MiniMax M1 — katta kirishlar va chuqur tahlilli vazifalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza til modeli. U MiniMax-Text-01 asosida ekspertlar aralashmasi qismlari va Lightning Attention bilan qurilgan; jami 456 milliard parametr va har token uchun 45,9 milliard faol parametrga ega. Kirish yozma ko‘rsatmalar va manba kontekstidir; chiqish esa yechim, kod, tahlil yoki funksiya chaqiruvi ma’lumoti kabi matndir.
Ishlab chiqaruvchi modelning o‘zida qo‘llab-quvvatlanadigan bir million tokenlik kontekstni ta’riflaydi va 40K hamda 80K fikrlash limitli ikkita M1 nashrini chiqaradi. Bu limit nomlari mulohaza nashrlariga tegishli bo‘lib, ularni bir xil universal yakuniy javob chegaralari deb tushunmaslik kerak. Umumiy M1 tanlovi bu belgilangan limit profillaridan va oldingi Text-01 modelining inferensiya kengaytmasidan alohida qoladi.
Uzun hujjat vazifasida materiallarga nom bering, tegishli bo‘limlarni belgilang va ular qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan savolni ayting. Foydali topshiriq: «Ushbu talablarni amalga oshirish qaydlari bilan taqqoslang, har bir hal etilmagan shartni aniqlang va topilma yonida uni asoslovchi parchani qaytaring». Vazifa kontekstida faqat dastlabki manba uchun emas, mulohaza va yakuniy javob uchun ham joy qoldiring.
M1 matematika va izolyatsiyalangan muhitdagi dasturiy injiniring masalalari bo‘yicha keng ko‘lamli mustahkamlovchi o‘rganishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi shu yondashuvning bir qismi sifatida token yangilanishlari o‘rniga muhimlik bo‘yicha tanlash vaznlarini kesuvchi CISPO’ni taqdim etadi. Bu mulohaza nashrining o‘qitishdagi farqidir; u yaratilgan kod yoki taklif etilgan amalni bajarilgan natijaga aylantirmaydi.
Kod uchun tegishli amalga oshirish, namunaviy kirish, kutilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Aniq yo‘naltirilgan o‘zgarish va uni asoslovchi dalilni so‘rang. Matematika uchun to‘liq shartni bering va taxminlari bilan yakuniy natijani so‘rang. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi ramkaga olingan matematik yozuvda beriladigan bosqichma-bosqich yechimni tavsiya qiladi.
MiniMax tayanch profili uchun temperature 1.0 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Shuningdek, tizim ko‘rsatmasini vazifaga moslashni tavsiya etadi. Umumiy yordamchi sodda yordam beruvchi roldan foydalanishi mumkin; veb-ishlab chiqish topshirig‘i to‘liq kod materiali va chiqish shaklini belgilashi mumkin. Namunaviy veb-ko‘rsatmasi bo‘lingan parchalar emas, bitta to‘liq HTML materialini so‘raydi.
Javob izoh, tuzilgan taqqoslash yoki faqat kod bo‘lishini ayting. Ko‘rsatma haqiqiy topshiriladigan materialni va yakunlanganlik mezonini aniqlashi kerak. Vizual amalga oshirish baribir mo‘ljallangan dasturda ishlashi va qayta ko‘rib chiqish uchun uning kuzatilgan natijasi qaytarilishi kerak.
M1 nomlar, tavsiflar, argument turlari va majburiy maydonlar bilan berilgan funksiya ta’riflarini qo‘llaydi. Modelning o‘z ifodalash formati mulohazani vosita chaqiruvlari va tuzilgan JSON argumentlaridan ajratadi. Ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi bu ifoda uchun maxsus parser yo‘lini ham, qo‘lda talqin qilishni ham ko‘rsatadi. Dastur tanlangan funksiyalarni tekshiradi va bajaradi, so‘ng model foydalanishi uchun suhbatda nomlangan natijalarni qaytaradi.
