Minimax M2 API'ye nasıl erişilir ve kullanılır?

MiniMax M2, aracı iş akışları ve uçtan uca kodlama için optimize edilmiş yeni nesil büyük dil modelidir. MiniMax, MiniMax-M2'yi herkese açık olarak yayınladı ve Hugging Face'te ağırlıkları yayınladı; bu, çok büyük bir toplam parametre bütçesine sahip ancak belirteç başına çok daha küçük bir etkin kümeye sahip bir MoE (seyrek) modelidir ve çok büyük bağlamları (200'den fazla belirteç) destekler.

Minimax M2'nin tasarımı gerçekten mükemmel ve geliştiricilerin özelliklerini deneyimlemek için can attıklarına inanıyorum. İşte M2'yi kullanmak için bazı çözümler ve referans olarak kullanılabilecek gelişmiş teknikler. Minimax M2'yi kullanmak için CometAPI'yi öneririm. Bu makale, M2'nin ne olduğunu ve temel özelliklerini açıklıyor, barındırılan API erişimini kendi kendine barındırma ile karşılaştırıyor, fiyatlandırmayı ve modeli çağırmak için pratik örnekleri ortaya koyuyor ve üretim düzeyinde performans ve maliyet verimliliği elde etmek için gelişmiş optimizasyon ve araç teknikleriyle son buluyor.

MiniMax M2 nedir?

MiniMax M2, MiniMax'ın en yeni amiral gemisidir: "araç kullanımı, kod, çok adımlı akıl yürütme) ve uzun bağlam çalışmaları için tasarlanmış, açık ağırlıklara sahip, uzmanların karışımı (MoE) tarzı bir metin modelidir. Kamu raporlaması ve topluluk belgeleri, M2'yi, karmaşık çok dosyalı, çok araçlı görevler için geniş bağlam pencerelerini desteklerken yüksek verimlilik ve maliyet verimliliğini hedefleyen çok büyük bir model (bir MoE tasarımı altında toplamda yüz milyarlarca parametre ve geçiş başına önemli ölçüde daha az sayıda etkin parametre kullanımı) olarak tanımlamaktadır. Bağımsız kıyaslama uzmanları ve reçete yöneticileri, MiniMax M2'yi vLLM/Ollama/diğer çıkarım yığınlarına hızla eklemiştir ve MiniMax, model ve aracı araçları için API'ler ve geliştirici belgeleri yayınlamaktadır.

M2 neden önemlidir: MiniMax M2, araçları çağırması, dosyaları düzenlemesi, uzun ömürlü bağlamı koruması ve çıkarım maliyetinde hızlı hareket etmesi gereken asistanlar olan aracı sistemler oluşturan kuruluşlar için pratik bir seçenek olarak konumlandırılmıştır. İlk analizler, kodlama, matematik ve araç kullanımı için ortak ölçütlerde dolar başına güçlü bir kapasite göstermektedir.

Temel özellikler ve mimari

Uzman Karışımı, büyük toplam parametreler ancak küçük aktif ayak izi

M2'nin çok büyük bir toplam parametre sayısına sahip olduğu (raporlama aralıkları yüz milyarlarca civarında) ve her ileri geçişte yalnızca çok daha az sayıda parametreyi etkinleştirdiği bildiriliyor — MiniMax yayın materyalleri vurgusu ~230B toplam parametreler bir ile ~10B mertebesinde aktif parametre ayak izi çıkarım için. Bu takas, M2'ye nispeten düşük jeton başına işlem ve gecikme süresiyle yüksek kapasite iddiasını kazandıran şeydir (tipik MoE avantajları: yüksek model kapasitesi, daha düşük aktivasyon maliyeti).

Uzun bağlam desteği

MiniMax, M2 için çok büyük bağlam pencereleri sunar (kurumsal ölçekte uzun bağlamları hedefler). Sürüm materyallerindeki bazı platform belgeleri, çok büyük belirteç pencerelerini (on binlerce ila yüz binlerce belirteç) desteklediğini belirtir; bu, çok belgeli kodlama görevleri, uzun aracı izleri ve geri alma ile zenginleştirilmiş akışlar için kullanışlıdır. (Çok uzun bağlam kullanmayı planlıyorsanız, sağlayıcının pratik sınırlarını test edin: sağlayıcılar bazen model mimarisi aşırı pencereleri desteklese bile dağıtım veya mühendislik sınırları koyar.)

