MiMo-V2.6-Pro 是 Xiaomi 原生全模態 V2.6 系列的旗艦模型。它將文字、圖片、影片與音訊理解引入高要求的軟體工程及長時間代理任務。製造商已發布的 Pro 設定檔描述稀疏混合專家架構，具備 1.02 兆總參數與 420 億啟用參數。其一百萬 token 上下文旨在容納大型程式碼庫、工具追蹤記錄，以及跨多次互動進行的任務。
此系列在增加訓練運算的同時，擴大任務多樣性與回饋品質，以推進 Xiaomi 的強化學習方法。程式設計、一般代理、視覺任務與資安工作會跨不同環境混合訓練。候選軌跡依任務特定準則比較，測試結果與品質評等共同構成訓練訊號。Pro 架構結合 70 層混合注意力主幹、專用視覺與音訊編碼器，以及五層多 token 預測解碼器。
處理軟體工作時，請說明程式必須提供的行為、提供相關實作，並解釋如何檢查完成情況。請保留程式碼庫限制，以及精確的故障或變更要求。模型可針對一連串編輯與工具結果進行推理；應用程式提供工具並記錄其操作。請要求最終說明列出改變的行為、受影響檔案與實際執行的檢查，讓長串步驟以可檢視的結果結束。
Xiaomi 的發布說明進一步將任務範圍從程式設計擴展到互動世界。它描述根據文字、圖片或影片參考建立遊戲與 3D 場景、實作互動邏輯，並使用算繪回饋改善成果。也描述以 Blender 製作物件與場景，以及具身模擬中的視覺回饋。請準備場景需求說明，列出尺寸、物件關係、控制項與可見完成準則。產生的程式碼、場景指示或工具製作素材，應在預定算繪或模擬環境中檢視。
對於視覺與設計工作，製造商展示具有版面、元件與動畫的前端介面和投影片組，以及使用圖片與影片工具的工作流程。請提供觀眾、必要內容、視覺參考，以及必須正常運作的互動。實用要求可產生頁面實作或簡報大綱，包含下一個製作步驟所需的細節。底層模型回傳文字與工具指示；算繪視覺與生成媒體來自工作流程使用的工具。
發布說明也描述音樂與研究應用。其音樂範例使用書面樂譜與 MIDI 作為可編輯的作曲產物。研究範例結合文獻與專利審查、設計假設與計算模擬，以及透過 Lean 檢查的數學形式化。進行研究時，請區分來源觀察、假設、計算與提出的假說。請保留工具輸出與驗證結果，並將計算候選項標示為候選項，不要稱為實驗室已驗證的結果。
長上下文工作需要有意識地整理輸入。請維持文件邊界、檔案識別碼與先前決策穩定，並為回應及持續累積的工具歷史預留空間。Xiaomi 的本機操作配方建議 temperature 1.0 與 top_p 0.95。製造商也記錄 V2.6 訓練沿革中的重複工具呼叫，以及旨在處理該問題的獨立 MOPD 檢查點。請檢視每個動作是否推進任務，並將精確版本與結果一起保留；沒有新證據卻重複呼叫，是重新評估下一步的理由。
最終產物應符合任務完成準則：經檢查的程式碼變更、經檢視的互動場景、可編輯的設計產物，或連結到證據的研究分析。Pro、Flash 與 Pro-UltraSpeed 在 V2.6 系列中各有不同角色。比較結果時請保留此區別，同時保留資料、工具觀察及驗證記錄供審查。
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Implement bounded grid movement\n\nWrite a JavaScript function move(player, direction, walls) for a 5-by-5 tile grid indexed 0–4. Directions are up, down, left and right. Return a new position; keep the current position when a move hits a wall or boundary. Walls are coordinate pairs. Provide tests for a free move, a wall and each outer boundary. No rendering is required.A pure movement function and test cases covering free movement, wall collision, boundaries and unchanged input state.Check every returned coordinate stays within 0–4 and neither the player object nor wall list is mutated.xiaomi/mimo-v2.6-proMiMo-V2.6-Pro 是 Xiaomi 的旗艦全模態模型，適用於高要求的程式設計、研究與長時間代理任務。它理解文字、圖片、影片與音訊；已發布的 Pro 設定檔列出 1.02T 參數的 MoE、42B 啟用參數，以及一百萬 token 的上下文。
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。
MiMo-V2.6-Pro 是 Xiaomi 原生全模態 V2.6 系列的旗艦模型。它將文字、圖片、影片與音訊理解引入高要求的軟體工程及長時間代理任務。製造商已發布的 Pro 設定檔描述稀疏混合專家架構，具備 1.02 兆總參數與 420 億啟用參數。其一百萬 token 上下文旨在容納大型程式碼庫、工具追蹤記錄，以及跨多次互動進行的任務。
