Modelo multimodal com compreensão visual e áudio nativo em um contexto de 1M, projetado para raciocinar e agir através de modalidades em fluxos de trabalho agentes.
XiaomiGeração de Texto1M contextoLançado 22 de abr. de 2026Endpoint proprietárioModelo multimodal com compreensão visual e áudio nativo em um contexto de 1M, projetado para raciocinar e agir através de modalidades em fluxos de trabalho agentes.
Também conhecido como Xiaomi MiMo V2.5, MiMo-V2.5, mimo-v2-5
mimo-v2-5/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/mimo-v2-5:generateContentmimo-v2.5mimo/v2.5xiaomi/mimo-v2.5Tarifas pay-as-you-go ao vivo do catálogo EmpirioLabs. Você paga só pelo que usa, sem mínimo mensal.
MiMo V2.5 atende a API Chat Completions compatível com OpenAI. Aponte qualquer SDK OpenAI para https://api.empiriolabs.ai/v1 com sua chave de API EmpirioLabs e use o id de modelo mimo-v2-5. Obtenha uma chave de API no painel EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2-5",
"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",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Parâmetros de requisição suportados pela API MiMo V2.5 na EmpirioLabs. Os padrões valem quando um campo é omitido.
| Parâmetro | Tipo | Padrão | Intervalo / valores | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| enable_thinking | boolean | true | - | Ative o modo de pensamento estendido. Mais lento, mas melhora tarefas que exigem muito raciocínio. |
| tool_web_search | boolean | false | - | Permita que o modelo realize buscas na web quando necessário. |
| web_search_force | boolean | false | - | Forçar o modelo a sempre fazer uma busca na web antes de responder. |
| web_search_max_keyword | number | 3 | 1 a 5 | Número máximo de palavras-chave que o modelo pode usar em buscas na web. |
| web_search_limit | number | 5 | 1 a 10 | Número máximo de buscas na web que o modelo pode realizar por requisição. |
| video_fps | number | 2 | 0.1 a 10 | Frames por segundo amostrados a partir do vídeo de entrada para análise. |
| video_resolution | enum | default | default, max | Resolução na qual o vídeo de entrada é amostrado (por exemplo, 360p, 480p, 720p). |
| temperature | number | 0.7 | 0 a 2 | Temperatura de amostragem. 0 = determinística, 2 = aleatoriedade máxima. |
| top_p | number | 0.9 | 0 a 1 | Amostragem do núcleo com a probabilidade de massa. Menor = mais focado. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 a 65536 | Fichas máximas na resposta. |
| stop | string | - | - | Até 4 strings em que o modelo para de gerar mais tokens. |
| response_format | enum | - | - | Devolva a saída como um objeto JSON válido (modo JSON). Descreva as áreas que você quer no seu prompt. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Pule a formatação EmpirioLabs Markdown (citação [[N]](url) reescrita + bloco Referências quando a busca na web foi usada). A resposta bruta a montante com citações... |
Entrada omnimodal (texto, imagem, vídeo, áudio) com saída de texto. A pesquisa na Web ($0.015/call) só é cobrada quando invocada. Os tokens de entrada em cache são faturados com um desconto íngreme.
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.
Na EmpirioLabs, MiMo V2.5 é cobrado por uso: Entrada $0.70 por fichas de alerta de 1M; Saída $1.40 por tokens gerados 1M; Leu a 'cache' implícita $0.014 por fichas de entrada em cache de 1M. A tabela de tarifas ao vivo desta página sempre corresponde ao que a API cobra.
MiMo V2.5 suporta uma janela de contexto de 1M tokens com até 128.000 tokens de saída por resposta.
Sim. MiMo V2.5 atende a API Chat Completions compatível com OpenAI, então SDKs OpenAI existentes funcionam apontando base_url para https://api.empiriolabs.ai/v1 e definindo o id de modelo mimo-v2-5.
Sim. O playground da EmpirioLabs executa MiMo V2.5 no navegador com os mesmos parâmetros que a API expõe, para você testar prompts antes de escrever código.
Crie uma conta EmpirioLabs e gere uma chave em API Keys no painel. A cobrança usa créditos pay-as-you-go, então você paga apenas pelas requisições que faz.
Confira nossos preços ou entre em contato se quiser que seu próprio modelo seja implementado em nossa pilha.
