أسعار MiMo-V2-Pro و Omni وكيفية استخدام API

ملخص سريع

يبدأ تسعير MiMo-V2-Pro من $1 لكل مليون رمز إدخال و$3 لكل مليون رمز إخراج (لحد أقصى 256 ألف سياق). يغطي تسعير MiMo-V2-Omni المدخلات متعددة الوسائط من نص وصورة وصوت وفيديو في نموذج موحد. يمكن الوصول إليهما عبر واجهة برمجة تطبيقات (API) متوافقة مع OpenAI على platform.xiaomimimo.com. استخدم Apidog لاختبار واجهة برمجة التطبيقات بصريًا، أو Python لعمليات التكامل الإنتاجية، وادعم دائمًا تكاملك بـ اختبار وحدة.

مقدمة

أطلقت Xiaomi ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي جديدة في 18 مارس 2026، وقد لاحظ مجتمع المطورين ذلك بسرعة. يعتبر MiMo-V2-Pro و MiMo-V2-Omni الإصدارين الرئيسيين: أحدهما مصمم للاستدلال العميق للوكلاء، والآخر للفهم الحقيقي متعدد الوسائط. إذا كنت تحاول معرفة تسعير MiMo-V2-Pro، أو تسعير Omni، أو ببساطة كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) في نظامك، فإن هذا الدليل يغطيك. سنقوم بتفصيل مستويات التسعير الكاملة، وشرح إمكانيات واجهة برمجة التطبيقات، وسنوضح لك مسارين للتكامل: سير عمل يعتمد على واجهة المستخدم الرسومية (GUI) باستخدام Apidog، ومنهجية Python مع اختبار وحدة للتحقق من إعداداتك.

💡

قبل كتابة أي رمز لواجهة برمجة تطبيقات MiMo-V2-Pro أو Omni، قم بتنزيل Apidog مجانًا. يمكنك اختبار الطلبات بصريًا، والتحقق من الاستجابات، وإضافة تأكيدات اختبار الوحدة، وتصحيح استخدام الرمز المميز فورًا، كل ذلك دون استهلاك أي رموز أو كتابة سطر واحد من بايثون.

button

تفصيل تسعير MiMo-V2-Pro وتسعير MiMo-V2-Omni

يعد فهم تسعير MiMo-V2-Pro و تسعير Omni الخطوة الأولى قبل البدء في استدعاء واجهة برمجة التطبيقات. يستخدم كلا النموذجين تسعيرًا متدرجًا يعتمد على الرموز، وهيكل التكلفة تنافسي بما يكفي لجعلهما يستحقان النظر الجاد لأحمال العمل الإنتاجية.

تسعير MiMo-V2-Pro: مقسم حسب طول السياق

ينقسم تسعير MiMo-V2-Pro إلى مستويين بناءً على مقدار السياق الذي تستخدمه لكل طلب:

طول السياق	الإدخال (لكل مليون رمز)	الإخراج (لكل مليون رمز)
≤ 256 ألف رمز	$1.00	$3.00
256 ألف – 1 مليون رمز	$2.00	$6.00

يعكس الهيكل المتدرج نافذة سياق النموذج البالغة مليون رمز، وهي واحدة من الأكبر المتاحة. بالنسبة لمعظم أحمال العمل التي تقل عن 256 ألف رمز، يعتبر تسعير MiMo-V2-Pro تنافسيًا للغاية: فالإخراج بسعر 3 دولارات لكل مليون هو ثمن 1/8 فقط من سعر كلود أوبوس. بالنسبة للمهام طويلة الأمد مثل معالجة قواعد الأكواد الكاملة أو سلاسل التخطيط الموسعة، ينطبق المستوى 256 ألف – 1 مليون.

تسعير MiMo-V2-Omni

يتبع تسعير Omni هيكلًا مشابهًا لتسعير MiMo-V2-Pro، مع اعتبارات إضافية للمدخلات متعددة الوسائط. يعالج MiMo-V2-Omni النص والصور والصوت والفيديو بشكل طبيعي في بنية موحدة، وليس كوحدات منفصلة مضافة. يتم حساب رموز الصور والصوت جنبًا إلى جنب مع رموز النص، لذا فإن تسعير Omni يتناسب مع ثراء مدخلاتك.