此系列在增加訓練運算的同時，擴大任務多樣性與回饋品質，以推進 Xiaomi 的強化學習方法。程式設計、一般代理、視覺任務與資安工作會跨不同環境混合訓練。候選軌跡依任務特定準則比較，測試結果與品質評等共同構成訓練訊號。Pro 架構結合 70 層混合注意力主幹、專用視覺與音訊編碼器，以及五層多 token 預測解碼器。
處理軟體工作時，請說明程式必須提供的行為、提供相關實作，並解釋如何檢查完成情況。請保留程式碼庫限制，以及精確的故障或變更要求。模型可針對一連串編輯與工具結果進行推理；應用程式提供工具並記錄其操作。請要求最終說明列出改變的行為、受影響檔案與實際執行的檢查，讓長串步驟以可檢視的結果結束。
Xiaomi 的發布說明進一步將任務範圍從程式設計擴展到互動世界。它描述根據文字、圖片或影片參考建立遊戲與 3D 場景、實作互動邏輯，並使用算繪回饋改善成果。也描述以 Blender 製作物件與場景，以及具身模擬中的視覺回饋。請準備場景需求說明，列出尺寸、物件關係、控制項與可見完成準則。產生的程式碼、場景指示或工具製作素材，應在預定算繪或模擬環境中檢視。
對於視覺與設計工作，製造商展示具有版面、元件與動畫的前端介面和投影片組，以及使用圖片與影片工具的工作流程。請提供觀眾、必要內容、視覺參考，以及必須正常運作的互動。實用要求可產生頁面實作或簡報大綱，包含下一個製作步驟所需的細節。底層模型回傳文字與工具指示；算繪視覺與生成媒體來自工作流程使用的工具。
發布說明也描述音樂與研究應用。其音樂範例使用書面樂譜與 MIDI 作為可編輯的作曲產物。研究範例結合文獻與專利審查、設計假設與計算模擬，以及透過 Lean 檢查的數學形式化。進行研究時，請區分來源觀察、假設、計算與提出的假說。請保留工具輸出與驗證結果，並將計算候選項標示為候選項，不要稱為實驗室已驗證的結果。
長上下文工作需要有意識地整理輸入。請維持文件邊界、檔案識別碼與先前決策穩定，並為回應及持續累積的工具歷史預留空間。Xiaomi 的本機操作配方建議 temperature 1.0 與 top_p 0.95。製造商也記錄 V2.6 訓練沿革中的重複工具呼叫，以及旨在處理該問題的獨立 MOPD 檢查點。請檢視每個動作是否推進任務，並將精確版本與結果一起保留；沒有新證據卻重複呼叫，是重新評估下一步的理由。
最終產物應符合任務完成準則：經檢查的程式碼變更、經檢視的互動場景、可編輯的設計產物，或連結到證據的研究分析。Pro、Flash 與 Pro-UltraSpeed 在 V2.6 系列中各有不同角色。比較結果時請保留此區別，同時保留資料、工具觀察及驗證記錄供審查。
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 xiaomi/mimo-v2.6-pro | 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 $0.00087 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00174 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0000072 / 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 $0.00087 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00174 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0000072 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro", "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='xiaomi/mimo-v2.6-pro',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='xiaomi/mimo-v2.6-pro',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 xiaomi/mimo-v2.6-pro
請使用上方列出的 API 方法路徑。
xiaomi/mimo-v2.6-proMiMo-V2.6-Pro 是 Xiaomi 的旗艦全模態模型，適用於高要求的程式設計、研究與長時間代理任務。它理解文字、圖片、影片與音訊；已發布的 Pro 設定檔列出 1.02T 參數的 MoE、42B 啟用參數，以及一百萬 token 的上下文。
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。
MiMo-V2.6-Pro 是 Xiaomi 原生全模態 V2.6 系列的旗艦模型。它將文字、圖片、影片與音訊理解引入高要求的軟體工程及長時間代理任務。製造商已發布的 Pro 設定檔描述稀疏混合專家架構，具備 1.02 兆總參數與 420 億啟用參數。其一百萬 token 上下文旨在容納大型程式碼庫、工具追蹤記錄，以及跨多次互動進行的任務。
此系列在增加訓練運算的同時，擴大任務多樣性與回饋品質，以推進 Xiaomi 的強化學習方法。程式設計、一般代理、視覺任務與資安工作會跨不同環境混合訓練。候選軌跡依任務特定準則比較，測試結果與品質評等共同構成訓練訊號。Pro 架構結合 70 層混合注意力主幹、專用視覺與音訊編碼器，以及五層多 token 預測解碼器。
