Jak uzyskać dostęp do interfejsu API Minimax M2 i jak z niego korzystać

MiniMax M2, nowej generacji model języka programowania wielojęzykowego zoptymalizowany pod kątem przepływów pracy agentowych i kodowania kompleksowego. MiniMax publicznie udostępnił MiniMax-M2 i opublikował wagi na Hugging Face; jest to model MoE (rozrzedzony) z bardzo dużym całkowitym budżetem parametrów, ale znacznie mniejszym aktywnym zestawem na token i obsługuje bardzo duże konteksty (ponad 200 tys. tokenów).

Konstrukcja Minimax M2 jest rzeczywiście doskonała i wierzę, że deweloperzy chętnie poznają jego funkcje. Oto kilka rozwiązań dotyczących korzystania z M2, a także zaawansowane techniki, które mogą posłużyć jako punkt odniesienia. Do korzystania z Minimax M2 polecam CometAPI. W tym artykule wyjaśniono, czym jest M2 i jakie są jego kluczowe funkcje, porównano hostowany dostęp do API z hostingiem, przedstawiono ceny i praktyczne przykłady wywołań modelu, a na koniec omówiono zaawansowane techniki optymalizacji i narzędzi, aby uzyskać wydajność na poziomie produkcyjnym i opłacalność.

Czym jest MiniMax M2?

MiniMax M2 to najnowszy flagowy produkt firmy MiniMax: model tekstowy o otwartej wadze i stylu MoE (mixed-of-experts), zaprojektowany do „agentowych” przepływów pracy (użycie narzędzi, kod, wnioskowanie wieloetapowe) oraz do pracy w długim kontekście. Publiczne raporty i dokumentacja społeczności opisują M2 jako bardzo rozbudowany model (łącznie setki miliardów parametrów w ramach projektu MoE, ze znacznie mniejszą liczbą aktywnych parametrów używanych w każdym przebiegu), który koncentruje się na wysokiej przepustowości i efektywności kosztowej, jednocześnie obsługując duże okna kontekstowe dla złożonych zadań wieloplikowych i wymagających użycia wielu narzędzi. Niezależni testerzy i osoby zarządzające recepturami szybko dodali MiniMax M2 do stosów wnioskowania vLLM/Ollama i innych, a MiniMax publikuje interfejsy API i dokumentację dla deweloperów dla tego modelu i jego narzędzi agentowych.

Dlaczego M2 jest ważne: MiniMax M2 jest pozycjonowany jako praktyczny wybór dla organizacji budujących systemy agentowe — asystentów, którzy muszą wywoływać narzędzia, edytować pliki, utrzymywać długotrwały kontekst i szybko reagować na koszty wnioskowania. Wstępne analizy wskazują na wysoką wydajność w przeliczeniu na dolara w popularnych testach porównawczych dotyczących kodowania, matematyki i korzystania z narzędzi.

Główne funkcje i architektura

Mieszanka ekspertów, duża liczba parametrów całkowitych, ale mały aktywny ślad

Donoszono, że M2 zawiera bardzo dużą całkowitą liczbę parametrów (według raportów liczba ta wynosi około setek miliardów), a jednocześnie aktywuje znacznie mniejszą liczbę parametrów na jedno przejście do przodu — najważniejsze informacje z publikacji MiniMax ~Łączne parametry 230B ze związkiem aktywny ślad parametrów rzędu ~10B do wnioskowania. Ten kompromis daje M2 roszczenie do wysokiej wydajności przy stosunkowo niskich obliczeniach na token i opóźnieniach (typowe korzyści MoE: wysoka wydajność modelu, niższy koszt aktywacji).

Obsługa długiego kontekstu

MiniMax reklamuje bardzo duże okna kontekstowe dla M2 (dotyczące długich kontekstów w skali przedsiębiorstwa). Niektóre dokumenty platformy w materiałach wydania wspominają o obsłudze ekstremalnie dużych okien tokenów (dziesiątki do setek tysięcy tokenów), co jest przydatne w przypadku zadań kodowania wielu dokumentów, długich śladów agentów i przepływów z rozszerzonym pobieraniem. (Jeśli planujesz używać bardzo długiego kontekstu, przetestuj praktyczne ograniczenia dostawcy: dostawcy czasami narzucają ograniczenia dotyczące wdrożenia lub inżynierii, nawet gdy architektura modelu obsługuje ekstremalnie duże okna).