بالنسبة للمهام النصية البحتة، يعتبر تسعير Omni قابلاً للمقارنة مع MiMo-V2-Pro. أما بالنسبة لأحمال العمل متعددة الوسائط، فتوقع عددًا أعلى من الرموز لكل طلب بسبب ترميز الصور والصوت.

مقارنة تسعير عائلة MiMo-V2

لوضع تسعير MiMo-V2-Pro و تسعير Omni في سياقهما:

النموذج	الإدخال (لكل مليون رمز)	الإخراج (لكل مليون رمز)	نافذة السياق	الأنماط المتعددة
MiMo-V2-Pro	$1.00 / $2.00*	$3.00 / $6.00*	1 مليون رمز	نص
MiMo-V2-Omni	~$1.00*	~$3.00*	256 ألف رمز	نص، صورة، صوت، فيديو
MiMo-V2-Flash	$0.10	$0.30	256 ألف رمز	نص

متدرج أو تقريبي — تحقق من الأسعار الحالية على platform.xiaomimimo.com

MiMo-V2-Flash هو الخيار الأرخص للمهام النصية البحتة. يعتبر MiMo-V2-Pro الخيار الصحيح عندما تحتاج إلى استدلال عميق وسياق طويل. أما MiMo-V2-Omni فهو الخيار الأمثل لخطوط الأنابيب متعددة الوسائط حيث يغطي تسعير Omni جميع أنواع الإدخال في استدعاء واجهة برمجة تطبيقات واحد.

إمكانيات واجهة برمجة تطبيقات MiMo-V2-Pro و Omni

قبل أن تتعلم كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API)، من المفيد أن تعرف ما يفعله كل نموذج فعليًا.

MiMo-V2-Pro هو نموذج الاستدلال الرائد من Xiaomi المصمم لـ "عصر الوكلاء". المواصفات الرئيسية:

1 تريليون معلمة إجمالية، 42 مليار معلمة نشطة (أكبر بـ 3 مرات من MiMo-V2-Flash)
نافذة سياق بمليون رمز تعالج قواعد الأكواد الكاملة وسلاسل التخطيط الطويلة
توقع متعدد الرموز (MTP) لاستدلال أسرع
مصمم للاستدلال المستقل متعدد الخطوات، وتنفيذ الأدوات، ومهام هندسة البرمجيات
يحتل المرتبة الأولى بين 160 نموذجًا في فئته السعرية على مؤشر Artificial Analysis Intelligence (النتيجة: 49 مقابل متوسط 13)
أداء قوي في SWE-Bench ومعايير الترميز

MiMo-V2-Omni هو نموذج Xiaomi الأساسي متعدد الوسائط:

يعالج بشكل طبيعي النص والصور والصوت والفيديو في بنية موحدة
مشفّرات صور وصوت مخصصة مدمجة على مستوى البنية
مناسب لفهم المستندات، نسخ الصوت، تحليل الفيديو، والاستدلال عبر الوسائط

يتوفر كلا النموذجين عبر منصة واجهة برمجة التطبيقات الرسمية على platform.xiaomimimo.com، مع نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI مما يعني أنه يمكنك استبدالهما بأي تكامل SDK موجود لـ OpenAI بأقل قدر من التغييرات.

كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) مع Apidog

Apidog هو أسرع طريقة لاستكشاف كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) دون الحاجة إلى كتابة كود أولاً. يوفر لك واجهة مستخدم رسومية (GUI) كاملة لإرسال الطلبات، وفحص الاستجابات، وتشغيل تأكيدات اختبار الوحدة كلها في مكان واحد. حمل Apidog مجانًا قبل البدء.

button

إعداد طلبات MiMo-V2-Pro و Omni API في Apidog

يستغرق كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) في Apidog أقل من دقيقتين:

افتح Apidog وأنشئ مشروعًا جديدًا - سمه شيئًا مثل MiMo-V2 API Tests.
أنشئ طلب HTTP جديدًا:

الطريقة: POST
الرابط: https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions

3. أضف رؤوسًا (Headers) في علامة تبويب الرؤوس:

المفتاح	القيمة
`Authorization`	`Bearer YOUR_MIMO_API_KEY`
`Content-Type`	`application/json`