Ajan yerel araçları ve kodlama odağı

MiniMax M2, araç çağırma ve çok adımlı otomasyon (kabuk/tarayıcı/Python araç entegrasyonları) ve kodlama iş akışları (çoklu dosya düzenlemeleri, çalıştırma-düzeltme döngüleri, test tabanlı onarımlar) için özel olarak ayarlanmıştır. Genel sohbet modellerine kıyasla daha iyi sıfırdan araç düzenleme davranışı ve çok adımlı geliştirici görevlerinde iyileştirilmiş "takip" bekleyebilirsiniz.

Geliştiriciler MiniMax M2'yi nasıl kullanabilir ve erişebilir?

İki ana operasyonel yolunuz var: barındırılan API'yi kullanın (hızlı, düşük sürtünmeli) veya kendi kendine ev sahibi Model (daha fazla kontrol, çok yüksek ölçekte veya gizlilik nedenleriyle potansiyel olarak daha düşük marjinal maliyet). Aşağıda her ikisi için de pratik ve çalıştırılabilir adımlar yer almaktadır.

Seçenek A — Barındırılan API (çoğu ekip için önerilir)

Kuyrukluyıldız API'si İFŞA MiniMax M2 OpenAI uyumlu bir HTTP yüzeyinin arkasında, modeli zaten kullandığınız sohbet/tamamlama kalıplarıyla çağırabilmeniz için — sadece kaydolun, bir tane edinin sk-... API anahtarı, istemcinizi CometAPI'nin temel URL'sine yönlendirin ve isteği yapın minimax-m2 model. CometAPI, satıcının doğrudan barındırdığı fiyata kıyasla bir oyun alanı, ücretsiz deneme jetonları ve maliyet indirimleri sunar; bu da onu hızlı prototipleme ve üretim geçişi için çekici bir yol haline getirir.

Bunu ne zaman seçmelisiniz: hızlı entegrasyon, küçük ekipler, çıkarım altyapısını yönetmeden üretim dağıtımı veya otomatik model güncellemelerini ve izlemeyi önemsediğinizde.

Adımlar (barındırılan API):

CometAPI'de bir hesap oluşturun ve giriş yapın.
Gösterge panelinden (Konsol/Jetonlar) bir API jetonu oluşturun veya kopyalayın; anahtarlar şu şekilde görünür: sk-XXXXXBunu gizli bilgi yöneticinizde veya ortam değişkenlerinizde saklayın; commit etmeyin. CometAPI, birçok hesapta test için sınırlı sayıda ücretsiz token verir.
CometAPI'nin HTTP yüzeyi OpenAI ile uyumludur. İstemcinizin temel URL için https://api.cometapi.com/v1/chat/completions ve ardından OpenAI tarzı JSON yüklerini kullanın (örneğin, model, messages, max_tokens, temperature). Bu, çoğu OpenAI SDK kodunun küçük bir değişiklikle çalıştığı anlamına gelir api_base / base_url.
Model dizesini seçin: MiniMax M2 için CometAPI tarafından yayınlanan model adını kullanın — genellikle minimax-m2 (CometAPI model sayfası modeli ve örnek kullanımını göstermektedir).
Arama yapmak — Genel bir curl örneği (OpenAI tarzı JSON) şu şekilde görünür:

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
  }'

Not: Uç nokta ve parametre adlarını CometAPI'nin API belgelerindeki tam değerlerle değiştirin; MiniMax, OpenAI ile uyumlu kalıpları ve aracı ilkel öğelerini geliştirici portalında belgelendirir.

Yaygın bir model şudur:

Planlamacı — adım adım bir plan üretin (örneğin, veriyi alın, web'i çağırın, testleri çalıştırın).
Aktör — Planda belirtildiği gibi araçları (API'ler, kabuk, kod yürütme) çağırın.
Doğrulayıcı — testleri veya kontrolleri çalıştırın ve başarısızlık durumunda geri dönün.

MiniMax M2'nin eğitimi ve yapılandırması bu iç içe geçmeleri vurgular, bu nedenle model, iskele verildiğinde iyi biçimlendirilmiş araç çağrıları ve yapılandırılmış çıktılar üretme eğilimindedir.