Skupienie się na narzędziach i kodowaniu natywnym dla agentów

MiniMax M2 jest specjalnie dostrojony do wywoływania narzędzi i automatyzacji wieloetapowej (integracja narzędzi powłoki/przeglądarki/Pythona) oraz do przepływów pracy związanych z kodowaniem (edycje wielu plików, cykle napraw i uruchamiania, naprawy oparte na testach). Można spodziewać się lepszej koordynacji narzędzi bez żadnych błędów i lepszego „dokończenia” wieloetapowych zadań programistycznych w porównaniu z ogólnymi modelami czatu.

W jaki sposób programiści mogą korzystać z MiniMax M2 i uzyskiwać do niego dostęp?

Masz dwie główne ścieżki operacyjne: użyj hostowanego API (szybkie, o niskim tarciu) lub gospodarz własny Model (większa kontrola, potencjalnie niższy koszt krańcowy przy bardzo dużej skali lub ze względu na prywatność). Poniżej przedstawiono praktyczne, możliwe do wykonania kroki dla obu rozwiązań.

Opcja A — hostowane API (zalecane dla większości zespołów)

Interfejs API Comet wystawiony MiniMax M2 za powierzchnią HTTP zgodną z OpenAI, dzięki czemu możesz wywołać model za pomocą tych samych wzorców czatu/uzupełniania, których już używasz — po prostu zarejestruj się i uzyskaj sk-... Klucz API, wskaż klientowi podstawowy adres URL CometAPI i poproś o minimax-m2 model. CometAPI oferuje plac zabaw, bezpłatne tokeny próbne i zniżki w porównaniu z ceną hostingu u dostawcy, co czyni go atrakcyjną ścieżką szybkiego prototypowania i migracji do produkcji.

Kiedy wybrać tę opcję: szybka integracja, małe zespoły, wdrażanie produkcyjne bez konieczności zarządzania infrastrukturą wnioskowania lub gdy cenisz sobie automatyczne aktualizacje modeli i monitorowanie.

Kroki (hostowany interfejs API):

Załóż konto na CometAPI i zaloguj się.
Z pulpitu nawigacyjnego (Konsola/Tokeny) utwórz lub skopiuj token API — klucze wyglądają następująco sk-XXXXX. Przechowuj to w menedżerze sekretów lub zmiennych środowiskowych; nie zatwierdzaj. CometAPI oferuje ograniczoną liczbę darmowych tokenów do testowania na wielu kontach.
Powierzchnia HTTP CometAPI jest zgodna z OpenAI. Zmień ustawienia swojego klienta adres URL bazowy do https://api.cometapi.com/v1/chat/completions a następnie użyj ładunków JSON w stylu OpenAI (np. model, messages, max_tokens, temperature). Oznacza to, że większość kodu OpenAI SDK działa z niewielką zmianą api_base / base_url.
Wybierz ciąg modelu: Użyj nazwy modelu opublikowanej przez CometAPI dla MiniMax M2 — powszechnie minimax-m2 (na stronie modelu CometAPI można zobaczyć model i przykładowe zastosowanie).
Nawiązywać połączenia — Przykład ogólnego kodu curl (JSON w stylu OpenAI) wygląda następująco:

curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $CometAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax-m2",
    "messages": [
      {"role":"system","content":"You are a helpful coding assistant."},
      {"role":"user","content":"Refactor this function to be async..."}
    ],
    "max_tokens": 1024,
    "temperature": 0.2
  }'

Uwaga: należy zastąpić nazwy punktów końcowych i parametrów dokładnymi wartościami z dokumentacji API CometAPI; firma MiniMax dokumentuje wzorce zgodne z OpenAI i prymitywy agentów w swoim portalu dla programistów.