Vosita maqsadi va ruxsat etilgan amallarni ochiq ko‘rsating. Hujjat qidiruvi model izohni yakunlashidan oldin yetishmayotgan maydonni berishi mumkin, ishlab chiqish vositasi esa tahlil qilish uchun haqiqiy kod yoki xatoni qaytarishi mumkin. Taklif etilgan amal uni bajarishdan va kuzatilgan natijadan farq qiladi.
Foydali chiqish — berilgan manbalar va haqiqiy vosita kuzatuvlariga bog‘langan matnli yechim, kod taklifi yoki tahliliy qayd. Asl M1 nomi va uning limit farqlarini saqlang; umumiy oila nomidan boshqa MiniMax modelining vizual kirishlari, chiqish chegaralari yoki standart boshqaruv sozlamalarini kelib chiqarmang.
", "aboutText": "MiniMax M1 — katta kirishlar va chuqur tahlilli vazifalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza til modeli. U MiniMax-Text-01 asosida ekspertlar aralashmasi qismlari va Lightning Attention bilan qurilgan; jami 456 milliard parametr va har token uchun 45,9 milliard faol parametrga ega. Kirish yozma ko‘rsatmalar va manba kontekstidir; chiqish esa yechim, kod, tahlil yoki funksiya chaqiruvi ma’lumoti kabi matndir.\n\n### Kontekst va mulohaza nashrlari\n\nIshlab chiqaruvchi modelning o‘zida qo‘llab-quvvatlanadigan bir million tokenlik kontekstni ta’riflaydi va 40K hamda 80K fikrlash limitli ikkita M1 nashrini chiqaradi. Bu limit nomlari mulohaza nashrlariga tegishli bo‘lib, ularni bir xil universal yakuniy javob chegaralari deb tushunmaslik kerak. Umumiy M1 tanlovi bu belgilangan limit profillaridan va oldingi Text-01 modelining inferensiya kengaytmasidan alohida qoladi.\n\nUzun hujjat vazifasida materiallarga nom bering, tegishli bo‘limlarni belgilang va ular qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan savolni ayting. Foydali topshiriq: «Ushbu talablarni amalga oshirish qaydlari bilan taqqoslang, har bir hal etilmagan shartni aniqlang va topilma yonida uni asoslovchi parchani qaytaring». Vazifa kontekstida faqat dastlabki manba uchun emas, mulohaza va yakuniy javob uchun ham joy qoldiring.\n\n### Haqiqiy dunyo mulohazasi uchun o‘qitish\n\nM1 matematika va izolyatsiyalangan muhitdagi dasturiy injiniring masalalari bo‘yicha keng ko‘lamli mustahkamlovchi o‘rganishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi shu yondashuvning bir qismi sifatida token yangilanishlari o‘rniga muhimlik bo‘yicha tanlash vaznlarini kesuvchi CISPO’ni taqdim etadi. Bu mulohaza nashrining o‘qitishdagi farqidir; u yaratilgan kod yoki taklif etilgan amalni bajarilgan natijaga aylantirmaydi.\n\nKod uchun tegishli amalga oshirish, namunaviy kirish, kutilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Aniq yo‘naltirilgan o‘zgarish va uni asoslovchi dalilni so‘rang. Matematika uchun to‘liq shartni bering va taxminlari bilan yakuniy natijani so‘rang. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi ramkaga olingan matematik yozuvda beriladigan bosqichma-bosqich yechimni tavsiya qiladi.\n\n### Ishlab chiqaruvchining ko‘rsatma tavsiyalari\n\nMiniMax tayanch profili uchun temperature 1.0 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Shuningdek, tizim ko‘rsatmasini vazifaga moslashni tavsiya etadi. Umumiy yordamchi sodda yordam beruvchi roldan foydalanishi mumkin; veb-ishlab chiqish topshirig‘i to‘liq kod materiali va chiqish shaklini belgilashi mumkin. Namunaviy veb-ko‘rsatmasi bo‘lingan parchalar emas, bitta to‘liq HTML materialini so‘raydi.\n\nJavob izoh, tuzilgan taqqoslash yoki faqat kod bo‘lishini ayting. Ko‘rsatma haqiqiy topshiriladigan materialni va yakunlanganlik mezonini aniqlashi kerak. Vizual amalga oshirish baribir mo‘ljallangan dasturda ishlashi va qayta ko‘rib chiqish uchun uning kuzatilgan natijasi qaytarilishi kerak.