4. حدد نص الطلب (Body ← JSON) لـ MiMo-V2-Pro:

{
  "model": "mimo-v2-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Write a Python function that checks if a number is prime, and explain how you would unit test it."
    }
  ],
  "temperature": 0.6,
  "max_tokens": 512
}

لـ MiMo-V2-Omni، قم بتغيير النموذج وأضف مدخل صورة:

{
  "model": "mimo-v2-omni",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "Describe what you see in this image." },
        { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/diagram.png" } }
      ]
    }
  ],
  "max_tokens": 300
}

5. انقر على إرسال (Send). يعرض Apidog الاستجابة الكاملة مع استخدام الرموز مما يتيح لك تتبع تكاليف تسعير MiMo-V2-Pro و تسعير Omni لكل طلب في الوقت الفعلي.

كتابة اختبارات الوحدة لواجهة برمجة تطبيقات MiMo-V2-Pro و Omni في Apidog

يحتوي Apidog على محرك برمجة نصية للاختبار مدمج. بعد إرسال طلب، افتح علامة التبويب Tests وأضف تأكيدات اختبار الوحدة هذه:

// Unit test 1: HTTP status is 200
pm.test("Status code is 200", function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

// Unit test 2: Correct model returned (MiMo-V2-Pro Pricing validation)
pm.test("Model ID is correct", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.model).to.include("mimo-v2");
});

// Unit test 3: Response contains assistant message
pm.test("Assistant message is present", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.choices[0].message.content).to.be.a("string").and.not.empty;
});

// Unit test 4: Token usage reported (for Omni Pricing and Pro Pricing tracking)
pm.test("Token usage is present", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.usage.total_tokens).to.be.above(0);
});

تغطي فحوصات اختبار الوحدة الأربعة هذه الأساسيات: الحالة، هوية النموذج، محتوى الاستجابة، واستخدام الرموز. يقوم Apidog بتشغيلها تلقائيًا مع كل إرسال، لذا يمكنك اكتشاف أي تراجعات فورًا أثناء تكرار العمل على المطالبات. يمكنك أيضًا حفظ المجموعة وتشغيلها في CI باستخدام مشغل CLI الخاص بـ Apidog.

كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) مع Python

للاستخدام في الإنتاج، إليك كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) في Python مع مجموعة اختبار وحدة كاملة باستخدام pytest.

التثبيت

pip install openai pytest

واجهة برمجة تطبيقات MiMo متوافقة مع OpenAI، لذا فإن حزمة openai SDK تعمل مباشرة.

استدعاء API الأساسي (MiMo-V2-Pro)

# mimo_client.py
from openai import OpenAI

# Point the OpenAI client at the MiMo API
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_MIMO_API_KEY",
    base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1"
)

def ask_mimo_pro(prompt: str) -> dict:
    """Call MiMo-V2-Pro API and return structured response."""
    response = client.chat.completions.create(
        model="mimo-v2-pro",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.6,
        max_tokens=512
    )
    return {
        "content": response.choices[0].message.content,
        "model": response.model,
        "prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
        "completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
        "total_tokens": response.usage.total_tokens,
    }


if __name__ == "__main__":
    result = ask_mimo_pro("What is a unit test and why does it matter?")
    print(result["content"])

    # Estimate cost using MiMo-V2-Pro Pricing (≤256K tier)
    input_cost = (result["prompt_tokens"] / 1_000_000) * 1.00
    output_cost = (result["completion_tokens"] / 1_000_000) * 3.00
    print(f"Estimated cost: ${input_cost + output_cost:.6f}")

اختبار الوحدة لواجهة برمجة تطبيقات MiMo-V2-Pro

# test_mimo_client.py
import pytest
from unittest.mock import patch, MagicMock
from mimo_client import ask_mimo_pro


@pytest.fixture
def mock_mimo_response():
    """Mock MiMo-V2-Pro API response for unit testing."""
    mock = MagicMock()
    mock.choices[0].message.content = (
        "A unit test verifies a single function behaves correctly in isolation."
    )
    mock.model = "mimo-v2-pro"
    mock.usage.prompt_tokens = 20
    mock.usage.completion_tokens = 30
    mock.usage.total_tokens = 50
    return mock


