1M上下文具有本土视觉和音频理解的多式联运模式,旨在对代理工作流程中的各种模式进行推理和采取行动。
也称为 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-v2.5来自 EmpirioLabs 目录的实时按量计费价格。只为实际用量付费,没有月度最低消费。
MiMo V2.5 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1,并使用模型 ID mimo-v2-5。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
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)EmpirioLabs 上 MiMo V2.5 API 支持的请求参数。省略字段时使用默认值。
| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 / 值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| enable_thinking | boolean | true | - | 启用扩展思考模式。虽然节奏较慢,但能提升推理性任务。 |
| tool_web_search | boolean | false | - | 允许模型在需要时进行网页搜索。 |
| web_search_force | boolean | false | - | 强制模型在回答前始终进行网络搜索。 |
| web_search_max_keyword | number | 3 | 1 到 5 | 模型在网络搜索中可使用的最大关键词数量。 |
| web_search_limit | number | 5 | 1 到 10 | 模型每个请求可执行的最大网络搜索次数。 |
| video_fps | number | 2 | 0.1 到 10 | 从输入视频中采样的帧每秒进行分析。 |
| video_resolution | enum | default | default, max | 输入视频采样的分辨率(例如360p、480p、720p)。 |
| temperature | number | 0.7 | 0 到 2 | 采样温度。0 = 确定性,2 = 最大随机性。 |
| top_p | number | 0.9 | 0 到 1 | 核抽样概率质量。低 = 更专注。 |
| max_tokens | number | 4096 | 1 到 65536 | 回复中最多的代币。 |
| stop | string | - | - | 最多有4串字符串,模型会停止生成更多代币。 |
| response_format | enum | - | - | 返回输出为有效的 JSON 对象(JSON 模式)。描述你在提示词中想要的字段。 |
| disable_formatting | boolean | false | - | 跳过EmpirioLabs Markdown 格式(引用 [[N]](url)重写 + 参考文献块,使用网页搜索时)。返回原始上游答案,带有纯[N]次引用。 |
Omnimodule 输入(文本,图像,视频,音频)并带有文本输出. 网络搜索($0.015/call)只有在被引用时才会受到指控. 缓存的输入令牌的收费价格是高低的。
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.
在 EmpirioLabs,MiMo V2.5 按量计费:投入 $0.70 每1M 提示符; 产出 $1.40 每1M个生成的令牌; 隐形缓存已读 $0.014 每1M缓存输入符。本页的实时价格表始终与 API 的实际计费一致。
MiMo V2.5 支持 1M token 的上下文窗口,每次响应最多 128,000 个输出 token。
兼容。MiMo V2.5 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API,现有 OpenAI SDK 只需把 base_url 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1 并把模型 ID 设为 mimo-v2-5 即可使用。
可以。EmpirioLabs Playground在浏览器中以与 API 相同的参数运行 MiMo V2.5,你可以在写代码之前先测试提示词。
创建 EmpirioLabs 账户,然后在控制台的 API Keys生成密钥。计费使用按量付费的额度,只为实际发出的请求付费。