Częstym schematem jest:

Planista — przygotuj plan krok po kroku (np. pobieranie danych, łączenie się z siecią, uruchamianie testów).
Aktor — wywołuj narzędzia (API, powłokę, wykonywanie kodu) zgodnie ze specyfikacją zawartą w planie.
Weryfikator — uruchom testy lub sprawdzenia i wróć do pętli w przypadku niepowodzenia.

Szkolenie i konfiguracja MiniMax M2 kładą nacisk na te przeploty, więc model ten ma tendencję do generowania poprawnie sformułowanych wywołań narzędzi i ustrukturyzowanych wyników, gdy ma do dyspozycji rusztowanie.

Wskazówki dotyczące integracji dla hostowanego interfejsu API

Zastosowanie Streaming tam, gdzie jest to obsługiwane, w celu zmniejszenia odczuwalnego opóźnienia dla użytkowników i umożliwienia częściowej obsługi danych wyjściowych.
Wdrożenie ograniczanie szybkości i logika ponawiania prób w przypadku awarii przejściowych.
Rozliczanie tokenów:buduj rejestrowanie w celu śledzenia tokenów wejściowych i wyjściowych dla każdego żądania, dzięki czemu możesz monitorować wydatki i ustawiać alerty.

Opcja B — Hosting własny (zalecany, gdy potrzebujesz izolacji, infrastruktury niestandardowej lub bardzo wysokiej, stałej przepustowości)

Kiedy wybrać tę opcję: potrzeby zgodności/prywatności (przechowywanie danych), bardzo wysoka przepustowość, gdzie amortyzowana infrastruktura może być tańsza, lub niestandardowe modyfikacje stosu.

Wymagania i ekosystem

Sprzęt: Aktywny rozmiar parametrów modeli MoE może być niewielki (10 mld aktywnych), ale pliki modelu fizycznego, tabele eksperckie i logika routingu mają wpływ na pamięć/wejście/wyjście. Duża pamięć GPU (klasa A100/H100 lub klastry multi-GPU), szybkie NVMe dla fragmentów modelu oraz połączenie o dużej przepustowości (NVLink/InfiniBand) są typowe dla produkcji. Strategie odciążania i kwantyzacja mogą zmniejszyć wymagania.
Stos wnioskowania: vLLM, Ollama i inne stosy społecznościowe zawierają receptury i dokumentację M2. Użyj vLLM do zapewnienia przepustowości i obsługi wielu dzierżawców; Ollama zapewnia łatwiejszą lokalną pętlę deweloperską.
Konteneryzacja i orkiestracja: spakuj serwer modelowy do kontenerów (Docker) i uruchom go przy użyciu Kubernetes/Autoscaler w środowisku produkcyjnym.

Podstawowy, samodzielnie hostowany przepływ (wysoki poziom)

Uzyskaj wagi (przestrzegaj warunków licencji i użytkowania) z dystrybucji MiniMax lub oficjalnych serwerów lustrzanych. Ponieważ odważniki MiniMax M2 są otwarte, społeczność udostępnia opakowania i przepisy.
Wybierz silnik wnioskowania — vLLM dla wysokiej przepustowości lub środowisko uruchomieniowe takie jak Ollama dla lokalnego/testowego przetwarzania. Zainstaluj i skonfiguruj silnik.
Służyć modelowi — uruchom vLLM lub wybrany serwer ze ścieżką modelu i dostrój ustawienia GPU/równoległości.
Stań przed serwerem z własną bramką API, która odzwierciedla nagłówki/semantykę oczekiwaną przez Twoją aplikację (np. w stylu OpenAI lub niestandardowym RPC). Dodaj limity uwierzytelniania, rejestrowania i szybkości.

vLLM i podobne środowiska wykonawcze optymalizują przepustowość i wydajność pamięci. Firma MiniMax opublikowała receptury vLLM i przykładowe konfiguracje do uruchamiania M2 z partycjonowaniem pamięci GPU i efektywnym rozdysponowaniem. Przykład (koncepcyjny):

