प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$0.14
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$0.28
वेब खोज
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.015
MiMo V2.6 Flash और Step 3.7 Flash साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
Xiaomi 
StepFun पाठ निर्माणXiaomi का MiMo V2.6 Flash और StepFun का Step 3.7 Flash दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | MiMo V2.6 Flash | Step 3.7 Flash |
|---|---|---|
| मॉडल ID | mimo-v2-6-flash | step-3-7-flash |
| निर्माता | Xiaomi | StepFun |
| रिलीज | 22 सित॰ 2026 | 28 मई 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 1M टोकन | 256K टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 1,31,072 टोकन | 1,31,072 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट इमेज वीडियो ऑडियो | टेक्स्ट इमेज वीडियो |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON Schema | JSON मोड |
| रीजन | Singapore | International |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/mimo-v2-6-flash:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/step-3-7-flash:generateContent |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | MiMo V2.6 Flash | Step 3.7 Flash |
|---|---|---|
| enable_thinking | boolean डिफॉल्ट: true | - |
| video_fps | 0.1 से 10 | - |
| media_resolution | default, max डिफॉल्ट: default | - |
| tool_web_search | boolean डिफॉल्ट: false | - |
| web_search_force | boolean डिफॉल्ट: false | - |
| web_search_max_keyword | 1 से 5 डिफॉल्ट: 3 | - |
| web_search_limit | 1 से 10 डिफॉल्ट: 5 | - |
| temperature | 0 से 1.5 डिफॉल्ट: 1 | 0 से 2 डिफॉल्ट: 0.5 |
| top_p | 0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.95 | 0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.9 |
| max_tokens | 1 से 131072 डिफॉल्ट: 8192 | 1 से 131072 डिफॉल्ट: 4096 |
| stop | string | array |
| response_format | enum | object |
| disable_formatting | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| frequency_penalty | - | -2 से 2 डिफॉल्ट: 0 |
| reasoning_effort | - | low, medium, high डिफॉल्ट: low |
| reasoning_format | - | general, deepseek-style डिफॉल्ट: general |
वेब खोज ($0.015/call) केवल तभी शुल्क लिया जाता है जब उसे लागू किया जाता है. पाठ, छवि, वीडियो और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है और पाठ लौटाता है. सोच डिफ़ॉल्ट रूप से चालू होती है और इसे बंद किया जा सकता है.
256K संदर्भ, फ़ंक्शन टूल, JSON ऑब्जेक्ट मोड, reasoning_effort निम्न, मध्यम या उच्च, और वैकल्पिक लिंकअप वेब खोज के साथ टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है। वीडियो इनपुट 4 एमबी से कम MP128 का समर्थन करता है, जिसमें 5 मिनट से कम क्लिप की सिफारिश की जाती है।
MiMo V2.6 Flash OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id mimo-v2-6-flash उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को mimo-v2-6-flash या step-3-7-flash पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2-6-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।
MiMo V2.6 Flash नई रिलीज़ है (22 सित॰ 2026); Step 3.7 Flash 28 मई 2026 को रिलीज़ हुआ था। MiMo V2.6 Flash की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Step 3.7 Flash की 256K। सिर्फ MiMo V2.6 Flash द्वारा स्वीकार किए जाने वाले इनपुट प्रकार: ऑडियो। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
MiMo V2.6 Flash नई रिलीज़ है (22 सित॰ 2026); Step 3.7 Flash 28 मई 2026 को रिलीज़ हुआ था।
इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए MiMo V2.6 Flash की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
