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# Agnes 2.5 Pro

> Agnes 2.5 Pro Beta 的商业化稳定版本，面向高级编码、科学推理、长上下文分析、智能体工作流和多模态理解。

> [!NOTE]
>
> Agnes 2.5 Pro 是 Agnes 2.5 Pro Beta 的商业化稳定版本，适用于高级编码、科学推理、长上下文分析、智能体工作流和多模态理解。该模型通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions API 接入。

> **模型名称**
>
> `agnes-2.5-pro`

> **API Endpoints**
>
> Chat Completions：`POST /v1/chat/completions`
>
> Responses：`POST /v1/responses`
>
> Messages：`POST /v1/messages`

> **模型类型**
>
> 付费推理模型，支持文本和图像输入。

## 概述

Agnes 2.5 Pro 面向需要更强推理深度的生产任务，包括复杂代码任务、科学与数学推理、长上下文理解、知识密集型问答，以及智能体终端或工作流任务。

它与 Agnes 其他文本模型保持一致的基础接入方式：

| 项目 | 数值 |
| - | - |
| Base URL | `https://apihub.agnes-ai.com/v1` |
| Endpoint | `POST /v1/chat/completions` |
| 模型名称 | `agnes-2.5-pro` |
| 输入模态 | 文本、图像 URL |
| 输出模态 | 文本 |
| 发布日期 | 2026 年 8 月 1 日 |
| 计费方式 | 付费模型 |

> [!NOTE]
>
> Agnes 2.5 Pro Alpha 托管 API 已废弃，其官方权重仍采用 Apache 2.0 许可证在 [Hugging Face](https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-2.5-Pro-Alpha) 开源。

## 核心能力

> **高级推理**
>
> 适合科学推理、知识密集型问题和多步骤分析。

> **编码与终端任务**
>
> 适用于代码生成、调试、重构、测试生成和智能体编码工作流。

> **长上下文分析**
>
> 支持长文档、结构化上下文和多轮推理任务。

> **图像理解**
>
> 支持图像 URL 输入，可用于视觉分析和多模态推理。

> **工具调用**
>
> 支持 OpenAI 兼容的函数调用和外部工具编排。

> **流式输出**
>
> 支持流式响应，适合交互式产品体验。

## API Reference

### Endpoint

```text theme={null}
POST https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions
```

### 请求头

```bash theme={null}
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
-H "Content-Type: application/json"
```

### 请求参数

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
| - | - | - | - |
| `model` | string | 是 | 模型名称，使用 `agnes-2.5-pro`。 |
| `messages` | array | 是 | 对话消息数组，包含 `system`、`user` 和 `assistant` 消息。 |
| `messages[].content` | string / array | 是 | 可为纯文本，也可为包含 `text` 和 `image_url` 的内容块数组。 |
| `temperature` | number | 否 | 控制输出随机性。值越低，输出越确定。 |
| `top_p` | number | 否 | 控制核采样。 |
| `max_tokens` | number | 否 | 响应中生成的最大 token 数量。 |
| `stream` | boolean | 否 | 是否启用流式输出。 |
| `tools` | array | 否 | 工具调用工作流的工具定义。 |
| `tool_choice` | string / object | 否 | 控制模型是否使用工具以及如何使用工具。 |
| `chat_template_kwargs` | object | 否 | OpenAI 兼容请求扩展字段。 |
| `thinking` | object | 否 | Anthropic 兼容请求中启用 Thinking 模式。 |

## 图像 URL 输入

Agnes 2.5 Pro 支持在同一个 `messages` 请求中传入文本和图像 URL。

```json theme={null}
{
  "role": "user",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Analyze this architecture diagram and identify possible failure points."
    },
    {
      "type": "image_url",
      "image_url": {
        "url": "https://example.com/diagram.png"
      }
    }
  ]
}
```

## 请求示例

**基础聊天**

```bash theme={null}
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-2.5-pro",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a precise technical assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain the tradeoffs between optimistic locking and pessimistic locking in distributed systems."
      }
    ],
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 1200
  }'
```

**编码任务**

```bash theme={null}
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-2.5-pro",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Review this TypeScript API handler for security issues, explain the risks, and provide a corrected version."
      }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 2000
  }'
```

**流式输出**

```bash theme={null}
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-2.5-pro",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Create a step-by-step migration plan for moving a monolith to services."
      }
    ],
    "stream": true
  }'
```

