Nex-N2.5-mini 是 Nex AGI 在 Nex-N2.5 代理系列中的小型多模態版本。它與 Pro 一同建立於 Nex-N2 的多模態基礎，改善電腦操作、網頁瀏覽及依據視覺的任務執行。開發者將視覺回饋視為代理檢查進度的方法之一，而不只是單次影像描述的材料。
準備代理任務時，請提供使用者目標、相關畫面或來源資訊，以及清楚的完成標準。指出允許哪些動作，以及哪種觀察可確立成功。示範簡報為：「利用提供的截圖找出此變更所需控制項，說明下一個操作，並對照目標檢查回傳狀態。」
模型可以解讀視覺狀態並提出函式或操作。周邊應用程式執行該動作，回傳下一張截圖或其他結果。建議點擊或生成程式碼在應用程式執行之前，仍是文字結果。請利用實際觀察決定繼續或修正計畫。
開發者範本使用 reasoning_effort 選擇行為。None 提供不含推理軌跡的直接回答。Medium 是自適應預設，讓模型選擇是否思考及思考程度。High 一律在回應前啟用思考。原廠為參考型態建議 temperature 0.7、top-p 0.95 及 top-k 40。
請將必要回答形式與模式分開說明，例如簡短說明、有來源支持的清單，或下一項建議操作。不應默默以不同模型的 thinking 旗標取代範本的推理強度控制。請保留中間分析與最終內容之間的區別。
Nex 系列模型記載使用所提供工具定義的函式呼叫，以及將呼叫擷取為結構化內容的剖析器。請定義每個函式的用途與參數，並將回傳觀察保留在任務上下文。持續中的瀏覽器或程式任務，應使用這些實際結果維持進度與自我修正。
Mini 文件記載的角色仍是多模態，與同系列純文字 Max 版本分開。知識任務應提供相關段落；程式任務則提供實作與預期行為。請保留檔案及來源標籤，讓最終成品能回指證據。
請一併規劃可用來源、視覺表示、對話、推理及工具回傳的用量。在整個工作流程中，讓最新且有意義的觀察及使用者要求的結果保持可見。不要將詳盡行動計畫等同完成結果；最終交接應區分建議，以及已有回傳結果的操作。
實用輸出是根據應用程式提供觀察的文字說明、程式碼建議或一連串動作。請對照截圖檢查視覺細節，並依權威材料檢查依賴來源的主張。Mini 保留確切的具名版本與推理模式，不繼承 Max 模型參數量，也不繼承未記載的通用輸出上限。
", "aboutText": "Nex-N2.5-mini 是 Nex AGI 在 Nex-N2.5 代理系列中的小型多模態版本。它與 Pro 一同建立於 Nex-N2 的多模態基礎，改善電腦操作、網頁瀏覽及依據視覺的任務執行。開發者將視覺回饋視為代理檢查進度的方法之一，而不只是單次影像描述的材料。\n\n### 觀察、行動與檢查\n\n準備代理任務時，請提供使用者目標、相關畫面或來源資訊，以及清楚的完成標準。指出允許哪些動作，以及哪種觀察可確立成功。示範簡報為：「利用提供的截圖找出此變更所需控制項，說明下一個操作，並對照目標檢查回傳狀態。」\n\n模型可以解讀視覺狀態並提出函式或操作。周邊應用程式執行該動作，回傳下一張截圖或其他結果。建議點擊或生成程式碼在應用程式執行之前，仍是文字結果。請利用實際觀察決定繼續或修正計畫。\n\n### 三種思考模式\n\n開發者範本使用 reasoning_effort 選擇行為。None 提供不含推理軌跡的直接回答。Medium 是自適應預設，讓模型選擇是否思考及思考程度。High 一律在回應前啟用思考。原廠為參考型態建議 temperature 0.7、top-p 0.95 及 top-k 40。\n\n請將必要回答形式與模式分開說明，例如簡短說明、有來源支持的清單，或下一項建議操作。不應默默以不同模型的 thinking 旗標取代範本的推理強度控制。請保留中間分析與最終內容之間的區別。\n\n### 函式與實用結果\n\nNex 系列模型記載使用所提供工具定義的函式呼叫，以及將呼叫擷取為結構化內容的剖析器。請定義每個函式的用途與參數，並將回傳觀察保留在任務上下文。持續中的瀏覽器或程式任務，應使用這些實際結果維持進度與自我修正。\n\nMini 文件記載的角色仍是多模態，與同系列純文字 Max 版本分開。知識任務應提供相關段落；程式任務則提供實作與預期行為。請保留檔案及來源標籤，讓最終成品能回指證據。\n\n### 準備長任務\n\n請一併規劃可用來源、視覺表示、對話、推理及工具回傳的用量。在整個工作流程中，讓最新且有意義的觀察及使用者要求的結果保持可見。不要將詳盡行動計畫等同完成結果；最終交接應區分建議，以及已有回傳結果的操作。\n\n實用輸出是根據應用程式提供觀察的文字說明、程式碼建議或一連串動作。請對照截圖檢查視覺細節，並依權威材料檢查依賴來源的主張。Mini 保留確切的具名版本與推理模式，不繼承 Max 模型參數量，也不繼承未記載的通用輸出上限。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英文技術範例
Choose the next interface step\n\nA user wants to enable weekly reports. Supplied interface state: the Reports page shows a Weekly reports checkbox unchecked, a disabled Save button and an unsaved-changes indicator absent. Describe the next proposed interaction, the expected state after it and what must be observed before claiming the setting is saved. Use only this textual state description.A short proposed-action sequence with an expected intermediate state and a separate saved-state verification criterion.Check that the answer does not claim the setting is saved merely because the checkbox was selected.nex-agi/nex-n2.5-miniNex-N2.5-mini 是 Nex AGI 用於電腦操作、瀏覽器任務及視覺回饋的小型多模態代理版本。它結合直接、自適應與思考模式及函式呼叫，根據任務與提供的畫面觀察產生文字及建議動作。
此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。
Nex-N2.5-mini 是 Nex AGI 在 Nex-N2.5 代理系列中的小型多模態版本。它與 Pro 一同建立於 Nex-N2 的多模態基礎，改善電腦操作、網頁瀏覽及依據視覺的任務執行。開發者將視覺回饋視為代理檢查進度的方法之一，而不只是單次影像描述的材料。
準備代理任務時，請提供使用者目標、相關畫面或來源資訊，以及清楚的完成標準。指出允許哪些動作，以及哪種觀察可確立成功。示範簡報為：「利用提供的截圖找出此變更所需控制項，說明下一個操作，並對照目標檢查回傳狀態。」
模型可以解讀視覺狀態並提出函式或操作。周邊應用程式執行該動作，回傳下一張截圖或其他結果。建議點擊或生成程式碼在應用程式執行之前，仍是文字結果。請利用實際觀察決定繼續或修正計畫。
開發者範本使用 reasoning_effort 選擇行為。None 提供不含推理軌跡的直接回答。Medium 是自適應預設，讓模型選擇是否思考及思考程度。High 一律在回應前啟用思考。原廠為參考型態建議 temperature 0.7、top-p 0.95 及 top-k 40。
