MiMo-V2-Pro & Omni 가격 및 API 사용법

요약

MiMo-V2-Pro 가격은 (≤256K 컨텍스트에서) 입력 토큰 100만 개당 $1, 출력 토큰 100만 개당 $3부터 시작합니다. MiMo-V2-Omni 가격은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 멀티모달 입력을 통합 모델에서 처리합니다. 두 모델 모두 OpenAI 호환 API인 platform.xiaomimimo.com을 통해 접근할 수 있습니다. API를 시각적으로 테스트하려면 Apidog를 사용하고, 프로덕션 통합을 위해서는 Python을 사용하며, 항상 유닛 테스트로 통합을 뒷받침하세요.

소개

샤오미는 2026년 3월 18일 세 가지 새로운 AI 모델을 출시했으며, 개발자 커뮤니티는 빠르게 주목했습니다. MiMo-V2-Pro와 MiMo-V2-Omni는 두 가지 주력 모델입니다: 하나는 심층 에이전트 추론을 위해, 다른 하나는 진정한 멀티모달 이해를 위해 구축되었습니다. MiMo-V2-Pro 가격, Omni 가격, 또는 단순히 스택에서 API를 사용하는 방법을 찾고 있다면 이 가이드가 도움이 될 것입니다. 우리는 전체 가격 계층을 분석하고, API 기능을 살펴보고, Apidog를 사용한 GUI 기반 워크플로우와 유닛 테스트로 설정을 검증하는 Python 접근 방식이라는 두 가지 통합 경로를 보여줄 것입니다.

💡

MiMo-V2-Pro 또는 Omni API 코드를 작성하기 전에 Apidog를 무료로 다운로드하세요. 토큰을 소모하거나 한 줄의 Python 코드도 작성하지 않고도 요청을 시각적으로 테스트하고, 응답을 검증하고, 유닛 테스트 단언문을 추가하고, 토큰 사용량을 즉시 디버깅할 수 있습니다.

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MiMo-V2-Pro 가격 및 MiMo-V2-Omni 가격 상세 분석

MiMo-V2-Pro 가격과 Omni 가격을 이해하는 것은 API 호출을 시작하기 전의 첫 번째 단계입니다. 두 모델 모두 계층화된 토큰 기반 가격 책정을 사용하며, 비용 구조는 프로덕션 워크로드에 대해 진지하게 고려할 만큼 충분히 경쟁력이 있습니다.

MiMo-V2-Pro 가격: 컨텍스트 길이에 따른 계층화

MiMo-V2-Pro 가격은 요청당 사용하는 컨텍스트 양에 따라 두 가지 계층으로 나뉩니다:

컨텍스트 길이	입력 (1백만 토큰당)	출력 (1백만 토큰당)
≤ 256K 토큰	$1.00	$3.00
256K – 1M 토큰	$2.00	$6.00

계층화된 구조는 모델의 1백만 토큰 컨텍스트 창(사용 가능한 가장 큰 컨텍스트 창 중 하나)을 반영합니다. 256K 토큰 미만인 대부분의 워크로드에서 MiMo-V2-Pro 가격은 매우 경쟁력이 있습니다: 출력 100만 개당 $3는 Claude Opus 가격의 1/8에 불과합니다. 전체 코드베이스 처리 또는 확장된 계획 시퀀스와 같은 장기적인 작업에는 256K~1M 계층이 적용됩니다.

MiMo-V2-Omni 가격

Omni 가격은 멀티모달 입력에 대한 추가 고려 사항과 함께 MiMo-V2-Pro와 유사한 구조를 따릅니다. MiMo-V2-Omni는 별도의 추가 모듈이 아닌 통합 아키텍처에서 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 기본적으로 처리합니다. 이미지 및 오디오 토큰은 텍스트 토큰과 함께 계산되므로, Omni 가격은 입력의 풍부함에 따라 조정됩니다.

순수 텍스트 작업의 경우 Omni 가격은 MiMo-V2-Pro와 비슷합니다. 멀티모달 워크로드의 경우 이미지 및 오디오 토큰화로 인해 요청당 더 높은 토큰 수를 예상해야 합니다.

