modeller

Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed

Markdown · JSON

Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed är Xiaomis läge för snabbare generering med MiMo-V2.6-Pro. Det behåller Pro-familjens omnimodala förståelse och omfattande uppgiftsområde inom kodning, design och undersökningar, medan svarshastigheten är lägets särskiljande fokus.

Om modellen

Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed är Xiaomis UltraSpeed-läge för modellen MiMo-V2.6-Pro. Tillverkaren introducerar det för interaktioner och arbetsflöden som är känsliga för genereringstiden, samtidigt som utdatakvaliteten beskrivs som likvärdig med Pro. UltraSpeed betecknar ett sätt att köra Pro-modellen snarare än den mindre Flash-modellen. Välj det när det är viktigt för en lång uppgift att nästa svar kommer snabbt, samtidigt som kraven på slutresultatet förblir desamma.

Den underliggande Pro-familjen är omnimodal från grunden och förstår text, bilder, video och ljud. Den publicerade Pro-modellprofilen beskriver en gles mixture-of-experts-arkitektur med totalt 1.02 biljoner parametrar, 42 miljarder aktiverade parametrar och en kontext på en miljon token. Separata bild- och ljudkodare kopplar medieindata till språkbasarkitekturen. Det direkta resultatet är text eller verktygsinstruktioner; en renderad scen, redigerad fil eller genererat medium beror på de verktyg som används av den omgivande applikationen.

Xiaomis V2.6-träning blandar kodning, allmänt agentarbete, visuella uppgifter och cybersäkerhet i olika miljöer. Återkopplingsprocessen jämför uppgiftsförlopp och använder både testresultat och kvalitetskriterier, med målet att utveckla användbara strategier över långvariga interaktioner. Förbered ett underlag som anger målet, tillgängligt underlag och vad som ska räknas som slutfört. Snabbare generering är användbar när den för dessa interaktioner framåt; den ersätter inte kontrollen av om varje steg besvarar frågan eller ändrar det avsedda arbetsresultatet.

För en kodassistent tillhandahåller du de berörda filerna, det önskade beteendet och det fel eller kontrollresultat som motiverar arbetet. Be om nästa avgränsade ändring och återför sedan det faktiska resultatet från eventuella exekveringsverktyg. Ett användbart slutsvar förklarar vilket beteende som ändrats, vilka filer som berörts och vilka kontroller som faktiskt genomförts. Håll föreslagna åtgärder åtskilda från slutförda så att en snabb sekvens av svar förblir spårbar till observerbart arbete.

Tillverkarens V2.6-exempel utvidgar kodning till spel, 3D-objekt och interaktiva scener, med visuell återkoppling som används för att förbättra implementationen. För en designuppgift kombinerar du ett textunderlag med referensbilder eller en inspelning och anger nödvändiga reglage, layout och synliga färdigkriterier. Ett scen- eller gränssnittsförslag kan sedan vägleda lämpliga produktionsverktyg. Behåll det renderade resultatet och fynden från granskningen i stället för att behandla den inledande koden eller sceninstruktionerna som ett färdigt visuellt resultat.

För presentationer och videoarbetsflöden definierar du målgruppen, det nödvändiga innehållet, den avsedda sekvensen och de tillgångar som måste förbli konsekventa. Xiaomi beskriver Pro-familjens arbete med design-, bild-, video- och berättarröstverktyg; detta är stödjande arbetsflöden snarare än ytterligare inbyggda medieutdata från textmodellen. Den användbara leveransen kan vara en bildspelsstruktur, en tagningsekvens eller en uppsättning produktionsinstruktioner med tillräcklig detalj för att genomföra och granska nästa steg.

För undersökningar tillhandahåller du frågan och auktoritativt material och ber modellen skilja mellan fakta, hypoteser och beräkningar. Xiaomis Pro-exempel omfattar litteratur- och patentgranskning, datorbaserad materialgallring, noter och MIDI samt matematisk formalisering kontrollerad med Lean. Bevara utdata från de faktiska undersöknings- eller verifieringsverktygen. En simulerad kandidat eller ett föreslaget bevis bör förbli märkt som sådant tills motsvarande fysiska experiment eller formella kontroll har genomförts.

Behåll identiteten Pro-UltraSpeed tillsammans med resultatet när det jämförs med vanlig Pro eller Flash. Ordna lång historik kring målet och de beslut som måste förbli stabila och lämna utrymme för svaret och fortsatt verktygsåterkoppling. Granska viktig kod, observationer, beräkningar och påståenden mot deras källunderlag. Lägets särskiljande syfte är snabbare Pro-generering; det slutförda resultatet behöver fortfarande uppfylla samma uppgiftsspecifika kriterier.

Praktisk uppgift

Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

Revise a failing total calculation

Use this code and reported check: def total(rows): return sum(row["price"] for row in rows). Input is [{"price": 3, "qty": 2}, {"price": 5, "qty": 1}]; reported output is 8, required output is 11. Propose the next focused change and checks for multiple quantities and an empty input. Do not claim to run them.

Förväntat resultat

A focused Python correction with a diagnosis and two proposed checks tied to the quantity requirement.

Kontrollera resultatet

Verify each unit price is multiplied by its row quantity and proposed checks remain distinct from executed results.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Xiaomi /xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Start

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed är Xiaomis läge för snabbare generering med MiMo-V2.6-Pro. Det behåller Pro-familjens omnimodala förståelse och omfattande uppgiftsområde inom kodning, design och undersökningar, medan svarshastigheten är lägets särskiljande fokus.