請將必要回答形式與模式分開說明，例如簡短說明、有來源支持的清單，或下一項建議操作。不應默默以不同模型的 thinking 旗標取代範本的推理強度控制。請保留中間分析與最終內容之間的區別。
Nex 系列模型記載使用所提供工具定義的函式呼叫，以及將呼叫擷取為結構化內容的剖析器。請定義每個函式的用途與參數，並將回傳觀察保留在任務上下文。持續中的瀏覽器或程式任務，應使用這些實際結果維持進度與自我修正。
Mini 文件記載的角色仍是多模態，與同系列純文字 Max 版本分開。知識任務應提供相關段落；程式任務則提供實作與預期行為。請保留檔案及來源標籤，讓最終成品能回指證據。
請一併規劃可用來源、視覺表示、對話、推理及工具回傳的用量。在整個工作流程中，讓最新且有意義的觀察及使用者要求的結果保持可見。不要將詳盡行動計畫等同完成結果；最終交接應區分建議，以及已有回傳結果的操作。
實用輸出是根據應用程式提供觀察的文字說明、程式碼建議或一連串動作。請對照截圖檢查視覺細節，並依權威材料檢查依賴來源的主張。Mini 保留確切的具名版本與推理模式，不繼承 Max 模型參數量，也不繼承未記載的通用輸出上限。
POST /v1/chat/completionstexttext| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 nex-agi/nex-n2.5-mini | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 範例：system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示；確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_part[]|null | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_calls | 類型tool_call[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool；使用實際回傳的 ID | 預設值— |
欄位messages[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時，將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_details | 類型object|array | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_completion_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位stream_options.include_usage | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop | 類型string|string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型function_tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].function.name | 類型string | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
欄位tools[].function.description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].function.parameters | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位response_format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning_effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
欄位functions | 類型function[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位function_call | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位modalities | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— |
欄位provider | 類型object | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— |
欄位cache_control.ttl | 類型string | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— |
文字 · UTF8 文字
messages[].content
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages |
參數material_types | 規格text |
參數messages | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
參數file_material | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
參數optional_controls | 規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
參數control_scope | 規格依模型而定；使用者函式工具與託管工具不同 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
生命週期： synchronous_or_streamed
將確切模型 ID 與 messages 一併送出。
上下文長度不是輸出上限。
文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.00005 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0002 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.00005 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0002 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nex-agi/nex-n2.5-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='nex-agi/nex-n2.5-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='nex-agi/nex-n2.5-mini',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 或 SSE
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位choices[].index | 類型integer |
欄位choices[].message.content | 類型string|null |