\n\n### Funksiya chaqiruvi\n\nM1 nomlar, tavsiflar, argument turlari va majburiy maydonlar bilan berilgan funksiya ta’riflarini qo‘llaydi. Modelning o‘z ifodalash formati mulohazani vosita chaqiruvlari va tuzilgan JSON argumentlaridan ajratadi. Ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi bu ifoda uchun maxsus parser yo‘lini ham, qo‘lda talqin qilishni ham ko‘rsatadi. Dastur tanlangan funksiyalarni tekshiradi va bajaradi, so‘ng model foydalanishi uchun suhbatda nomlangan natijalarni qaytaradi.\n\nVosita maqsadi va ruxsat etilgan amallarni ochiq ko‘rsating. Hujjat qidiruvi model izohni yakunlashidan oldin yetishmayotgan maydonni berishi mumkin, ishlab chiqish vositasi esa tahlil qilish uchun haqiqiy kod yoki xatoni qaytarishi mumkin. Taklif etilgan amal uni bajarishdan va kuzatilgan natijadan farq qiladi.\n\nFoydali chiqish — berilgan manbalar va haqiqiy vosita kuzatuvlariga bog‘langan matnli yechim, kod taklifi yoki tahliliy qayd. Asl M1 nomi va uning limit farqlarini saqlang; umumiy oila nomidan boshqa MiniMax modelining vizual kirishlari, chiqish chegaralari yoki standart boshqaruv sozlamalarini kelib chiqarmang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Check a batch-processing invariant\n\nA worker reads pending jobs, marks each running, then records completion. On restart it reads only pending jobs. Analyse what happens if the process stops after marking a job running but before recording completion. Propose a recovery rule that avoids losing the job and prevents an already completed external action from being repeated blindly. Give two failure-point tests.A failure analysis, a bounded recovery/state-reconciliation proposal and tests for interruption before and after an external action.Recovery checks the original action's outcome before deciding whether another execution is safe.MiniMax-M1MiniMax M1 — uzun manbalar tahlili, matematika, kodlash va vositalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza modeli. Ishlab chiqaruvchining modellar oilasi o‘zida bir million tokenlik kontekstni qo‘llaydi va alohida 40K hamda 80K fikrlash limitli nashrlarga ega; u matn va tuzilgan funksiya chaqiruvi mazmunini qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
MiniMax M1 — katta kirishlar va chuqur tahlilli vazifalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza til modeli. U MiniMax-Text-01 asosida ekspertlar aralashmasi qismlari va Lightning Attention bilan qurilgan; jami 456 milliard parametr va har token uchun 45,9 milliard faol parametrga ega. Kirish yozma ko‘rsatmalar va manba kontekstidir; chiqish esa yechim, kod, tahlil yoki funksiya chaqiruvi ma’lumoti kabi matndir.
Ishlab chiqaruvchi modelning o‘zida qo‘llab-quvvatlanadigan bir million tokenlik kontekstni ta’riflaydi va 40K hamda 80K fikrlash limitli ikkita M1 nashrini chiqaradi. Bu limit nomlari mulohaza nashrlariga tegishli bo‘lib, ularni bir xil universal yakuniy javob chegaralari deb tushunmaslik kerak. Umumiy M1 tanlovi bu belgilangan limit profillaridan va oldingi Text-01 modelining inferensiya kengaytmasidan alohida qoladi.
Uzun hujjat vazifasida materiallarga nom bering, tegishli bo‘limlarni belgilang va ular qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan savolni ayting. Foydali topshiriq: «Ushbu talablarni amalga oshirish qaydlari bilan taqqoslang, har bir hal etilmagan shartni aniqlang va topilma yonida uni asoslovchi parchani qaytaring». Vazifa kontekstida faqat dastlabki manba uchun emas, mulohaza va yakuniy javob uchun ham joy qoldiring.