處理軟體工作時，請說明程式必須提供的行為、提供相關實作，並解釋如何檢查完成情況。請保留程式碼庫限制，以及精確的故障或變更要求。模型可針對一連串編輯與工具結果進行推理；應用程式提供工具並記錄其操作。請要求最終說明列出改變的行為、受影響檔案與實際執行的檢查，讓長串步驟以可檢視的結果結束。
Xiaomi 的發布說明進一步將任務範圍從程式設計擴展到互動世界。它描述根據文字、圖片或影片參考建立遊戲與 3D 場景、實作互動邏輯，並使用算繪回饋改善成果。也描述以 Blender 製作物件與場景，以及具身模擬中的視覺回饋。請準備場景需求說明，列出尺寸、物件關係、控制項與可見完成準則。產生的程式碼、場景指示或工具製作素材，應在預定算繪或模擬環境中檢視。
對於視覺與設計工作，製造商展示具有版面、元件與動畫的前端介面和投影片組，以及使用圖片與影片工具的工作流程。請提供觀眾、必要內容、視覺參考，以及必須正常運作的互動。實用要求可產生頁面實作或簡報大綱，包含下一個製作步驟所需的細節。底層模型回傳文字與工具指示；算繪視覺與生成媒體來自工作流程使用的工具。
發布說明也描述音樂與研究應用。其音樂範例使用書面樂譜與 MIDI 作為可編輯的作曲產物。研究範例結合文獻與專利審查、設計假設與計算模擬，以及透過 Lean 檢查的數學形式化。進行研究時，請區分來源觀察、假設、計算與提出的假說。請保留工具輸出與驗證結果，並將計算候選項標示為候選項，不要稱為實驗室已驗證的結果。
長上下文工作需要有意識地整理輸入。請維持文件邊界、檔案識別碼與先前決策穩定，並為回應及持續累積的工具歷史預留空間。Xiaomi 的本機操作配方建議 temperature 1.0 與 top_p 0.95。製造商也記錄 V2.6 訓練沿革中的重複工具呼叫，以及旨在處理該問題的獨立 MOPD 檢查點。請檢視每個動作是否推進任務，並將精確版本與結果一起保留；沒有新證據卻重複呼叫，是重新評估下一步的理由。
最終產物應符合任務完成準則：經檢查的程式碼變更、經檢視的互動場景、可編輯的設計產物，或連結到證據的研究分析。Pro、Flash 與 Pro-UltraSpeed 在 V2.6 系列中各有不同角色。比較結果時請保留此區別，同時保留資料、工具觀察及驗證記錄供審查。
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 xiaomi/mimo-v2.6-pro | 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 $0.00087 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00174 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0000072 / 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 $0.00087 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00174 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0000072 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
{\n "model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'xiaomi/mimo-v2.6-pro', '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': 'xiaomi/mimo-v2.6-pro', '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
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。
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 xiaomi/mimo-v2.6-pro
請使用上方列出的 API 方法路徑。
英文技術範例
Implement bounded grid movement\n\nWrite a JavaScript function move(player, direction, walls) for a 5-by-5 tile grid indexed 0–4. Directions are up, down, left and right. Return a new position; keep the current position when a move hits a wall or boundary. Walls are coordinate pairs. Provide tests for a free move, a wall and each outer boundary. No rendering is required.A pure movement function and test cases covering free movement, wall collision, boundaries and unchanged input state.Check every returned coordinate stays within 0–4 and neither the player object nor wall list is mutated.