MiMo-V2 제품군 가격 비교

MiMo-V2-Pro 가격과 Omni 가격을 비교하면 다음과 같습니다:

모델	입력 (1백만 토큰당)	출력 (1백만 토큰당)	컨텍스트 창	모달리티
MiMo-V2-Pro	$1.00 / $2.00*	$3.00 / $6.00*	1M 토큰	텍스트
MiMo-V2-Omni	~$1.00*	~$3.00*	256K 토큰	텍스트, 이미지, 오디오, 비디오
MiMo-V2-Flash	$0.10	$0.30	256K 토큰	텍스트

계층화되거나 대략적인 가격입니다. 최신 요금은 platform.xiaomimimo.com에서 확인하세요.

MiMo-V2-Flash는 순수 텍스트 작업에 가장 저렴한 옵션입니다. 심층 추론과 긴 컨텍스트가 필요할 때 MiMo-V2-Pro가 적합합니다. MiMo-V2-Omni는 Omni 가격 책정이 하나의 API 호출로 모든 입력 유형을 포함하는 멀티모달 파이프라인에 적합한 선택입니다.

MiMo-V2-Pro 및 Omni API 기능

API를 사용하는 방법을 배우기 전에 각 모델이 실제로 무엇을 하는지 아는 것이 도움이 됩니다.

MiMo-V2-Pro는 샤오미의 "에이전트 시대"를 위해 구축된 플래그십 추론 모델입니다. 주요 사양:

총 1조 개의 매개변수, 420억 개 활성 (MiMo-V2-Flash보다 3배 큼)
1백만 토큰 컨텍스트 창은 전체 코드베이스 및 긴 계획 시퀀스를 처리합니다.
더 빠른 추론을 위한 멀티 토큰 예측 (MTP)
자율적인 다단계 추론, 도구 실행 및 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위해 설계되었습니다.
인공 분석 지능 지수(Artificial Analysis Intelligence Index)에서 가격 계층 내 160개 모델 중 1위 (점수: 49점 vs. 중앙값 13점)
SWE-Bench 및 코딩 벤치마크에서 강력한 성능

MiMo-V2-Omni는 샤오미의 멀티모달 기반 모델입니다:

통합 아키텍처에서 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 기본적으로 처리합니다.
아키텍처 수준에 통합된 전용 이미지 및 오디오 인코더
문서 이해, 오디오 전사, 비디오 분석 및 교차 모달 추론에 적합합니다.

두 모델 모두 platform.xiaomimimo.com의 공식 API 플랫폼을 통해 사용할 수 있으며, OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하므로 최소한의 변경으로 기존 OpenAI SDK 통합에 교체할 수 있습니다.

Apidog로 API를 사용하는 방법

Apidog는 코드를 먼저 작성하지 않고 API를 사용하는 방법을 탐색하는 가장 빠른 방법입니다. 요청 전송, 응답 검사, 유닛 테스트 단언문 실행을 모두 한 곳에서 할 수 있는 완전한 GUI를 제공합니다. 시작하기 전에 Apidog를 무료로 다운로드하세요.

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Apidog에서 MiMo-V2-Pro 및 Omni API 요청 설정하기

Apidog에서 API를 사용하는 방법은 2분 이내에 가능합니다:

Apidog를 열고 새 프로젝트를 생성합니다. 예를 들어 MiMo-V2 API 테스트와 같이 이름을 지정합니다.
새 HTTP 요청을 생성합니다:

메서드: POST
URL: https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions

3. 헤더 탭에서 헤더를 추가합니다:

키	값
`Authorization`	`Bearer YOUR_MIMO_API_KEY`
`Content-Type`	`application/json`

4. MiMo-V2-Pro용 요청 본문(본문 → JSON)을 설정합니다:

{
  "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
}

MiMo-V2-Omni의 경우 모델을 변경하고 이미지 입력을 추가합니다:

{
  "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. 전송을 클릭합니다. Apidog는 토큰 사용량을 포함한 전체 응답을 보여주어 요청당 MiMo-V2-Pro 가격 및 Omni 가격 비용을 실시간으로 추적할 수 있습니다.