M1 matematika va izolyatsiyalangan muhitdagi dasturiy injiniring masalalari bo‘yicha keng ko‘lamli mustahkamlovchi o‘rganishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi shu yondashuvning bir qismi sifatida token yangilanishlari o‘rniga muhimlik bo‘yicha tanlash vaznlarini kesuvchi CISPO’ni taqdim etadi. Bu mulohaza nashrining o‘qitishdagi farqidir; u yaratilgan kod yoki taklif etilgan amalni bajarilgan natijaga aylantirmaydi.
Kod uchun tegishli amalga oshirish, namunaviy kirish, kutilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Aniq yo‘naltirilgan o‘zgarish va uni asoslovchi dalilni so‘rang. Matematika uchun to‘liq shartni bering va taxminlari bilan yakuniy natijani so‘rang. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi ramkaga olingan matematik yozuvda beriladigan bosqichma-bosqich yechimni tavsiya qiladi.
MiniMax tayanch profili uchun temperature 1.0 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Shuningdek, tizim ko‘rsatmasini vazifaga moslashni tavsiya etadi. Umumiy yordamchi sodda yordam beruvchi roldan foydalanishi mumkin; veb-ishlab chiqish topshirig‘i to‘liq kod materiali va chiqish shaklini belgilashi mumkin. Namunaviy veb-ko‘rsatmasi bo‘lingan parchalar emas, bitta to‘liq HTML materialini so‘raydi.
Javob izoh, tuzilgan taqqoslash yoki faqat kod bo‘lishini ayting. Ko‘rsatma haqiqiy topshiriladigan materialni va yakunlanganlik mezonini aniqlashi kerak. Vizual amalga oshirish baribir mo‘ljallangan dasturda ishlashi va qayta ko‘rib chiqish uchun uning kuzatilgan natijasi qaytarilishi kerak.
M1 nomlar, tavsiflar, argument turlari va majburiy maydonlar bilan berilgan funksiya ta’riflarini qo‘llaydi. Modelning o‘z ifodalash formati mulohazani vosita chaqiruvlari va tuzilgan JSON argumentlaridan ajratadi. Ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi bu ifoda uchun maxsus parser yo‘lini ham, qo‘lda talqin qilishni ham ko‘rsatadi. Dastur tanlangan funksiyalarni tekshiradi va bajaradi, so‘ng model foydalanishi uchun suhbatda nomlangan natijalarni qaytaradi.
Vosita maqsadi va ruxsat etilgan amallarni ochiq ko‘rsating. Hujjat qidiruvi model izohni yakunlashidan oldin yetishmayotgan maydonni berishi mumkin, ishlab chiqish vositasi esa tahlil qilish uchun haqiqiy kod yoki xatoni qaytarishi mumkin. Taklif etilgan amal uni bajarishdan va kuzatilgan natijadan farq qiladi.
Foydali chiqish — berilgan manbalar va haqiqiy vosita kuzatuvlariga bog‘langan matnli yechim, kod taklifi yoki tahliliy qayd. Asl M1 nomi va uning limit farqlarini saqlang; umumiy oila nomidan boshqa MiniMax modelining vizual kirishlari, chiqish chegaralari yoki standart boshqaruv sozlamalarini kelib chiqarmang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar MiniMax-M1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Matnli suhbat | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariMatnli suhbat; stream mantiqiy qiymat bo‘lib, standart holatda false. |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Usul taxalluslari: /chat/completions
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"MiniMax-M1","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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-M1", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra MiniMax-M1, minimax/minimax-m1
/chat/completions
MiniMax-M1MiniMax M1 — uzun manbalar tahlili, matematika, kodlash va vositalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza modeli. Ishlab chiqaruvchining modellar oilasi o‘zida bir million tokenlik kontekstni qo‘llaydi va alohida 40K hamda 80K fikrlash limitli nashrlarga ega; u matn va tuzilgan funksiya chaqiruvi mazmunini qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
MiniMax M1 — katta kirishlar va chuqur tahlilli vazifalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza til modeli. U MiniMax-Text-01 asosida ekspertlar aralashmasi qismlari va Lightning Attention bilan qurilgan; jami 456 milliard parametr va har token uchun 45,9 milliard faol parametrga ega. Kirish yozma ko‘rsatmalar va manba kontekstidir; chiqish esa yechim, kod, tahlil yoki funksiya chaqiruvi ma’lumoti kabi matndir.
