Source: https://ailoot.ai/models/vi/xiaomi-mimo-v2-5-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/xiaomi-mimo-v2-5-pro/ Language: vi # Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/xiaomi-mimo-v2-5-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/xiaomi-mimo-v2-5-pro/facts.json) ## [Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro](https://ailoot.ai/models/vi/xiaomi-mimo-v2-5-pro/) MiMo-V2.5-Pro là mô hình tập trung vào văn bản của Xiaomi, dành cho kỹ thuật phần mềm phức tạp và các quy trình tác tử kéo dài. Hồ sơ được công bố kết hợp kiến trúc MoE với 1.02T tham số, 42B tham số hoạt động và ngữ cảnh lên đến một triệu token, cùng quá trình huấn luyện chú trọng sử dụng công cụ một cách nhất quán. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `xiaomi/mimo-v2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/xiaomi-mimo-v2-5-pro/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `xiaomi/mimo-v2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/xiaomi-mimo-v2-5-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. MiMo-V2.5-Pro là mô hình hỗn hợp chuyên gia quy mô lớn, tập trung vào văn bản của Xiaomi, dành cho công việc tác tử đòi hỏi cao, kỹ thuật phần mềm phức tạp và các nhiệm vụ cần nhiều bước liên kết với nhau. Nhà sản xuất mô tả mô hình có tổng cộng 1.02 nghìn tỷ tham số, 42 tỷ tham số hoạt động và ngữ cảnh lên đến một triệu token. Mục đích của mô hình là duy trì các chỉ dẫn của nhiệm vụ và bằng chứng đã tích lũy, trong khi ứng dụng hỗ trợ cung cấp công cụ và trả lại kết quả của chúng. Mô hình kết hợp cơ chế attention cửa sổ trượt với attention toàn cục theo tỷ lệ 6:1. Cửa sổ cục bộ dài 128 token, còn các lớp attention toàn cục kết nối thông tin trên toàn bộ lịch sử dài hơn. Đây là kiến trúc attention, không phải giới hạn đầu vào của người dùng ở 128 token. Mạng lõi có 70 lớp và định tuyến chuyên gia thưa, với tám chuyên gia được chọn cho mỗi token. Ba mô-đun dự đoán nhiều token được tích hợp vào thiết kế huấn luyện và suy luận để hỗ trợ giải mã suy đoán. Nhà sản xuất mô tả quá trình tiền huấn luyện trên 27 nghìn tỷ token, tiếp theo là tinh chỉnh có giám sát, học tăng cường chuyên biệt theo lĩnh vực và chưng cất on-policy từ nhiều mô hình giáo viên. Các giáo viên chuyên biệt bao quát những lĩnh vực như toán học, an toàn và sử dụng công cụ phức tạp; giai đoạn cuối hợp nhất hướng dẫn của chúng vào một mô hình. Trọng tâm huấn luyện đó hỗ trợ vai trò của mô hình trong những quy trình phần mềm và tác tử dài; một nhiệm vụ cụ thể vẫn cần các yêu cầu được cung cấp và cách xác định kết quả đã hoàn tất hay chưa. Đối với một thay đổi phần mềm, hãy cung cấp các tệp liên quan, lỗi quan sát được hoặc hành vi mong muốn, quy ước của dự án và những kiểm tra quan trọng. Một chỉ dẫn hữu ích là xác định hành vi bị ảnh hưởng, đề xuất cách triển khai có phạm vi rõ ràng và giải thích cách kiểm chứng cả trường hợp mong muốn lẫn một trường hợp biên có ý nghĩa. Giữ nguyên các định danh chính xác mà dự án sử dụng. Nếu môi trường cho phép thực thi, hãy trả lại kết quả kiểm tra thực tế thay vì yêu cầu mô hình giả định rằng một bản vá có vẻ hợp lý sẽ hoạt động. Đối với một nhiệm vụ tác tử dài hơn, hãy duy trì bản ghi ngắn gọn về mục tiêu, những quyết định đã đưa ra và bằng chứng do công cụ trả về. Nêu rõ mỗi thao tác được phép thay đổi điều gì và kết quả nào sẽ đủ cơ sở cho bước tiếp theo. Mô hình có thể hỗ trợ suy luận xuyên suốt các tương tác đó và chuẩn bị yêu cầu tiếp theo, nhưng chính ứng dụng bao quanh thực thi các thao tác. Giữ lại các lỗi và điều kiện chưa giải quyết trong báo cáo cuối cùng để một chuỗi dài không che giấu bước thất bại sau lời giải thích trôi chảy. Ngữ cảnh lớn có thể hữu ích khi so sánh cách triển khai hoặc tổng hợp nhiều tài liệu có dung lượng đáng kể. Đánh dấu ranh giới giữa các tệp và tài liệu, xác định những phần câu trả lời phải sử dụng và nêu định dạng đầu ra cần có. Chẳng hạn, yêu cầu một đề xuất chuyển đổi gắn từng thành phần bị ảnh hưởng với một yêu cầu và chỉ rõ thông tin còn thiếu trong phần riêng. Giữ các đoạn trích hỗ trợ hoặc vị trí mã cùng kết quả để người đánh giá có thể lần theo lập luận về đúng đầu vào. Ví dụ phục vụ mô hình do Xiaomi công bố sử dụng cấu hình ngữ cảnh 1,048,576 token, trong khi phần tóm tắt mô tả mô hình hỗ trợ tối đa 1M token. Chừa chỗ cho văn bản được tạo và lịch sử công cụ tích lũy trong cấu hình đang sử dụng. Nhà sản xuất khuyến nghị temperature 1.0 và top\_p 0.95 cho suy luận cục bộ. Đây là các chi tiết trong công thức của nhà sản xuất, không phải bảo đảm rằng mọi ứng dụng đều cung cấp các điều khiển giống hệt nhau hoặc cùng một cửa sổ làm việc. MiMo-V2.5-Pro khác với mô hình cùng dòng MiMo-V2.5 đa phương thức nguyên bản và dòng V2.6 ra đời sau. Sử dụng phiên bản này cho phạm vi nhiệm vụ ngôn ngữ và tác tử đã được tài liệu hóa, không áp dụng đặc tả về thị giác hoặc âm thanh của phiên bản khác cho phiên bản này. Sản phẩm cuối có thể là đề xuất mã, phần giải thích triển khai hoặc phân tích dựa trên bằng chứng; hãy đối chiếu các phép tính quan trọng, yêu cầu và kết quả công cụ với tài liệu đã cung cấp cho nhiệm vụ. Tác vụ thực tế ### Tác vụ thực tế Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh ``` Correct a two-stage validation flow Trace this Python flow: validate.py: def valid(row): return bool(row.get('email')); import.py: accepted = [r for r in rows if valid(r) is not None]. A row without email is incorrectly accepted. Propose the smallest correction, retain valid's Boolean contract and supply cases for a missing email and a present email. Separate the proposal from executed checks. ``` #### Kết quả mong đợi ``` A cross-file cause explanation, focused consumer patch and two regression cases. ``` #### Kiểm tra kết quả ``` The consumer must reject False rather than treating every non-None Boolean as accepted. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `xiaomi/mimo-v2.5-pro` [`xiaomi/mimo-v2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&fmt=chat) Xiaomi /`xiaomi/mimo-v2.5-pro` ### Bắt đầu MiMo-V2.5-Pro là mô hình tập trung vào văn bản của Xiaomi, dành cho kỹ thuật phần mềm phức tạp và các quy trình tác tử kéo dài. Hồ sơ được công bố kết hợp kiến trúc MoE với 1.02T tham số, 42B tham số hoạt động và ngữ cảnh lên đến một triệu token, cùng quá trình huấn luyện chú trọng sử dụng công cụ một cách 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 xiaomi/mimo-v2.5-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 Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh Chế độ Flex Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex Mức độ suy luận tối đa Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa #### Mức phí Ailoot #### Giá theo cấu hình Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế. | Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí | | --- | --- | --- | --- | --- | | Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.00087** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.00174** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.0000072** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | | Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.00087** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.00174** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.0000072** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/) ### Ví dụ yêu cầu #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKLuồng Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "xiaomi/mimo-v2.5-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='xiaomi/mimo-v2.5-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='xiaomi/mimo-v2.5-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** [`xiaomi/mimo-v2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&fmt=chat) #### Bí danh đường dẫn phương thức Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên. #### ID gọi liên quan [`xiaomi/mimo-v2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `xiaomi/mimo-v2.5-pro` [`xiaomi/mimo-v2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&fmt=messages) Xiaomi /`xiaomi/mimo-v2.5-pro` ### Bắt đầu MiMo-V2.5-Pro là mô hình tập trung vào văn bản của Xiaomi, dành cho kỹ thuật phần mềm phức tạp và các quy trình tác tử kéo dài. Hồ sơ được công bố kết hợp kiến trúc MoE với 1.02T tham số, 42B tham số hoạt động và ngữ cảnh lên đến một triệu token, cùng quá trình huấn luyện chú trọng sử dụng công cụ một cách 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 xiaomi/mimo-v2.5-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 Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh Chế độ Flex Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex Mức độ suy luận tối đa Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa #### Mức phí Ailoot #### Giá theo cấu hình Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế. | Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí | | --- | --- | --- | --- | --- | | Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.00087** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.00174** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.0000072** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | | Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.00087** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.00174** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.0000072** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/) ### Ví dụ yêu cầu #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ ```json { "model": "xiaomi/mimo-v2.5-pro", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'xiaomi/mimo-v2.5-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': 'xiaomi/mimo-v2.5-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** [`xiaomi/mimo-v2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&fmt=messages) #### Bí danh đường dẫn phương thức Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên. #### ID gọi liên quan [`xiaomi/mimo-v2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&route=Ultra&caller=xiaomi%2Fmimo-v2.5-pro&fmt=messages) FAQ · Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro Có những đầu vào và kết quả nào? `POST /v1/chat/completions` · `xiaomi/mimo-v2.5-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `xiaomi/mimo-v2.5-pro`: `text` → `json`, `sse` Yêu cầu sử dụng những trường nào? `POST /v1/chat/completions` · `xiaomi/mimo-v2.5-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `xiaomi/mimo-v2.5-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Áp dụng những giới hạn nào? `POST /v1/chat/completions` · `xiaomi/mimo-v2.5-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.