Apidog에서 MiMo-V2-Pro 및 Omni API용 유닛 테스트 작성하기

Apidog에는 내장된 테스트 스크립팅 엔진이 있습니다. 요청을 전송한 후 테스트 탭을 열고 다음 유닛 테스트 단언문을 추가합니다:

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

// 유닛 테스트 2: 올바른 모델 반환됨 (MiMo-V2-Pro 가격 유효성 검사)
pm.test("Model ID is correct", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.model).to.include("mimo-v2");
});

// 유닛 테스트 3: 응답에 어시스턴트 메시지 포함
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;
});

// 유닛 테스트 4: 토큰 사용량 보고됨 (Omni 가격 및 Pro 가격 추적용)
pm.test("Token usage is present", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.usage.total_tokens).to.be.above(0);
});

이 네 가지 유닛 테스트 검사는 필수 사항(상태, 모델 ID, 응답 내용, 토큰 사용량)을 다룹니다. Apidog는 매 전송 시 자동으로 실행하므로, 프롬프트를 반복할 때 즉시 회귀를 감지할 수 있습니다. 컬렉션을 저장하고 Apidog의 CLI 러너를 사용하여 CI에서 실행할 수도 있습니다.

Python으로 API를 사용하는 방법

프로덕션 사용을 위해, `pytest`를 사용하여 전체 유닛 테스트 스위트와 함께 Python에서 API를 사용하는 방법을 소개합니다.

설치

pip install openai pytest

MiMo API는 OpenAI 호환이므로 `openai` SDK가 직접 작동합니다.

기본 API 호출 (MiMo-V2-Pro)

# mimo_client.py
from openai import OpenAI

# MiMo API에 OpenAI 클라이언트 연결
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_MIMO_API_KEY",
    base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1"
)

def ask_mimo_pro(prompt: str) -> dict:
    """MiMo-V2-Pro API를 호출하고 구조화된 응답을 반환합니다."""
    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"])

    # MiMo-V2-Pro 가격 (≤256K 계층)을 사용하여 비용 추정
    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}")

MiMo-V2-Pro API용 유닛 테스트

# 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():
    """유닛 테스트를 위한 MiMo-V2-Pro API 응답 목(mock)입니다."""
    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):
    """유닛 테스트: API가 비어 있지 않은 문자열 콘텐츠를 반환하는지 확인합니다."""
    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):
    """유닛 테스트: mimo-v2-pro 모델 ID가 사용되는지 확인합니다."""
    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):
    """유닛 테스트: MiMo-V2-Pro 가격 추적을 위한 토큰 사용량이 있는지 확인합니다."""
    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"]

유닛 테스트 실행:

pytest test_mimo_client.py -v

예상 출력:

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

유닛 테스트 스위트에서 API를 목(mock)하는 것은 CI 실행 중에 토큰 지출이 없다는 것을 의미하며, 이는 자동화된 파이프라인에서 요청당 MiMo-V2-Pro 가격이 증가할 때 중요합니다.

MiMo-V2-Pro 및 Omni API 모범 사례

프로덕션 환경에서 API를 사용하는 방법을 최대한 활용하려면 신중해야 합니다. 다음은 주요 모범 사례입니다:

1. 토큰 사용량을 추적하여 MiMo-V2-Pro 가격 및 Omni 가격 비용을 제어하세요 호출당 prompt_tokens 및 completion_tokens를 기록하십시오. 입력 100만 개당 $1, 출력 100만 개당 $3의 비용이 발생하므로 장황한 시스템 프롬프트는 빠르게 비용을 증가시킵니다. 간결하게 유지하세요.

2. 코드를 작성하기 전에 Apidog를 사용하세요 완전한 통합을 구축하기 전에 Apidog를 사용하여 프롬프트를 프로토타이핑하고 응답 형식을 검증하세요. 이는 오작동하는 코드에 토큰을 낭비하지 않고 API를 사용하는 방법을 배우는 가장 빠른 방법입니다. Apidog는 또한 요청 컬렉션을 팀과 공유할 수 있도록 합니다.

3. 첫날부터 유닛 테스트를 작성하세요 API를 호출하는 모든 함수에 유닛 테스트를 추가하세요. `unittest.mock`으로 응답을 목(mock)하여 테스트 스위트가 즉시 무료로 실행되도록 하세요. GUI 기반 유닛 테스트 커버리지에는 Apidog의 테스트 스크립트를 사용하고, 코드 수준 커버리지에는 `pytest`를 사용하세요.