@patch("mimo_client.client.chat.completions.create")
def test_returns_content(mock_create, mock_mimo_response):
    """Unit test: API returns non-empty string content."""
    mock_create.return_value = mock_mimo_response
    result = ask_mimo_pro("What is a unit test?")
    assert isinstance(result["content"], str)
    assert len(result["content"]) > 0


@patch("mimo_client.client.chat.completions.create")
def test_correct_model(mock_create, mock_mimo_response):
    """Unit test: confirms mimo-v2-pro model ID is used."""
    mock_create.return_value = mock_mimo_response
    result = ask_mimo_pro("Hello")
    assert result["model"] == "mimo-v2-pro"


@patch("mimo_client.client.chat.completions.create")
def test_token_usage_for_pricing(mock_create, mock_mimo_response):
    """Unit test: token usage present for MiMo-V2-Pro Pricing tracking."""
    mock_create.return_value = mock_mimo_response
    result = ask_mimo_pro("Hello")
    assert result["total_tokens"] > 0
    assert result["prompt_tokens"] + result["completion_tokens"] == result["total_tokens"]

شغل اختبارات الوحدة:

pytest test_mimo_client.py -v

الإخراج المتوقع:

test_mimo_client.py::test_returns_content        PASSED
test_mimo_client.py::test_correct_model          PASSED
test_mimo_client.py::test_token_usage_for_pricing PASSED

3 passed in 0.28s

تعني محاكاة واجهة برمجة التطبيقات في مجموعة اختبار الوحدة الخاصة بك عدم إنفاق أي رموز مميزة أثناء عمليات CI، وهو أمر مهم عندما يتناسب تسعير MiMo-V2-Pro مع كل طلب في خطوط الأنابيب المؤتمتة.

أفضل ممارسات واجهة برمجة تطبيقات MiMo-V2-Pro و Omni

لتحقيق أقصى استفادة من كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) في الإنتاج، يجب أن تكون مدروسًا. إليك الممارسات الرئيسية:

1. تتبع استخدام الرموز للتحكم في تكاليف تسعير MiMo-V2-Pro وتسعير Omni سجل prompt_tokens و completion_tokens لكل استدعاء. بسعر $1 لكل مليون رمز إدخال و$3 لكل مليون رمز إخراج، تتراكم مطالبات النظام المطولة بسرعة. اجعلها موجزة.

2. استخدم Apidog قبل كتابة الكود قبل بناء تكامل كامل، استخدم Apidog لنمذجة المطالبات والتحقق من أشكال الاستجابة. هذه هي أسرع طريقة لتعلم كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) دون إهدار الرموز على كود معطل. يتيح لك Apidog أيضًا مشاركة مجموعات الطلبات مع فريقك.

3. اكتب اختبارات الوحدة منذ اليوم الأول أضف اختبار وحدة لكل دالة تستدعي واجهة برمجة التطبيقات. قم بمحاكاة الاستجابة باستخدام unittest.mock بحيث تعمل مجموعة الاختبار الخاصة بك فورًا ومجانًا. استخدم نصوص اختبار Apidog لتغطية اختبار الوحدة المستندة إلى واجهة المستخدم الرسومية، و pytest لتغطية مستوى الكود.

4. اختر النموذج المناسب للمهمة استخدم MiMo-V2-Pro للمهام النصية التي تتطلب استدلالًا مكثفًا، خاصة أي شيء يتعلق بالكود أو التخطيط أو المنطق متعدد الخطوات. استخدم MiMo-V2-Omni عندما تتضمن خط أنابيبك صورًا أو صوتًا أو فيديو. لا تدفع تسعير Omni للمهام التي تحتاج فقط إلى نص.

5. حافظ على السياق أقل من 256 ألف رمز قدر الإمكان يتضاعف تسعير MiMo-V2-Pro في المستوى الذي يتراوح بين 256 ألف و1 مليون رمز. بالنسبة لخطوط أنابيب RAG، استرجع الأجزاء الأكثر صلة فقط بدلاً من تمرير مجموعة المستندات الكاملة.

6. استخدم OpenAI SDK للتكامل السهل نظرًا لأن كلا النموذجين يعرضان نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI، يمكنك دمجهما في أي قاعدة كود موجودة تستند إلى OpenAI عن طريق تغيير base_url و model