Ishlab chiqaruvchi modelning o‘zida qo‘llab-quvvatlanadigan bir million tokenlik kontekstni ta’riflaydi va 40K hamda 80K fikrlash limitli ikkita M1 nashrini chiqaradi. Bu limit nomlari mulohaza nashrlariga tegishli bo‘lib, ularni bir xil universal yakuniy javob chegaralari deb tushunmaslik kerak. Umumiy M1 tanlovi bu belgilangan limit profillaridan va oldingi Text-01 modelining inferensiya kengaytmasidan alohida qoladi.
Uzun hujjat vazifasida materiallarga nom bering, tegishli bo‘limlarni belgilang va ular qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan savolni ayting. Foydali topshiriq: «Ushbu talablarni amalga oshirish qaydlari bilan taqqoslang, har bir hal etilmagan shartni aniqlang va topilma yonida uni asoslovchi parchani qaytaring». Vazifa kontekstida faqat dastlabki manba uchun emas, mulohaza va yakuniy javob uchun ham joy qoldiring.
M1 matematika va izolyatsiyalangan muhitdagi dasturiy injiniring masalalari bo‘yicha keng ko‘lamli mustahkamlovchi o‘rganishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi shu yondashuvning bir qismi sifatida token yangilanishlari o‘rniga muhimlik bo‘yicha tanlash vaznlarini kesuvchi CISPO’ni taqdim etadi. Bu mulohaza nashrining o‘qitishdagi farqidir; u yaratilgan kod yoki taklif etilgan amalni bajarilgan natijaga aylantirmaydi.
Kod uchun tegishli amalga oshirish, namunaviy kirish, kutilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Aniq yo‘naltirilgan o‘zgarish va uni asoslovchi dalilni so‘rang. Matematika uchun to‘liq shartni bering va taxminlari bilan yakuniy natijani so‘rang. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi ramkaga olingan matematik yozuvda beriladigan bosqichma-bosqich yechimni tavsiya qiladi.
MiniMax tayanch profili uchun temperature 1.0 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Shuningdek, tizim ko‘rsatmasini vazifaga moslashni tavsiya etadi. Umumiy yordamchi sodda yordam beruvchi roldan foydalanishi mumkin; veb-ishlab chiqish topshirig‘i to‘liq kod materiali va chiqish shaklini belgilashi mumkin. Namunaviy veb-ko‘rsatmasi bo‘lingan parchalar emas, bitta to‘liq HTML materialini so‘raydi.
Javob izoh, tuzilgan taqqoslash yoki faqat kod bo‘lishini ayting. Ko‘rsatma haqiqiy topshiriladigan materialni va yakunlanganlik mezonini aniqlashi kerak. Vizual amalga oshirish baribir mo‘ljallangan dasturda ishlashi va qayta ko‘rib chiqish uchun uning kuzatilgan natijasi qaytarilishi kerak.
M1 nomlar, tavsiflar, argument turlari va majburiy maydonlar bilan berilgan funksiya ta’riflarini qo‘llaydi. Modelning o‘z ifodalash formati mulohazani vosita chaqiruvlari va tuzilgan JSON argumentlaridan ajratadi. Ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi bu ifoda uchun maxsus parser yo‘lini ham, qo‘lda talqin qilishni ham ko‘rsatadi. Dastur tanlangan funksiyalarni tekshiradi va bajaradi, so‘ng model foydalanishi uchun suhbatda nomlangan natijalarni qaytaradi.
Vosita maqsadi va ruxsat etilgan amallarni ochiq ko‘rsating. Hujjat qidiruvi model izohni yakunlashidan oldin yetishmayotgan maydonni berishi mumkin, ishlab chiqish vositasi esa tahlil qilish uchun haqiqiy kod yoki xatoni qaytarishi mumkin. Taklif etilgan amal uni bajarishdan va kuzatilgan natijadan farq qiladi.