# Example: launch vLLM server (stylized)

vllm_server --model-name MiniMaxAI/MiniMax-M2 \
            --num-gpus 4 \
            --dtype fp16 \
            --max-seq-len 8192
# Client snippet to call vLLM server

from vllm import Client
client = Client("http://localhost:8080")
resp = client.generate("Implement a Unix-style recursive directory listing in Python.")
print(resp.get_completions().text)

Hostowane API kontra hosting własny z perspektywy kosztów

Hostowane API — zalety i wady

Plusy: Proste rozliczenia (za token), zarządzana przepustowość, umowy SLA, niższe koszty inżynieryjne. Opublikowane ceny tokenów są wyjątkowo niskie w wielu przypadkach użycia (dobry punkt wyjścia do eksperymentów).
Wady: Ceny za token nadal zależą od sposobu użytkowania; tokeny wyjściowe są rozliczane według wyższych stawek; kontrola nad dostrajaniem opóźnień/przepustowości jest mniejsza, a dostawca jest ograniczony w zakresie specjalistycznego routingu lub obsługi prywatnych danych.

Samodzielne hostowanie — zalety i wady

Plusy: Zapłać jednorazowy koszt infrastruktury i operacji (GPU + infrastruktura) i zyskaj kontrolę nad kwantyzacją, przetwarzaniem wsadowym i dostrajaniem przepustowości; potencjalna redukcja kosztów tokena w przypadku obciążeń o ekstremalnie dużej objętości i stabilności. Modele MoE, takie jak M2, mogą być tańsze w obsłudze w przeliczeniu na token, jeśli są uruchamiane z poprawnym paralelizmem i kwantyzacją.
Wady: Wysokie nakłady początkowe i operacyjne: projekt klastra (H100/A100/A800/H200), sieć, zaawansowana paralelizacja, równoważenie obciążenia. Receptury na zaawansowaną paralelizację/vLLM nie są łatwe do dostrojenia. Ponadto, jeśli potrzebujesz rygorystycznej konserwacji/czasu sprawności, hosting zarządzany może być ogólnie tańszy.

Prosta heurystyka decyzyjna

Jeśli oczekujesz ruch od niskiego do średniego lub chcesz szybciej wprowadzić produkt na rynek: zacznij od hostowanego interfejsu API.
Jeśli oczekujesz stała, bardzo wysoka przepustowość (ponad miliony tokenów dziennie) i może obsadzać stanowiska operacyjne, uruchamiać model kosztów porównujący rozliczenia za każdy token hostowany z szacowanymi zamortyzowanymi kosztami infrastruktury/operacji; samodzielne hostowanie MoE często staje się atrakcyjne w dużej skali.

Cena i opcje komercyjne

MiniMax podaje ceny za token na swoich stronach z cenami platform (przykładowe stawki opublikowane w połowie wydania): tokeny wejściowe ≈ 0.3 USD za 1 mln tokenów oraz tokeny wyjściowe ≈ 1.2 USD za 1 mln tokenów na ich platformie.

Koszty hostingu i koszty ukryte: Jeśli korzystasz z hostowanego interfejsu API, płacisz opublikowane stawki API i unikasz wydatków na operacje i GPU. Jeśli hostujesz samodzielnie, musisz liczyć się z kosztami GPU, pamięci masowej, sieci i inżynierii: modele MoE wymagają specyficznego wsparcia środowiska wykonawczego i mogą narzucać inne profile pamięci/IO niż modele gęste (patrz sekcja dotycząca hostingu samodzielnego powyżej).

Cennik CometAPI dla MiniMax M2

CometAPI podaje ceny poszczególnych modeli na swoich stronach. W przypadku MiniMax M2 strona CometAPI podaje przykładowe ceny i rabat promocyjny w porównaniu do sprzedawcy:

Tokeny wejściowe: ~0.24 USD za 1 mln tokenów
Tokeny wyjściowe: ~0.96 USD za 1 mln tokenów
CometAPI reklamuje zniżki (np. „~20% zniżki od ceny oficjalnej” w niektórych ofertach) i często oferuje darmowy przydział tokenów dla kont testowych. Zawsze sprawdzaj cenę na stronie modelu i ekranie rozliczeń konta przed dużymi zamówieniami.