**图像理解**

```bash theme={null}
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-2.5-pro",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "Summarize this chart and call out any anomalies."
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://example.com/chart.png"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'
```

## 响应格式

```json theme={null}
{
  "id": "chatcmpl_xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1784899200,
  "model": "agnes-2.5-pro",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 120,
    "completion_tokens": 300,
    "total_tokens": 420
  }
}
```

### 响应字段

| 字段 | 类型 | 说明 |
| - | - | - |
| `id` | string | 补全请求的唯一 ID。 |
| `object` | string | 对象类型，通常为 `chat.completion`。 |
| `created` | integer | 请求时间戳。 |
| `model` | string | 请求使用的模型。 |
| `choices` | array | 生成结果列表。 |
| `choices[].message.role` | string | 消息发送者角色。 |
| `choices[].message.content` | string | 模型生成内容。 |
| `choices[].finish_reason` | string | 生成停止原因。 |
| `usage` | object | Token 使用信息。 |

## Responses API

除 Chat Completions 外，该模型还支持 OpenAI Responses API。使用 `input` 代替 `messages` 传递输入。

### Responses Endpoint

```text theme={null}
POST https://apihub.agnes-ai.com/v1/responses
```

### Responses 请求参数

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
| - | - | - | - |
| `model` | string | 是 | 模型名称，使用 `agnes-2.5-pro`。 |
| `input` | string / array | 是 | 纯文本 Prompt 或结构化输入消息数组。 |
| `max_output_tokens` | integer | 否 | 最大输出预算。推理模型建议设置较大值，避免响应状态变为 `incomplete`。 |

**文本输入**

```bash theme={null}
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-2.5-pro",
    "input": "Explain how autonomous agents use tools.",
    "max_output_tokens": 1024
  }'
```

**结构化输入**

```bash theme={null}
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-2.5-pro",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "input_text",
            "text": "Explain how autonomous agents use tools."
          }
        ]
      }
    ],
    "max_output_tokens": 1024
  }'
```

### Responses 输出格式

```json theme={null}
{
  "id": "resp_xxx",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "agnes-2.5-pro",
  "output": [
    {
      "type": "reasoning",
      "summary": []
    },
    {
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "Autonomous agents use tools to retrieve data and perform actions."
        }
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 40,
    "output_tokens": 80,
    "total_tokens": 120
  },
  "error": null,
  "incomplete_details": null
}
```

| 字段 | 类型 | 说明 |
| - | - | - |
| `id` | string | 响应的唯一 ID。 |
| `object` | string | 对象类型，通常为 `response`。 |
| `status` | string | 响应状态，例如 `completed` 或 `incomplete`。 |
| `output` | array | 有序输出项，包括 reasoning 和 assistant message。 |
| `output[].type` | string | 输出项类型，例如 `reasoning` 或 `message`。 |
| `output[].content[].type` | string | 内容类型；模型生成文本使用 `output_text`。 |
| `output[].content[].text` | string | 模型生成的正文。 |
| `usage` | object | Token 使用信息。 |
| `error` | object / null | 请求失败时的错误详情。 |
| `incomplete_details` | object / null | 响应提前停止时的原因。 |

> [!WARNING]
>
> 当前响应不包含顶层 `output_text` 便捷字段。请从 `output[].type` 为 `message`、且 `output[].content[].type` 为 `output_text` 的内容块中读取生成文本。

> [!NOTE]
>
> Reasoning 输出是可选项，可能位于 `content[].reasoning_text`，也可能位于 `summary[].summary_text`。不同模型的 Token 字段命名也可能不同，客户端应同时兼容 `input_tokens` / `output_tokens` 与 `prompt_tokens` / `completion_tokens`。

> [!TIP]
>
> 如果 `status` 为 `incomplete`，请检查 `incomplete_details`，并使用更大的 `max_output_tokens` 重试。推理模型可能在输出回答正文前消耗一部分输出预算。

## Messages API

该模型还支持 Anthropic 兼容的 Messages API。使用 `messages` 传递对话输入，并通过 `x-api-key` 完成认证。

### Messages Endpoint

```text theme={null}
POST https://apihub.agnes-ai.com/v1/messages
```

### Messages 请求头

```bash theme={null}
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY"
-H "anthropic-version: 2023-06-01"
-H "Content-Type: application/json"
```

