Top-Tier-Modell für agentische Workflows, komplexe Software-Engineering und Long-Horizont-Aufgaben, Aufrechterhaltung der Arbeit über 1000+ Tool erfordert 1M Kontext.
XiaomiTextgenerierung1M KontextVeröffentlicht 27. Apr. 2026Proprietärer EndpointTop-Tier-Modell für agentische Workflows, komplexe Software-Engineering und Long-Horizont-Aufgaben, Aufrechterhaltung der Arbeit über 1000+ Tool erfordert 1M Kontext.
Auch bekannt als Xiaomi MiMo V2.5 Pro, MiMo-V2.5-Pro, mimo-v2-5-pro
mimo-v2-5-pro/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/mimo-v2-5-pro:generateContentmimo-v2.5-promimo/v2.5-proxiaomi/mimo-v2.5-proLive Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
MiMo V2.5 Pro bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID mimo-v2-5-pro. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2-5-pro",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="mimo-v2-5-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die MiMo V2.5 Pro API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| enable_thinking | boolean | true | - | Aktivieren Sie den erweiterten Denkmodus. Langsamere, aber verbesserte Aufgaben mit viel Schlussfolgerung. |
| tool_web_search | boolean | false | - | Erlauben Sie dem Modell, bei Bedarf Websuchen durchzuführen. |
| web_search_force | boolean | false | - | Zwingen Sie das Modell, immer eine Websuche durchzuführen, bevor Sie antworten. |
| web_search_max_keyword | number | 3 | 1 bis 5 | Maximale Anzahl von Schlüsselwörtern, die das Modell in Websuchen verwenden kann. |
| web_search_limit | number | 5 | 1 bis 10 | Die maximale Anzahl der Websuchanfragen, die das Modell pro Anfrage durchführen kann. |
| temperature | number | 0.7 | 0 bis 2 | Temperatur wird geprochen. 0 = deterministisch, 2 = maximale Zufälligkeit. |
| top_p | number | 0.9 | 0 bis 1 | Kernprobenwahrscheinlichkeitsmasse. Niedriger = fokussierter. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 bis 65536 | Maximale Token in der Antwort. |
| stop | string | - | - | Bis zu 4 Zeichenketten, bei denen das Modell aufhört, weitere Token zu generieren. |
| response_format | enum | - | - | Geben Sie die Ausgabe als gültiges JSON-Objekt (JSON-Modus) zurück. Beschreibe die Felder, die du in deinem Prompt verwenden möchtest. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Überspringe die EmpirioLabs Markdown-Formatierung (Zitation [[N]](url) Umschreiben + Referenzblock, wenn Websuche verwendet wurde). Die rohe Upstream-Antwort mit... |
Die Websuche ($0.015/call) wird nur bei Aufrufen belastet. Cached Input Tokens werden mit einem steilen Rabatt abgerechnet. Unterstützt komplexe autonome Workflows mit mehr als 1000 Tools im 1M-Kontext.
When this model invokes tools (web search, code interpreter, etc.) inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts. The example below shows the shape — exact field names, units, and which tools appear can vary slightly per provider:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}The tool counts are already factored into cost_usd — they are surfaced for transparency so you can audit per-tool billing. The field is omitted when no tools were invoked.
Auf EmpirioLabs wird MiMo V2.5 Pro nach Verbrauch abgerechnet: Input $2.175 pro 1M prompte Token; Output $4.35 pro 1M generierte Token; Impliziter Cache Read $0.018 pro 1M zwischengespeicherte Eingangstoken. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
MiMo V2.5 Pro unterstützt ein Kontextfenster von 1M Token mit bis zu 128.000 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. MiMo V2.5 Pro bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID mimo-v2-5-pro verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt MiMo V2.5 Pro im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.