Uwaga praktyczna: CometAPI nalicza opłaty za żądania kierowane przez jego bramkę. Oznacza to, że otrzymujesz scentralizowane raporty rozliczeniowe i dotyczące wykorzystania modeli wywoływanych przez CometAPI (wygodne dla zespołów wielomodelowych).

Protokół komunikatów i wiadomości (praktyczne szablony)

Poniżej znajdują się szablony do kopiowania i wklejania, które umożliwiają stworzenie solidnego protokołu w stylu ReAct. Są to wiadomości czatu w stylu OpenAI (działają z CometAPI lub dowolną bramką kompatybilną z OpenAI).

Instrukcja systemowa (utrzymuje model w trybie agenta)

System: You are an agentic assistant. For each turn, follow this strict structured format in the assistant output:

1) THOUGHT: a short plan or reasoning step (internal).
2) ACTION: one of:
- CALL_TOOL(name, args_json)  // request me to run a tool
- FINAL_ANSWER: <short text>  // when finished
3) RATIONALE: one-sentence justification for the action (optional).

Only include one ACTION per assistant reply. Do not output tool results. Wait for the tool result (OBSERVATION) from the environment and then continue. Use concise tokens to reduce cost.

Przykład asystenta (co zwraca model)

Assistant -> (to server):

THOUGHT: Need latest release notes to verify API changes.
ACTION: CALL_TOOL("web_search", {"query":"MiniMax M2 release notes Oct 2025"})
RATIONALE: Confirm model behavior for agentic tool schema.

Środowisko/serwer odsyła dane wyjściowe narzędzia jako wiadomość użytkownika/systemu

System: TOOL_RESULT for CALL_TOOL("web_search", ...):
OBSERVATION: {"top_result_title":"MiniMax M2 v1.2 release notes", "snippet":"...agent APIs updated..."}

Następnie model przechodzi do innej myśli/działania.

Ostateczna odpowiedź widoczna dla użytkownika (po weryfikacji)

Assistant -> (to user):

FINAL_ANSWER: "MiniMax M2 now supports function-style tool calls. To call it, use ... ."

Zaawansowane techniki (zwiększenie solidności i możliwości)

1) Drzewo myśli i poszukiwanie rozgałęzione

Zamiast pojedynczej, liniowej ścieżki myślowej, rozwijaj równolegle wiele potencjalnych działań/planów, oceniaj je (za pomocą modelu lub funkcji punktacji) i badaj najbardziej obiecujące gałęzie. Stosuj, gdy zadania są trudne (skomplikowane planowanie, łamigłówki, kodowanie wieloetapowe z wieloma opcjami).

Utrzymuj wiązkę częściowych rozwiązań.
Oceń gałęzie według heurystyk: sprawdzenie faktów, wskaźnika powodzenia narzędzia lub przewidywanej użyteczności.
Aby kontrolować koszty, przycinaj gałęzie o niskiej punktacji.

2) Spójność wewnętrzna i zespół

Generuj wiele niezależnych śladów rozwiązań (różne temperatury, ziarna). Agreguj odpowiedzi końcowe poprzez głosowanie większościowe lub ocenę jakości. Zmniejsza halucynacje w pojedynczym przebiegu.

3) Kalibracja myślenia i działania

Zastosowanie niska temperatura dla działań (deterministyczne, niezawodne wywołania narzędzi).
Zastosowanie wyższa temperatura do burzy mózgów/planowania, jeśli potrzebna jest kreatywność.
Można je rozdzielić za pomocą różnych wywołań modelu lub za pomocą jawnej temperatury w tym samym wywołaniu.

4) Notatnik i pamięć

Prowadź wewnętrzny notatnik do przechowywania pamięci roboczej (fakty odkryte podczas wywołań narzędzi, fragmenty kodu pośrednie).
Zapisywanie ważnych faktów w pamięci sesji lub wektorowej bazie danych, aby przyszłe zapytania mogły je ponownie wykorzystać (unikając ponownego wyszukiwania).

