एजेंटिक कार्य के लिए ट्रिलियन-पैरामीटर फ्लैगशिप, मूल छवि, वीडियो और ऑडियो समझ और 1M संदर्भ में तर्क के साथ।
Xiaomiपाठ निर्माण1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 22 सित॰ 2026Singaporeस्वामित्व वाला एंडपॉइंटनयाएजेंटिक कार्य के लिए ट्रिलियन-पैरामीटर फ्लैगशिप, मूल छवि, वीडियो और ऑडियो समझ और 1M संदर्भ में तर्क के साथ।
इस नाम से भी जाना जाता है Xiaomi MiMo V2.6 Pro
mimo-v2-6-pro/v1/chat/completionsmimo-v2.6-promimo/v2.6-proxiaomi/mimo-v2.6-proEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
MiMo V2.6 Pro 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-pro उपयोग 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-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-v2-6-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर MiMo V2.6 Pro API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| enable_thinking | boolean | true | - | विस्तारित सोच मोड सक्षम करें। धीमा लेकिन तर्क-भारी कार्यों में सुधार करता है। |
| tool_web_search | boolean | false | - | वास्तविक समय की जानकारी के लिए वेब पर खोजें. प्रत्येक आह्वान किए गए कॉल के लिए अनुरोध लागत में $0.015 जोड़ता है. |
| web_search_force | boolean | false | - | उत्तर देने से पहले मॉडल को हमेशा वेब खोज चलाने के लिए बाध्य करें। |
| web_search_max_keyword | number | 3 | 1 से 5 | खोज क्वेरी की अधिकतम संख्या मॉडल एक अनुरोध में चला सकता है। प्रत्येक क्वेरी एक अलग वेब खोज कॉल है। |
| web_search_limit | number | 5 | 1 से 10 | प्रत्येक खोज क्वेरी के लिए लौटाए गए वेब पेजों की अधिकतम संख्या. |
| temperature | number | 0.7 | 0 से 2 | नमूना तापमान। 0 = नियतात्मक, 2 = अधिकतम यादृच्छिकता। |
| top_p | number | 0.9 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। निचला = अधिक केंद्रित। |
| max_tokens | number | 4096 | 1 से 131072 | प्रतिक्रिया में अधिकतम टोकन। |
| stop | string | - | - | 4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा। |
| response_format | enum | - | - | आउटपुट को वैध JSON तक सीमित करें। किसी भी JSON ऑब्जेक्ट के लिए JSON मोड का उपयोग करें, या सटीक प्रतिक्रिया आकार को बाध्य करने के लिए JSON स्कीमा की आपूर्ति करें। |
| disable_formatting | boolean | false | - | EmpirioLabs मार्कडाउन स्वरूपण (उद्धरण [[N]](url) पुनर्लेखन + संदर्भ ब्लॉक जब वेब खोज का उपयोग किया गया था) को छोड़ दें। सादे [N] उद्धरणों के साथ कच्चा अपस्ट्रीम... |
वेब खोज ($0.015/call) केवल तभी चार्ज की जाती है जब इसे लागू किया जाता है। टेक्स्ट, छवि, वीडियो और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। सोच डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है और इसे बंद किया जा सकता है। 1M संदर्भ पर 1000+ टूल कॉल के साथ जटिल स्वायत्त वर्कफ़्लो को बनाए रखता है।
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.
EmpirioLabs पर MiMo V2.6 Pro का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $0.435 प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन; उत्पादन $0.87 प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन; वेब खोज $0.015 सक्षम होने पर प्रति अनुरोध। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
MiMo V2.6 Pro 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। MiMo V2.6 Pro OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id mimo-v2-6-pro रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में MiMo V2.6 Pro को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