4. 작업에 적합한 모델을 선택하세요 코드, 계획 또는 다단계 논리가 관련된 추론 집약적인 텍스트 전용 작업에는 MiMo-V2-Pro를 사용하세요. 파이프라인에 이미지, 오디오 또는 비디오가 포함된 경우 MiMo-V2-Omni를 사용하세요. 텍스트만 필요한 작업에는 Omni 가격을 지불하지 마십시오.

5. 가능하면 256K 컨텍스트 미만을 유지하세요 MiMo-V2-Pro 가격은 256K~1M 계층에서 두 배가 됩니다. RAG 파이프라인의 경우 전체 문서 세트를 전달하는 대신 가장 관련성이 높은 청크만 검색하세요.

6. 쉬운 통합을 위해 OpenAI SDK를 사용하세요 두 모델 모두 OpenAI 호환 엔드포인트를 노출하므로 `base_url`과 `model`을 변경하여 기존 OpenAI 기반 코드베이스에 통합할 수 있습니다. 새로운 SDK가 필요 없으므로 OpenAI 스택을 이미 사용하는 팀에게 API를 사용하는 방법을 간단하게 만듭니다.

결론

입력 1백만 개당 $1, 출력 1백만 개당 $3의 MiMo-V2-Pro 가격은 오늘날 사용 가능한 가장 비용 효율적인 플래그십 추론 모델 중 하나입니다. Omni 가격은 단일 통합 API 호출에서 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 멀티모달 워크로드로 그 가치를 확장합니다.

Apidog의 GUI로 API를 사용하는 방법을 처음 탐색하든, 유닛 테스트 스위트가 지원하는 프로덕션 Python 통합을 구축하든, MiMo-V2-Pro와 MiMo-V2-Omni는 모두 현대 개발자 워크플로우에 깔끔하게 들어맞습니다. Apidog로 요청을 시각적으로 검증한 다음, 자신감을 가지고 코드를 작성하세요.

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자주 묻는 질문 (FAQ)

MiMo-V2-Pro 가격은 얼마인가요? MiMo-V2-Pro 가격은 256K까지의 컨텍스트에 대해 입력 토큰 100만 개당 $1, 출력 토큰 100만 개당 $3입니다. 256K에서 1M 토큰 사이의 컨텍스트의 경우 입력 100만 개당 $2, 출력 100만 개당 $6입니다.

MiMo-V2-Omni 가격은 얼마인가요? Omni 가격은 텍스트 입력에 대해 MiMo-V2-Pro와 비슷합니다. 멀티모달 입력(이미지, 오디오, 비디오)은 텍스트 토큰과 함께 토큰화되어 청구됩니다. 최신 Omni 가격 요금은 platform.xiaomimimo.com에서 확인하세요.

MiMo-V2-Pro API는 어떻게 사용하나요? base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1" 및 model="mimo-v2-pro"와 함께 OpenAI Python SDK를 사용하세요. API는 OpenAI와 완벽하게 호환됩니다. 코드를 작성하기 전에 Apidog를 사용하여 시각적으로 테스트하세요.

MiMo API용 유닛 테스트는 어떻게 작성하나요? Python에서 unittest.mock으로 API 클라이언트를 목(mock)하고 응답 구조를 단언합니다. Apidog에서는 요청 후 테스트 탭을 사용하여 JavaScript 기반 유닛 테스트 단언문을 추가하세요.

MiMo-V2-Pro와 MiMo-V2-Omni의 차이점은 무엇인가요? MiMo-V2-Pro는 1조 개의 매개변수와 1백만 토큰 컨텍스트 창을 가진 텍스트 전용 추론 모델입니다. MiMo-V2-Omni는 통합 아키텍처에서 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 기본적으로 처리하는 멀티모달 모델입니다.

MiMo-V2-Pro 가격은 MiMo-V2-Flash와 어떻게 비교되나요? MiMo-V2-Flash는 입력 100만 개당 $0.10, 출력 100만 개당 $0.30으로 훨씬 저렴하지만, MiMo-V2-Pro는 훨씬 강력한 추론 기능과 1백만 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다. 작업 복잡성에 따라 선택하세요.

MiMo API는 어디에서 접근할 수 있나요? MiMo API는 platform.xiaomimimo.com에서 사용할 수 있습니다. MiMo-V2-Pro와 MiMo-V2-Omni는 OpenRouter 및 Vercel AI Gateway와 같은 타사 제공업체를 통해서도 접근할 수 있습니다.