欄位choices[].message.tool_calls | 類型tool_call[] |
欄位choices[].message.reasoning_content | 類型string |
欄位choices[].message.reasoning_details | 類型object|array |
欄位choices[].finish_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-mini
請使用上方列出的 API 方法路徑。
nex-agi/nex-n2.5-miniNex-N2.5-mini 是 Nex AGI 用於電腦操作、瀏覽器任務及視覺回饋的小型多模態代理版本。它結合直接、自適應與思考模式及函式呼叫，根據任務與提供的畫面觀察產生文字及建議動作。
此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。
Nex-N2.5-mini 是 Nex AGI 在 Nex-N2.5 代理系列中的小型多模態版本。它與 Pro 一同建立於 Nex-N2 的多模態基礎，改善電腦操作、網頁瀏覽及依據視覺的任務執行。開發者將視覺回饋視為代理檢查進度的方法之一，而不只是單次影像描述的材料。
準備代理任務時，請提供使用者目標、相關畫面或來源資訊，以及清楚的完成標準。指出允許哪些動作，以及哪種觀察可確立成功。示範簡報為：「利用提供的截圖找出此變更所需控制項，說明下一個操作，並對照目標檢查回傳狀態。」
模型可以解讀視覺狀態並提出函式或操作。周邊應用程式執行該動作，回傳下一張截圖或其他結果。建議點擊或生成程式碼在應用程式執行之前，仍是文字結果。請利用實際觀察決定繼續或修正計畫。
開發者範本使用 reasoning_effort 選擇行為。None 提供不含推理軌跡的直接回答。Medium 是自適應預設，讓模型選擇是否思考及思考程度。High 一律在回應前啟用思考。原廠為參考型態建議 temperature 0.7、top-p 0.95 及 top-k 40。
請將必要回答形式與模式分開說明，例如簡短說明、有來源支持的清單，或下一項建議操作。不應默默以不同模型的 thinking 旗標取代範本的推理強度控制。請保留中間分析與最終內容之間的區別。
Nex 系列模型記載使用所提供工具定義的函式呼叫，以及將呼叫擷取為結構化內容的剖析器。請定義每個函式的用途與參數，並將回傳觀察保留在任務上下文。持續中的瀏覽器或程式任務，應使用這些實際結果維持進度與自我修正。
Mini 文件記載的角色仍是多模態，與同系列純文字 Max 版本分開。知識任務應提供相關段落；程式任務則提供實作與預期行為。請保留檔案及來源標籤，讓最終成品能回指證據。
請一併規劃可用來源、視覺表示、對話、推理及工具回傳的用量。在整個工作流程中，讓最新且有意義的觀察及使用者要求的結果保持可見。不要將詳盡行動計畫等同完成結果；最終交接應區分建議，以及已有回傳結果的操作。
實用輸出是根據應用程式提供觀察的文字說明、程式碼建議或一連串動作。請對照截圖檢查視覺細節，並依權威材料檢查依賴來源的主張。Mini 保留確切的具名版本與推理模式，不繼承 Max 模型參數量，也不繼承未記載的通用輸出上限。
POST /v1/messagestextjson, sse| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 nex-agi/nex-n2.5-mini | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
文字 · UTF-8 文字
messages[].content 字串
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages, max_tokens |
參數optional_controls | 規格stream |
參數material_types | 規格text |
參數text_file_material | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |
生命週期： synchronous_or_streamed
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.00005 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0002 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.00005 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0002 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000005 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
{\n "model": "nex-agi/nex-n2.5-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nex-agi/nex-n2.5-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'nex-agi/nex-n2.5-mini', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 或 SSE
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保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位model | 類型string |
欄位content[] | 類型text|thinking|tool_use|other content block |
欄位stop_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |
Ailoot Ultra nex-agi/nex-n2.5-mini
請使用上方列出的 API 方法路徑。
英文技術範例
Choose the next interface step\n\nA user wants to enable weekly reports. Supplied interface state: the Reports page shows a Weekly reports checkbox unchecked, a disabled Save button and an unsaved-changes indicator absent. Describe the next proposed interaction, the expected state after it and what must be observed before claiming the setting is saved. Use only this textual state description.A short proposed-action sequence with an expected intermediate state and a separate saved-state verification criterion.Check that the answer does not claim the setting is saved merely because the checkbox was selected.