Foydali chiqish — berilgan manbalar va haqiqiy vosita kuzatuvlariga bog‘langan matnli yechim, kod taklifi yoki tahliliy qayd. Asl M1 nomi va uning limit farqlarini saqlang; umumiy oila nomidan boshqa MiniMax modelining vizual kirishlari, chiqish chegaralari yoki standart boshqaruv sozlamalarini kelib chiqarmang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar MiniMax-M1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "MiniMax-M1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-M1', '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-M1', '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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra MiniMax-M1, minimax/minimax-m1
/chat/completions
minimax/minimax-m1MiniMax M1 — uzun manbalar tahlili, matematika, kodlash va vositalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza modeli. Ishlab chiqaruvchining modellar oilasi o‘zida bir million tokenlik kontekstni qo‘llaydi va alohida 40K hamda 80K fikrlash limitli nashrlarga ega; u matn va tuzilgan funksiya chaqiruvi mazmunini qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
MiniMax M1 — katta kirishlar va chuqur tahlilli vazifalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza til modeli. U MiniMax-Text-01 asosida ekspertlar aralashmasi qismlari va Lightning Attention bilan qurilgan; jami 456 milliard parametr va har token uchun 45,9 milliard faol parametrga ega. Kirish yozma ko‘rsatmalar va manba kontekstidir; chiqish esa yechim, kod, tahlil yoki funksiya chaqiruvi ma’lumoti kabi matndir.
Ishlab chiqaruvchi modelning o‘zida qo‘llab-quvvatlanadigan bir million tokenlik kontekstni ta’riflaydi va 40K hamda 80K fikrlash limitli ikkita M1 nashrini chiqaradi. Bu limit nomlari mulohaza nashrlariga tegishli bo‘lib, ularni bir xil universal yakuniy javob chegaralari deb tushunmaslik kerak. Umumiy M1 tanlovi bu belgilangan limit profillaridan va oldingi Text-01 modelining inferensiya kengaytmasidan alohida qoladi.
Uzun hujjat vazifasida materiallarga nom bering, tegishli bo‘limlarni belgilang va ular qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan savolni ayting. Foydali topshiriq: «Ushbu talablarni amalga oshirish qaydlari bilan taqqoslang, har bir hal etilmagan shartni aniqlang va topilma yonida uni asoslovchi parchani qaytaring». Vazifa kontekstida faqat dastlabki manba uchun emas, mulohaza va yakuniy javob uchun ham joy qoldiring.
M1 matematika va izolyatsiyalangan muhitdagi dasturiy injiniring masalalari bo‘yicha keng ko‘lamli mustahkamlovchi o‘rganishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi shu yondashuvning bir qismi sifatida token yangilanishlari o‘rniga muhimlik bo‘yicha tanlash vaznlarini kesuvchi CISPO’ni taqdim etadi. Bu mulohaza nashrining o‘qitishdagi farqidir; u yaratilgan kod yoki taklif etilgan amalni bajarilgan natijaga aylantirmaydi.
Kod uchun tegishli amalga oshirish, namunaviy kirish, kutilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Aniq yo‘naltirilgan o‘zgarish va uni asoslovchi dalilni so‘rang. Matematika uchun to‘liq shartni bering va taxminlari bilan yakuniy natijani so‘rang. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi ramkaga olingan matematik yozuvda beriladigan bosqichma-bosqich yechimni tavsiya qiladi.
MiniMax tayanch profili uchun temperature 1.0 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Shuningdek, tizim ko‘rsatmasini vazifaga moslashni tavsiya etadi. Umumiy yordamchi sodda yordam beruvchi roldan foydalanishi mumkin; veb-ishlab chiqish topshirig‘i to‘liq kod materiali va chiqish shaklini belgilashi mumkin. Namunaviy veb-ko‘rsatmasi bo‘lingan parchalar emas, bitta to‘liq HTML materialini so‘raydi.
