nex-agi/nex-n2.5-mini', '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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-mini
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
Choose the next interface step\n\nA user wants to enable weekly reports. Supplied interface state: the Reports page shows a Weekly reports checkbox unchecked, a disabled Save button and an unsaved-changes indicator absent. Describe the next proposed interaction, the expected state after it and what must be observed before claiming the setting is saved. Use only this textual state description.A short proposed-action sequence with an expected intermediate state and a separate saved-state verification criterion.Check that the answer does not claim the setting is saved merely because the checkbox was selected.