Barındırılan API için entegrasyon ipuçları

Kullanım akış Kullanıcılar için algılanan gecikmeyi azaltmak ve kısmi çıktı işleme olanağı sağlamak için desteklenir.
Uygulamak hız sınırlama ve yeniden deneme mantığı geçici arızalar için.
Jeton muhasebesi: harcamaları izleyebilmeniz ve uyarılar ayarlayabilmeniz için istek başına girdi ve çıktı belirteçlerini takip etmek üzere günlük kaydı oluşturun.

Seçenek B — Kendi kendine barındırma (izolasyona, özel altyapıya veya çok yüksek sürekli verime ihtiyaç duyduğunuzda önerilir)

Bunu ne zaman seçmelisiniz: uyumluluk/gizlilik ihtiyaçları (veri ikametgahı), amortize edilmiş altyapının daha ucuz olabileceği çok yüksek verim veya yığında özel değişiklikler.

Gereksinimler ve ekosistem

donanım: MoE modellerinin aktif parametre ayak izi küçük olabilir (10 milyar aktif), ancak fiziksel model dosyaları, uzman tabloları ve yönlendirme mantığı bellek/giriş/çıkış etkilerine sahiptir. Büyük GPU belleği (A100/H100 sınıfı veya çoklu GPU kümeleri), model parçacıkları için hızlı NVMe ve yüksek bant genişliğine sahip bir ara bağlantı (NVLink/InfiniBand) üretim için tipiktir. Boşaltma stratejileri ve niceleme, gereksinimleri azaltabilir.
Çıkarım yığını: vLLM, Ollama ve diğer topluluk yığınlarında M2 tarifleri ve belgeleri bulunur. Verimlilik ve çoklu kiracı sunumu için vLLM kullanın; Ollama daha kolay bir yerel geliştirme döngüsü sağlar.
Konteynerleştirme ve orkestrasyon: Model sunucusunu konteynerlara (Docker) paketleyin ve üretim için Kubernetes / Autoscaler ile çalıştırın.

Temel kendi kendine barındırılan akış (yüksek seviye)

Ağırlıkları elde edin (lisans ve kullanım koşullarını takip edin) MiniMax dağıtımından veya resmi sitelerden. MiniMax M2 ağırlıkları açık kaynaklı olduğundan, topluluk ambalaj ve tarifler sağlar.
Bir çıkarım motoru seçin — Yüksek verimlilik için vLLM veya yerel/test için Ollama gibi bir çalışma zamanı. Motoru kurun ve yapılandırın.
Modele hizmet et — vLLM'yi veya seçilen sunucuyu model yolu ile çalıştırın ve GPU/paralellik ayarlarını ayarlayın.
Sunucunun önünde Uygulamanızın beklediği başlıkları/anlamları yansıtan kendi API ağ geçidinizle (örneğin, OpenAI stili veya özel bir RPC). Kimlik doğrulama, günlük kaydı ve hız sınırları ekleyin.

vLLM ve benzeri çalışma zamanları, verimlilik ve bellek verimliliği için optimize edilmiştir. MiniMax, GPU bellek bölümlendirme ve verimli dağıtım ile M2 çalıştırmak için vLLM tarifleri ve örnek yapılandırmaları yayınladı. Örnek (kavramsal):

# 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)

Maliyet açısından Barındırılan API ve Kendi Kendine Barındırma

Barındırılan API — artıları ve eksileri

Artıları: Basit faturalandırma (token başına), yönetilen verimlilik, SLA'lar, daha düşük mühendislik avantajı. Yayınlanan token fiyatları birçok kullanım durumu için son derece düşüktür (deneyler için iyi bir başlangıç noktası).
Eksileri: Jeton başına fiyatlandırma hala kullanıma göre ölçekleniyor; çıktı jetonları daha yüksek oranda faturalandırılıyor; gecikme/verim ayarlaması üzerinde daha az kontrol var ve özel yönlendirme veya özel veri işleme için satıcı kilidi var.