Javob izoh, tuzilgan taqqoslash yoki faqat kod bo‘lishini ayting. Ko‘rsatma haqiqiy topshiriladigan materialni va yakunlanganlik mezonini aniqlashi kerak. Vizual amalga oshirish baribir mo‘ljallangan dasturda ishlashi va qayta ko‘rib chiqish uchun uning kuzatilgan natijasi qaytarilishi kerak.
M1 nomlar, tavsiflar, argument turlari va majburiy maydonlar bilan berilgan funksiya ta’riflarini qo‘llaydi. Modelning o‘z ifodalash formati mulohazani vosita chaqiruvlari va tuzilgan JSON argumentlaridan ajratadi. Ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi bu ifoda uchun maxsus parser yo‘lini ham, qo‘lda talqin qilishni ham ko‘rsatadi. Dastur tanlangan funksiyalarni tekshiradi va bajaradi, so‘ng model foydalanishi uchun suhbatda nomlangan natijalarni qaytaradi.
Vosita maqsadi va ruxsat etilgan amallarni ochiq ko‘rsating. Hujjat qidiruvi model izohni yakunlashidan oldin yetishmayotgan maydonni berishi mumkin, ishlab chiqish vositasi esa tahlil qilish uchun haqiqiy kod yoki xatoni qaytarishi mumkin. Taklif etilgan amal uni bajarishdan va kuzatilgan natijadan farq qiladi.
Foydali chiqish — berilgan manbalar va haqiqiy vosita kuzatuvlariga bog‘langan matnli yechim, kod taklifi yoki tahliliy qayd. Asl M1 nomi va uning limit farqlarini saqlang; umumiy oila nomidan boshqa MiniMax modelining vizual kirishlari, chiqish chegaralari yoki standart boshqaruv sozlamalarini kelib chiqarmang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar minimax/minimax-m1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "minimax/minimax-m1", "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/minimax-m1',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/minimax-m1',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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra MiniMax-M1, minimax/minimax-m1
/chat/completions
minimax/minimax-m1MiniMax M1 — uzun manbalar tahlili, matematika, kodlash va vositalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza modeli. Ishlab chiqaruvchining modellar oilasi o‘zida bir million tokenlik kontekstni qo‘llaydi va alohida 40K hamda 80K fikrlash limitli nashrlarga ega; u matn va tuzilgan funksiya chaqiruvi mazmunini qaytaradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
MiniMax M1 — katta kirishlar va chuqur tahlilli vazifalar uchun MiniMax’ning gibrid diqqatli mulohaza til modeli. U MiniMax-Text-01 asosida ekspertlar aralashmasi qismlari va Lightning Attention bilan qurilgan; jami 456 milliard parametr va har token uchun 45,9 milliard faol parametrga ega. Kirish yozma ko‘rsatmalar va manba kontekstidir; chiqish esa yechim, kod, tahlil yoki funksiya chaqiruvi ma’lumoti kabi matndir.
Ishlab chiqaruvchi modelning o‘zida qo‘llab-quvvatlanadigan bir million tokenlik kontekstni ta’riflaydi va 40K hamda 80K fikrlash limitli ikkita M1 nashrini chiqaradi. Bu limit nomlari mulohaza nashrlariga tegishli bo‘lib, ularni bir xil universal yakuniy javob chegaralari deb tushunmaslik kerak. Umumiy M1 tanlovi bu belgilangan limit profillaridan va oldingi Text-01 modelining inferensiya kengaytmasidan alohida qoladi.
Uzun hujjat vazifasida materiallarga nom bering, tegishli bo‘limlarni belgilang va ular qo‘llab-quvvatlashi kerak bo‘lgan savolni ayting. Foydali topshiriq: «Ushbu talablarni amalga oshirish qaydlari bilan taqqoslang, har bir hal etilmagan shartni aniqlang va topilma yonida uni asoslovchi parchani qaytaring». Vazifa kontekstida faqat dastlabki manba uchun emas, mulohaza va yakuniy javob uchun ham joy qoldiring.
