Source: https://ailoot.ai/models/vi/mimo-v2-pro/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/mimo-v2-pro/
Language: vi

# mimo-v2-pro

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/mimo-v2-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/mimo-v2-pro/facts.json)

## [mimo-v2-pro](https://ailoot.ai/models/vi/mimo-v2-pro/)

MiMo-V2-Pro là mô hình văn bản của Xiaomi tập trung vào tác nhân, dành cho kỹ thuật phần mềm, lập kế hoạch nhiều bước và công việc dựa trên công cụ. Ngữ cảnh lên tới 1 triệu token giúp giữ lượng lớn tài liệu dự án, ràng buộc tác vụ và các quan sát liên tiếp trong một quy trình nhất quán.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/mimo-v2-pro/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/mimo-v2-pro/#method-1)

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Nền tảng cho công việc tác nhân

MiMo-V2-Pro là mô hình nền tảng chủ lực của Xiaomi dành cho khối lượng công việc tác nhân phức tạp và kỹ thuật phần mềm. Vai trò của mô hình là suy luận về tác vụ, tổ chức các bước cần thiết và sử dụng thông tin công cụ trả về để tiếp tục hướng tới kết quả đã xác định. Trọng tâm của mô hình vượt ra ngoài việc soạn một câu trả lời: nó được thiết kế xoay quanh công việc liên kết, trong đó quyết định và quan sát trước đó ảnh hưởng đến diễn biến tiếp theo.

Quy mô và kiến trúc hiệu quả

Nhà sản xuất mô tả tổng cộng hơn 1 nghìn tỷ tham số với 42 tỷ tham số hoạt động. Pro mở rộng phương pháp chú ý lai của MiMo-V2-Flash, sử dụng tỷ lệ 7:1 giữa chú ý cửa sổ trượt và chú ý toàn cục. Một lớp dự đoán nhiều token nhẹ hỗ trợ quá trình sinh, và ngữ cảnh được quảng bá đạt 1 triệu token. Đây là thuộc tính kiến trúc và ngữ cảnh của Pro; chúng không quy định tốc độ thực thi, phân bổ bộ nhớ hoặc giới hạn yêu cầu của một tích hợp cụ thể.

Dòng phát hành

Xiaomi xác định Hunter Alpha là bản thử nghiệm nội bộ ban đầu trước MiMo-V2-Pro. Mô hình Pro được phát hành có tên riêng và các cải tiến cho công việc ngữ cảnh dài cùng độ ổn định trong tình huống tác nhân. Sự khác biệt này quan trọng khi so sánh mô tả hoặc giữ định danh mô hình: bản thử nghiệm trước đó, MiMo-V2-Flash và MiMo-V2-Omni đều có vai trò và đặc tả riêng.

Được xây dựng cho tác nhân

Mô hình được tinh chỉnh bằng học có giám sát và học tăng cường trên nhiều khung tác nhân, chú trọng lời gọi công cụ và suy luận nhiều bước. Chuẩn bị tác vụ với điều kiện hoàn thành có thể quan sát và mô tả công cụ sẵn có. Ví dụ, trợ lý dự án có thể nhận yêu cầu thay đổi, xem các mô-đun được cung cấp, đề xuất các thành phần bị ảnh hưởng và tiếp tục sau khi công cụ trả về lỗi bản dựng. Đầu ra hữu ích là chuỗi quyết định gắn với quan sát thực tế, tiếp theo là mã, lời giải thích hoặc tóm tắt công việc được yêu cầu. Môi trường kết nối thực hiện các hành động.

Kỹ thuật phần mềm và tác vụ frontend

Xiaomi nhấn mạnh thiết kế hệ thống, lập kế hoạch tác vụ và giải quyết vấn đề liên quan đến mã. Các màn trình diễn gồm trang web tương tác và trò chơi chạy trong trình duyệt được tạo trong môi trường tác nhân. Bản yêu cầu phát triển minh họa có thể chỉ rõ hành vi trang, điều hướng, trạng thái dữ liệu và bố cục thích ứng, rồi yêu cầu triển khai cùng kiểm tra đối chiếu các yêu cầu đó. Với dự án hiện có, hãy cung cấp các tệp hiện tại, trường hợp gây lỗi và những giao diện phải giữ nguyên. Yêu cầu thay đổi có trọng tâm cùng giải thích về các phụ thuộc mà nó chạm tới, thay vì ứng dụng thay thế không liên quan.

Ngữ cảnh dài và kết quả có thể kiểm tra

Ngữ cảnh lên tới 1 triệu token hữu ích khi nhiều tệp, tài liệu, chỉ dẫn và quan sát trước đó cùng thuộc một tác vụ. Tổ chức tài liệu theo vai trò: yêu cầu có thẩm quyền, mã hiện tại, ví dụ tham chiếu và kết quả công cụ. Chỉ rõ sản phẩm cuối cùng cùng tiêu chí chấp nhận trước khi yêu cầu tác nhân tiến hành. Tác vụ tài liệu có thể cần bản so sánh kèm câu hỏi chưa giải quyết; tác vụ kỹ thuật có thể cần bản vá và bản ghi những gì đã kiểm tra.