Godkända indata
Text
Resultat
Text

Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Indatatyper
text
Utdatatyper
text
Utdataformat
json eller SSE
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränser
Minsta antal objekt: 1
Standard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & 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[].contentTypstring|content_part[]|nullKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].tool_callsTyptool_call[]KravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].tool_call_idTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t
Standard—
Fältmessages[].nameTypstringKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].reasoning_contentTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det
Standard—
Fältmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältmax_tokensTypintegerKravValfrittVärden & gränser
Minimum: 1
Beror på modellen
Standard—
Fältmax_completion_tokensTypintegerKravValfrittVärden & gränser
Minimum: 1
Beror på modellen
Standard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Fältstream_options.include_usageTypbooleanKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FälttemperatureTypnumberKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fälttop_pTypnumberKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältstopTypstring|string[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FälttoolsTypfunction_tool[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fälttools[].typeTypstringKravValfrittVärden & gränser
function
Beror på modellen
Standard—
Fälttools[].function.nameTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits
Standard—
Fälttools[].function.descriptionTypstringKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fälttools[].function.parametersTypJSON_schemaKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fälttool_choiceTypstring|objectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältparallel_tool_callsTypbooleanKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältresponse_formatTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältreasoning_effortTypstringKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältreasoningTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältservice_tierTypstringKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältinstructionsTypstringKravValfrittVärden & gränser
Kompatibilitetsfält
Standard—
FältfunctionsTypfunction[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältfunction_callTypstring|objectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältprompt_cache_optionsTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältmodalitiesTypstring[]KravValfrittVärden & gränser
text
Standard—
FältproviderTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt
Standard—
Fältcache_control.ttlTypstringKravValfrittVärden & gränser
Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache
Standard—
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF8-text

messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaltext
ParametermessagesAvtalmeddelandearray med strukturen role/content
Parameterfile_materialAvtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds
Parameteroptional_controlsAvtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg
Parameteroutput_modalitiesAvtaltext
Parameterhosted_operationsAvtalfalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalnull

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.

Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge
Standardpris När snabbt läge är valt
Flex-läge
Standardpris När läget flex är valt
Högsta resonemangsnivå
Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Ailoot-priser

Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

KonfigurationPrislistaKontexttoken, fler änKontexttoken, upp till och medAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisKontexttoken, fler än—Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0087 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0174 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.000072 / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token
KonfigurationNivå 1 för förfrågans längdPrislista—Kontexttoken, fler än0Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0087 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0174 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.000072 / 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 →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strömning
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-v2.6-pro-ultraspeed", "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-v2.6-pro-ultraspeed',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-v2.6-pro-ultraspeed',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")

Ta emot och spara resultat

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behåll alla färdiga resultat

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.

Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält
FältTyp
Fältchoices[].indexTypinteger
Fältchoices[].message.contentTypstring|null
Fältchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Fältchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Fältchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Fältchoices[].finish_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Xiaomi /xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Start

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed är Xiaomis läge för snabbare generering med MiMo-V2.6-Pro. Det behåller Pro-familjens omnimodala förståelse och omfattande uppgiftsområde inom kodning, design och undersökningar, medan svarshastigheten är lägets särskiljande fokus.

Godkända indata
Text
Resultat
json · sse

Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Indatatyper
text
Utdatatyper
json, sse
Utdataformat
JSON eller SSE
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
user, assistant
Standard—
Fältmessages[].contentTypstringKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmax_tokensTypintegerKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF-8-text

sträng i messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalstream
Parametermaterial_typesAvtaltext
Parametertext_file_materialAvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll.

Livscykel: synchronous_or_streamed

Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge
Standardpris När snabbt läge är valt
Flex-läge
Standardpris När läget flex är valt
Högsta resonemangsnivå
Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Ailoot-priser

Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

KonfigurationPrislistaKontexttoken, fler änKontexttoken, upp till och medAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisKontexttoken, fler än—Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0087 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0174 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.000072 / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token
KonfigurationNivå 1 för förfrågans längdPrislista—Kontexttoken, fler än0Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0087 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0174 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.000072 / 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 →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet
{
  "model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed",
  "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-v2.6-pro-ultraspeed', '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-v2.6-pro-ultraspeed', '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))

Ta emot och spara resultat

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behåll alla färdiga resultat

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.

Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält
FältTyp
FältidTypstring
FältmodelTypstring
Fältcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Fältstop_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

FAQ · Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed
Vilka indata och resultat finns?

POST /v1/chat/completions · xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed: text → text

POST /v1/messages · xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed: text → json, sse

Vilka fält använder begäran?

POST /v1/chat/completions · xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed: model, messages, max_tokens, stream

Vilka gränser gäller?

POST /v1/chat/completions · xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed: messages.min_items: 1

Fler detaljer

Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app.

Företaget och dess projektportfölj

Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.

Köp token med rabatt.

Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp.

Prenumeration
Välj en rabatterad plan för återkommande anrop.
Kampanjkod upp till 50%
Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen.
Kostnader i historiken
Modell, token och belopp sparas för varje anrop.

Välj prenumeration · Se modellpriser

Anslut API till produkten som du säljer.

SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning.

Kommersiell applikation
Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner.
Återförsäljarlicens
Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning.
Dokument på webbplatsen
Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning.

Begär återförsäljarlicens · Officiella villkor och licensavtal