M1 matematika va izolyatsiyalangan muhitdagi dasturiy injiniring masalalari bo‘yicha keng ko‘lamli mustahkamlovchi o‘rganishdan foydalanadi. Ishlab chiqaruvchi shu yondashuvning bir qismi sifatida token yangilanishlari o‘rniga muhimlik bo‘yicha tanlash vaznlarini kesuvchi CISPO’ni taqdim etadi. Bu mulohaza nashrining o‘qitishdagi farqidir; u yaratilgan kod yoki taklif etilgan amalni bajarilgan natijaga aylantirmaydi.
Kod uchun tegishli amalga oshirish, namunaviy kirish, kutilgan xatti-harakat va saqlanishi kerak bo‘lgan cheklovlarni bering. Aniq yo‘naltirilgan o‘zgarish va uni asoslovchi dalilni so‘rang. Matematika uchun to‘liq shartni bering va taxminlari bilan yakuniy natijani so‘rang. Ishlab chiqaruvchi yakuniy natijasi ramkaga olingan matematik yozuvda beriladigan bosqichma-bosqich yechimni tavsiya qiladi.
MiniMax tayanch profili uchun temperature 1.0 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Shuningdek, tizim ko‘rsatmasini vazifaga moslashni tavsiya etadi. Umumiy yordamchi sodda yordam beruvchi roldan foydalanishi mumkin; veb-ishlab chiqish topshirig‘i to‘liq kod materiali va chiqish shaklini belgilashi mumkin. Namunaviy veb-ko‘rsatmasi bo‘lingan parchalar emas, bitta to‘liq HTML materialini so‘raydi.
Javob izoh, tuzilgan taqqoslash yoki faqat kod bo‘lishini ayting. Ko‘rsatma haqiqiy topshiriladigan materialni va yakunlanganlik mezonini aniqlashi kerak. Vizual amalga oshirish baribir mo‘ljallangan dasturda ishlashi va qayta ko‘rib chiqish uchun uning kuzatilgan natijasi qaytarilishi kerak.
M1 nomlar, tavsiflar, argument turlari va majburiy maydonlar bilan berilgan funksiya ta’riflarini qo‘llaydi. Modelning o‘z ifodalash formati mulohazani vosita chaqiruvlari va tuzilgan JSON argumentlaridan ajratadi. Ishlab chiqaruvchi qo‘llanmasi bu ifoda uchun maxsus parser yo‘lini ham, qo‘lda talqin qilishni ham ko‘rsatadi. Dastur tanlangan funksiyalarni tekshiradi va bajaradi, so‘ng model foydalanishi uchun suhbatda nomlangan natijalarni qaytaradi.
Vosita maqsadi va ruxsat etilgan amallarni ochiq ko‘rsating. Hujjat qidiruvi model izohni yakunlashidan oldin yetishmayotgan maydonni berishi mumkin, ishlab chiqish vositasi esa tahlil qilish uchun haqiqiy kod yoki xatoni qaytarishi mumkin. Taklif etilgan amal uni bajarishdan va kuzatilgan natijadan farq qiladi.
Foydali chiqish — berilgan manbalar va haqiqiy vosita kuzatuvlariga bog‘langan matnli yechim, kod taklifi yoki tahliliy qayd. Asl M1 nomi va uning limit farqlarini saqlang; umumiy oila nomidan boshqa MiniMax modelining vizual kirishlari, chiqish chegaralari yoki standart boshqaruv sozlamalarini kelib chiqarmang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar minimax/minimax-m1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "minimax/minimax-m1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/minimax-m1', '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/minimax-m1', '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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra MiniMax-M1, minimax/minimax-m1
/chat/completions
Ingliz tilidagi texnik misol
Check a batch-processing invariant\n\nA worker reads pending jobs, marks each running, then records completion. On restart it reads only pending jobs. Analyse what happens if the process stops after marking a job running but before recording completion. Propose a recovery rule that avoids losing the job and prevents an already completed external action from being repeated blindly. Give two failure-point tests.A failure analysis, a bounded recovery/state-reconciliation proposal and tests for interruption before and after an external action.Recovery checks the original action's outcome before deciding whether another execution is safe.