Giới hạn thực tế và phạm vi phiên bản

Ngữ cảnh dài cung cấp chỗ chứa tài liệu nhưng không bảo đảm dự án được tạo là đúng hoặc mọi yêu cầu đều được đáp ứng. Trả lại lỗi và quan sát thực tế cho bước tiếp theo, đồng thời xác minh kết quả trong môi trường dự định. Nhà sản xuất nêu rõ độ vững chắc trên các tác vụ thực tế phức tạp là điều cần đánh giá và cải thiện. Mô tả này bao quát chuyên môn tác nhân văn bản và công cụ của MiMo-V2-Pro; tính năng phương thức của Omni và đặc tả của các thế hệ MiMo về sau thuộc từng mô hình tương ứng. Công cụ, tham số sẵn có và xử lý đầu ra vẫn là thuộc tính của ứng dụng kết nối.

Tác vụ thực tế

### Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

```
Correct an error-state transition

A text specification says a search box has idle, loading, results and error states. Existing logic sets loading=true before fetch and false only on success, so failures leave the spinner visible. Propose pseudocode that preserves results on success, shows an error on failure and always clears loading. Include the two distinguishing checks.
```

#### Kết quả mong đợi

```
Focused async pseudocode and success/failure checks covering final loading state and visible result or error.
```

#### Kiểm tra kết quả

```
Check that loading is cleared in both branches without suppressing the error.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mimo-v2-pro`

[`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=chat)

Xiaomi /`mimo-v2-pro`

### Bắt đầu

MiMo-V2-Pro là mô hình văn bản của Xiaomi tập trung vào tác nhân, dành cho kỹ thuật phần mềm, lập kế hoạch nhiều bước và công việc dựa trên công cụ. Ngữ cảnh lên tới 1 triệu token giúp giữ lượng lớn tài liệu dự án, ràng buộc tác vụ và các quan sát liên tiếp trong một quy trình nhất quán.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

Văn bản

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`text`

Định dạng đầu ra

json hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mimo-v2-pro | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string\|content_part[]\|null` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_calls` | Loại`tool_call[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_call_id` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
| Trường`messages[].name` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].reasoning_content` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
| Trường`messages[].reasoning_details` | Loại`object\|array` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_completion_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
| Trường`stream_options.include_usage` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`temperature` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`top_p` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stop` | Loại`string\|string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools` | Loại`function_tool[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].type` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.name` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.description` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.parameters` | Loại`JSON_schema` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tool_choice` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`parallel_tool_calls` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`response_format` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning_effort` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`service_tier` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`instructions` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
| Trường`functions` | Loại`function[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`function_call` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`prompt_cache_options` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`modalities` | Loại`string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
| Trường`provider` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
| Trường`cache_control.ttl` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF8

`messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`messages` | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
| Tham số`file_material` | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Tham số`control_scope` | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
| Tham số`output_modalities` | Hợp đồngtext |
| Tham số`hosted_operations` | Hợp đồngfalse |
| Tham số`multimodal_input_binding` | Hợp đồngnull |

Vòng đời: `synchronous_or_streamed`

Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.

Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.

Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
| --- | --- | --- |
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0022** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0066** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token |

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKLuồng Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mimo-v2-pro", "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
```

```python
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='mimo-v2-pro',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"))
```

```python
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='mimo-v2-pro',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")
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`choices[].index` | Loạiinteger |
| Trường`choices[].message.content` | Loạistring\|null |
| Trường`choices[].message.tool_calls` | Loạitool\_call\[\] |
| Trường`choices[].message.reasoning_content` | Loạistring |
| Trường`choices[].message.reasoning_details` | Loạiobject\|array |
| Trường`choices[].finish_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
| --- | --- | --- |
| Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=chat)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mimo-v2-pro`

[`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=messages)

Xiaomi /`mimo-v2-pro`

### Bắt đầu

MiMo-V2-Pro là mô hình văn bản của Xiaomi tập trung vào tác nhân, dành cho kỹ thuật phần mềm, lập kế hoạch nhiều bước và công việc dựa trên công cụ. Ngữ cảnh lên tới 1 triệu token giúp giữ lượng lớn tài liệu dự án, ràng buộc tác vụ và các quan sát liên tiếp trong một quy trình nhất quán.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

json · sse

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`json`, `sse`

Định dạng đầu ra

JSON hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mimo-v2-pro | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF-8

`Chuỗi messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages, max\_tokens |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`text_file_material` | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |

Vòng đời: `synchronous_or_streamed`

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
| --- | --- | --- |
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0022** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0066** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token |

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ

```json
{
  "model": "mimo-v2-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'mimo-v2-pro', '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
```

```python
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': 'mimo-v2-pro', '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))
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`id` | Loạistring |
| Trường`model` | Loạistring |
| Trường`content[]` | Loạitext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Trường`stop_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
| --- | --- | --- |
| Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=messages)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`mimo-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mimo-v2-pro&route=Ultra&caller=mimo-v2-pro&fmt=messages)

FAQ · mimo-v2-pro

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/chat/completions` · `mimo-v2-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mimo-v2-pro`: `text` → `json`, `sse`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/chat/completions` · `mimo-v2-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mimo-v2-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/chat/completions` · `mimo-v2-pro`: `messages.min_items`: `1`

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

## Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

## Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao

Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.

Mã giảm đến 50%

Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.

Chi phí trong lịch sử

Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

[Chọn gói thuê bao](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/subscriptions/) · [Xem giá mô hình](https://ailoot.ai/models/vi/)

## Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại

Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.

Giấy phép bán lại

Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.

Tài liệu trên website

Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

[Yêu cầu giấy phép bán lại](mailto:support@ailoot.ai) · [Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=vi)

## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty





Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục.





Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.





Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.