### Messages 请求参数

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
| - | - | - | - |
| `model` | string | 是 | 模型名称，使用 `agnes-2.5-pro`。 |
| `max_tokens` | integer | 是 | 最大输出 Token 数量。推理模型建议设置较大值。 |
| `messages` | array | 是 | 对话消息数组，支持 `user` 和 `assistant` 角色。 |
| `messages[].role` | string | 是 | 消息角色，使用 `user` 或 `assistant`。 |
| `messages[].content` | string / array | 是 | 纯文本或 Anthropic 兼容的内容块数组。 |
| `system` | string / array | 否 | 请求使用的系统指令。 |
| `temperature` | number | 否 | 控制输出随机性。 |
| `stream` | boolean | 否 | 是否返回流式响应。 |

### Messages 请求示例

```bash theme={null}
curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-2.5-pro",
    "max_tokens": 1024,
    "system": "You are a helpful AI assistant.",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain how autonomous agents use tools."
      }
    ]
  }'
```

### Messages 响应格式

```json theme={null}
{
  "id": "msg_xxx",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "agnes-2.5-pro",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Autonomous agents use tools to retrieve information and perform actions."
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 290,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "output_tokens": 28
  }
}
```

| 字段 | 类型 | 说明 |
| - | - | - |
| `id` | string | 消息的唯一 ID。 |
| `type` | string | 对象类型，通常为 `message`。 |
| `role` | string | 响应角色，通常为 `assistant`。 |
| `model` | string | 请求使用的模型。 |
| `content` | array | 有序响应内容块。 |
| `content[].type` | string | 内容块类型；生成文本使用 `text`。 |
| `content[].text` | string | 模型生成的正文。 |
| `stop_reason` | string | 生成停止原因，例如 `end_turn` 或 `max_tokens`。 |
| `usage.input_tokens` | integer | 输入 Token 数量。 |
| `usage.output_tokens` | integer | 输出 Token 数量。 |
| `usage.cache_creation_input_tokens` | integer | 写入 Prompt 缓存的输入 Token 数量。 |
| `usage.cache_read_input_tokens` | integer | 从 Prompt 缓存读取的输入 Token 数量。 |

> [!NOTE]
>
> 请从 `content[].type` 为 `text` 的内容块读取生成正文。如果 `stop_reason` 为 `max_tokens`，请提高 `max_tokens` 后重试。

## 限制与价格

Agnes 2.5 Pro 是付费商业化稳定模型，按输入缓存命中、输入缓存未命中和输出 Token 计费。

| 项目 | 数值 |
| - | - |
| 上下文窗口 | `1M` tokens |
| 最大输出长度 | `65536` tokens |
| 输入模态 | 文本、图像 |
| 输出模态 | 文本 |
| Reasoning | 是 |
| 模型权重 | Proprietary，非开源 |

| 类型 | 美元价格 |
| - | -: |
| 输入缓存命中 / Cache Read | `$0.045 / M tokens` |
| 输入缓存未命中 / Input | `$0.45 / M tokens` |
| 输出 / Output | `$0.90 / M tokens` |

> [!NOTE]
>
> 输入缓存命中单价为普通输入 Token 单价的 10%。价格和可用性可能受账户、地区、计费配置或后续价格更新影响。请以 Agnes AI 平台控制台中展示的账户价格为准。

## 最佳实践

> **高推理任务**
>
> 当任务更关注正确性和多步骤推理，而不是极低延迟时，建议使用 Agnes 2.5 Pro，例如科学推理、复杂策略分析和长篇技术规划。

> **编码任务**
>
> 提供目标语言、框架、已有代码、错误信息、期望行为和约束条件。复杂问题建议先要求模型分析根因，再给出修复补丁。

> **长上下文任务**
>
> 在 Prompt 中使用结构化章节、文件名或文档标签，帮助模型引用来源并生成可追踪的结论。

## 接入检查清单

> [!TIP]
>
> 使用 `agnes-2.5-pro` 作为模型名称。

> [!TIP]
>
> 确认你的账户已开通 Agnes 2.5 Pro 付费商业化稳定模型访问权限。

> [!TIP]
>
> 基础聊天补全请求必须包含 `model` 和 `messages`。

> [!TIP]
>
> 图像输入需要使用公开可访问的 `image_url`。

> [!TIP]
>
> 该模型为付费模型，请跟踪输入缓存命中、输入缓存未命中和输出 Token 使用量。


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