Kendi kendine barındırılan — artıları ve eksileri

Artıları: Altyapı ve işletim maliyetini (GPU'lar + altyapı) tek seferlik ödeyin ve niceleme, toplu işleme ve verimlilik ayarlaması üzerinde kontrol sahibi olun; son derece yüksek hacimli ve sürekli iş yükleri için jeton başına maliyeti azaltma potansiyeli. M2 gibi MoE modelleri, doğru paralellik ve niceleme ile çalıştırıldığında jeton başına daha ucuza hizmet verebilir.
Eksileri: Yüksek başlangıç sermayesi ve operasyonlar: küme tasarımı (H100/A100/A800/H200), ağ oluşturma, uzman paralelliği, yük dengeleme. Uzman paralelliği / vLLM çözümlerinin ayarlanması hiç de kolay değil. Ayrıca, sıkı bakım/çalışma süresine ihtiyacınız varsa, yönetilen barındırma genel olarak daha uygun maliyetli olabilir.

Basit karar yöntemi

eğer beklersen düşük ila orta yoğunluklu trafik veya pazara hızlı bir şekilde ulaşmak istiyorsanız: barındırılan API ile başlayın.
eğer beklersen sürdürülebilir, çok yüksek verim (günde milyonlarca token) ve personel operasyonları yapabilir, barındırılan token başına faturalandırmayı tahmini altyapı/operasyon amortisman maliyetleriyle karşılaştıran bir maliyet modeli çalıştırabilir; MoE'nin kendi kendine barındırması genellikle ölçeklendiğinde cazip hale gelir.

Fiyat ve ticari seçenekler

MiniMax, platform fiyatlandırma sayfalarında token başına fiyatlandırmayı listeler (örnek olarak, sürüm ortasında yayınlanan oranlar): giriş belirteçleri ≈ 1 milyon belirteç başına 0.3 ABD doları ve çıktı belirteçleri ≈ 1 milyon belirteç başına 1.2 ABD doları platformlarında.

Barındırılan ve gizli maliyetler: Barındırılan bir API kullanıyorsanız, yayınlanan API ücretlerini ödersiniz ve işletim ve GPU sermaye harcamalarından kaçınabilirsiniz. Kendiniz barındırıyorsanız, GPU, depolama, ağ ve mühendislik maliyetleriyle karşılaşabilirsiniz: MoE modelleri belirli çalışma zamanı desteği gerektirir ve yoğun modellerden farklı bellek/G/Ç profilleri uygulayabilir (yukarıdaki kendi kendine barındırma bölümüne bakın).

MiniMax M2 için CometAPI'de fiyatlandırma

CometAPI, model sayfalarında modele özgü fiyatlandırmayı listeler. MiniMax M2 için CometAPI sayfasında örnek fiyatlandırma ve satıcıya göre bir promosyon indirimi sunulur:

Giriş belirteçleri: ~1 milyon token başına 0.24 ABD doları
Çıktı belirteçleri: ~1 milyon token başına 0.96 ABD doları
CometAPI indirimler (örneğin, bazı listelerde "resmi fiyattan yaklaşık %20 indirim") ve genellikle deneme hesapları için ücretsiz token tahsisi sunar. Büyük siparişlerden önce, model sayfasında ve hesap faturalandırma ekranınızda fiyatı mutlaka doğrulayın.

Pratik not: CometAPI, ağ geçidi üzerinden yönlendirilen istekler için size fatura keser. Bu, CometAPI üzerinden çağırdığınız modeller için merkezi faturalandırma ve kullanım raporları alacağınız anlamına gelir (çok modelli ekipler için kullanışlıdır).

İstem ve mesaj protokolü (pratik şablonlar)

Aşağıda, sağlam bir ReAct tarzı protokol için kopyalanıp yapıştırılabilir şablonlar bulunmaktadır. Bunlar, OpenAI tarzı sohbet mesajlarıdır (CometAPI veya OpenAI uyumlu herhangi bir ağ geçidiyle çalışır).

Sistem talimatı (modeli aracı modunda tutar)

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.

Yardımcı örnek (modelin döndürdüğü şey)

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.

Ortam/sunucu, araç çıktısını kullanıcı/sistem mesajı olarak geri gönderir

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

Daha sonra model başka bir düşünce/eylemle devam eder.

Son kullanıcıya yönelik cevap (doğrulamadan sonra)

Assistant -> (to user):

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

Gelişmiş teknikler (sağlamlığı ve yeteneği artırma)

1) Düşünce Ağacı ve dallanma araması

Tek bir doğrusal düşünce yolu yerine, birden fazla aday eylem/planı paralel olarak genişletin, bunları değerlendirin (model veya puanlama fonksiyonu aracılığıyla) ve en umut verici dalları keşfedin. Görevler zor olduğunda (karmaşık planlama, bulmacalar, birçok seçeneğin bulunduğu çok adımlı kodlama) kullanın.