5) Warstwy weryfikacyjne

Przed wykonaniem działań o dużym wpływie (np. wdrażanie, usuwanie, transakcje finansowe) należy wymagać:

Model umożliwiający wygenerowanie krótkiego, zrozumiałego dla człowieka podsumowania,
Przeprowadź kontrolę krzyżową za pomocą modelu wtórnego lub skryptu weryfikacyjnego,
Ręczna akceptacja działań destrukcyjnych przez człowieka.

6) Optymalizacja kosztów i opóźnień

Używaj krótkich, ustrukturyzowanych komunikatów do rozważenia (jedno działanie na odpowiedź).
W przypadku długich wyjść stosuj przesyłanie strumieniowe, aby zmniejszyć odczuwalne opóźnienie.
Buforuj deterministyczne lub powtarzające się odpowiedzi na wywołania narzędzi.

Przykładowa implementacja (pseudokod Pythona wykorzystujący CometAPI)

Ten pseudokod demonstruje orkiestrację po stronie serwera. Zakłada on, że CometAPI obsługuje uzupełnianie czatów zgodne z OpenAI.

import requests, os, json

API_KEY = os.getenv("COMETAPI_KEY")
ENDPOINT = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}

def call_model(messages, model="minimax-m2", max_tokens=512, temperature=0.2):
    payload = {"model": model, "messages": messages, "max_tokens": max_tokens, "temperature": temperature}
    r = requests.post(ENDPOINT, headers=HEADERS, json=payload)
    return r.json()

# Initial conversation: system + user request

messages = [
    {"role":"system", "content": "You are an agentic assistant... "},
    {"role":"user", "content": "Help me update the CI job to use M2's new agent API."}
]

# Loop: ask model for thought/action, execute action, provide observation, repeat

for step in range(8):  # max 8 steps to avoid runaway loops

    resp = call_model(messages)
    assistant_text = resp
    # parse assistant_text for ACTION (e.g., CALL_TOOL)

    action = parse_action(assistant_text)
    if action == "FINAL_ANSWER":
        final = extract_final_answer(assistant_text)
        # present final to user

        print("FINAL:", final)
        break
    elif action == "CALL_TOOL":
        tool_name = action
        tool_args = action
        # Execute the tool safely (validate inputs first!)

        obs = safe_execute_tool(tool_name, tool_args)
        messages.append({"role":"system", "content": f"TOOL_RESULT: {json.dumps(obs)}"})
        # loop continues: model gets observation and responds

Kluczowe punkty:

parse_action muszą być solidne i rygorystyczne; nie należy polegać na analizie składniowej swobodnej.
safe_execute_tool należy sprawdzić argumenty narzędzia (biała lista dozwolonych działań, oczyszczanie parametrów).
Ustaw maksymalną liczbę kroków i limity czasu.

Zamykanie myśli

MiniMax M2 to nowa, istotna opcja w otwartym ekosystemie LLM: model oparty na MoE, zoptymalizowany pod kątem kodowania i przepływów pracy agentów, opublikowany z wagami i narzędziami, które pozwalają zespołom wybierać między hostowaną wygodą a samodzielnie hostowaną kontrolą. Dla wielu zespołów najlepszym podejściem jest dwuetapowa podróż: (1) szybka walidacja na hostowanym punkcie końcowym lub bezpłatnej wersji demonstracyjnej, a następnie (2) ocena samodzielnego hostingu tylko wtedy, gdy potrzebujesz kontroli, dostosowania lub długoterminowego profilu kosztów, który uzasadnia inwestycję w operacje. Połączenie długiego okna kontekstowego, natywnych funkcji agenta i otwartych wag sprawia, że M2 jest szczególnie atrakcyjny dla narzędzi programistycznych, agentów wieloetapowych i asystentów produkcyjnych — pod warunkiem, że zespoły stosują ostrożną optymalizację i inżynierię bezpieczeństwa.

Jak uzyskać dostęp do interfejsu API MiniMax M2

CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Minimax M2 API poprzez CometAPI, najnowsza wersja modelu jest zawsze aktualizowany na oficjalnej stronie internetowej. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !

Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!