MiMo V2.5

MiMo V2.5
Xiaomi · Text Generation
POST /v1/chat/completions

1Mの文脈上でネイティブな視覚・聴覚理解を持つマルチモーダルモデルで、エージェントワークフローのモダリティ間で推論し行動することを目的としています。

一目で

フィールド価値
モデルIDmimo-v2-5
モデル発売日2026-04-22
入力モダリティテキスト、画像、映像、音声
出力モダリティ本文
コンテキストウィンドウ1M
重量精度-
最大出力トークン128,000
特徴ビジョン、audio_in
ネイティブ推論いいえ
新作はい
サポート端末POST /v1/chat/completionsPOST /v1/responsesPOST /v1/messages

価格設定

チャージスペックレート
入力1Mプロンプトトークンあたり$0.70
出力生成された1Mトークンあたり$1.40
暗黙のキャッシュ読み取り1Mのキャッシュ入力トークンごとに$0.014
ウェブ検索通話あたり$0.015

例示リクエスト

$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":"Hello"}]}'

パラメータ

パラメータ種類必須デフォルト概要
enable_thinkingブール値いいえ確かに拡張思考モードを有効にしてください。遅いですが、推論重視の作業は改善されます。
tool_web_searchブール値いいえ偽り必要に応じてモデルがウェブ検索を行うことを許可します。
web_search_forceブール値いいえ偽り回答する前に必ずウェブ検索を実行させる。
web_search_max_keyword番号いいえ3モデルがウェブ検索で使用できるキーワードの最大数。·範囲:1 – 5
web_search_limit番号いいえ5モデルがリクエストごとに実行できる最大ウェブ検索回数。·射程:1 – 10
video_fps番号いいえ2入力映像からサンプル数をサンプリングして解析します。·範囲:0.1 – 10
video_resolutionエヌムいいえ"default"入力映像がサンプリングされる解像度(例:360p、480p、720p)。·許可:defaultmax
temperature番号いいえ0.7サンプリング温度。0 = 決定論的、2 = 最大ランダム性。·射程:0 – 2
top_p番号いいえ0.9原子核サンプリング確率質量。低い方が = より集中しています。·射程:0 – 1
max_tokens番号いいえ4096レスポンスには最大トークンを使います。·射程:1 – 65536
stopストリングいいえ-最大4つの文字列で、モデルはこれ以上のトークン生成を停止します。
disable_formattingブール値いいえ偽りEmpirioLabsのマークダウンフォーマット(引用:[N]の書き換え+参照ブロック)をウェブ検索使用時には省略してください。単純な[N]引用付きの生の上流回答が返されます。

注記

テキスト出力はオムニモーダル入力(テキスト、画像、映像、音声)です。ウェブ検索($0.015/call)は、呼び出した場合にのみ料金が発生します。キャッシュされた入力トークンは大幅な割引価格で請求されます。

ツールごとの請求(usage.tool_usage)

このモデルが単一のリクエスト内でツール(ウェブ検索、コードインタプリタなど)を呼び出す場合、レスポンスにはトークン数とともに正規化されたusage.tool_usageマップが伴います。以下の例は形状を示しています。正確なフィールド名、単位、表示されるツールはプロバイダーによって若干異なります。

1"usage": {
2 "prompt_tokens": 123,
3 "completion_tokens": 456,
4 "cost_usd": 0.0042,
5 "tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
6}

ツール数はすでにcost_usdに含まれており、透明性を保つためにツールごとの請求を監査できるように表示されています。道具が使われていない場合はフィールドが省略されます。


Machine-readable schema: GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/mimo-v2-5