Kısmi çözümlerden oluşan bir ışın tutun.
Puanlama dallarını sezgisel yöntemlere göre yapın: gerçeklik kontrolü, araç başarı oranı veya tahmin edilen fayda.
Maliyeti kontrol altına almak için düşük puanlı dalları budayın.

2) Öz tutarlılık ve topluluk

Birden fazla bağımsız çözüm izi oluşturun (farklı sıcaklıklar, tohumlar). Çoğunluk oyu veya kalite puanlaması ile nihai cevapları birleştirin. Tek seferlik halüsinasyonları azaltır.

3) Düşünme ve eylemin kalibrasyonu

Kullanım düşük sıcaklık eylemler için (belirleyici, güvenilir araç çağrıları).
Kullanım daha yüksek sıcaklık Yaratıcılığa ihtiyaç duyulursa beyin fırtınası/planlama için.
Bunları farklı model çağrıları veya aynı çağrıda açıkça belirtilen sıcaklık yoluyla ayırın.

4) Karalama defteri ve bellek

Çalışma belleği için dahili bir not defteri tutun (araç çağrıları sırasında keşfedilen gerçekler, ara kod parçacıkları).
Önemli gerçekleri bir oturum belleğine veya vektör veritabanına kaydedin, böylece gelecekteki sorgular bunları tekrar kullanabilir (yeniden aramayı önler).

5) Doğrulama katmanları

Yüksek etkili eylemleri (örneğin, dağıtım, silme, finansal işlemler) yürütmeden önce şunları gerektirin:

Kısa ve okunabilir bir özet üretmek için model,
İkincil model veya doğrulama betiği aracılığıyla çapraz kontrol,
Yıkıcı eylemler için manuel insan onayı.

6) Maliyet ve gecikme optimizasyonları

Kısa, yapılandırılmış müzakere mesajları kullanın (yanıt başına bir eylem).
Algılanan gecikmeyi azaltmak için uzun çıktılar için akış kullanın.
Önbellek deterministik veya tekrarlanan araç çağrısı yanıtlarını önbelleğe alın.

Örnek uygulama (CometAPI kullanan Python sözde kodu)

Bu sözde kod, sunucu tarafı düzenlemesini göstermektedir. CometAPI'nin OpenAI uyumlu sohbet tamamlamalarını desteklediğini varsaymaktadır.

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

Anahtar noktalar:

parse_action sağlam ve katı olmalı; serbest biçimli ayrıştırmaya güvenilmemelidir.
safe_execute_tool araç argümanlarını doğrulamanız gerekir (izin verilen eylemleri beyaz listeye ekleme, parametre temizliği).
Maksimum adım sayısını ve zaman aşımını zorunlu kılın.

Kapanış düşünceleri

MiniMax M2, açık LLM ekosisteminde önemli bir yeni seçeneği temsil ediyor: Kodlama ve aracı iş akışları için optimize edilmiş, MoE tabanlı bir model; ekiplerin barındırılan kolaylık veya kendi kendine barındırılan kontrol arasında seçim yapmasını sağlayan ağırlıklar ve araçlarla yayınlanıyor. Birçok ekip için en iyi yaklaşım iki aşamalı bir yolculuktur: (1) barındırılan bir uç noktada veya ücretsiz demoda hızla doğrulama yapın, ardından (2) yalnızca operasyon yatırımını haklı çıkaracak kontrol, özelleştirme veya uzun vadeli maliyet profiline ihtiyacınız varsa kendi kendine barındırmayı değerlendirin. Uzun bir bağlam penceresi, aracı yerel yetenekleri ve açık ağırlıkların birleşimi, ekiplerin ihtiyatlı optimizasyon ve güvenlik mühendisliği uygulamaları koşuluyla, M2'yi geliştirici araçları, çok adımlı aracılar ve üretim asistanları için özellikle çekici kılıyor.

MiniMax M2 API'sine Nasıl Erişilir?

CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.

Geliştiriciler erişebilir Minimax M2 API CometAPI aracılığıyla, en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !

Yapay zeka hakkında daha fazla ipucu, kılavuz ve haber öğrenmek istiyorsanız bizi takip edin VK, X ve Katılın!