ราคา MiMo-V2-Pro และ Omni พร้อมวิธีใช้ API

สรุปโดยย่อ

ราคา MiMo-V2-Pro เริ่มต้นที่ $1 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต และ $3 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต (สำหรับบริบทไม่เกิน 256K) ราคา MiMo-V2-Omni ครอบคลุมอินพุตแบบมัลติโมดัลทั้งข้อความ, รูปภาพ, เสียง และวิดีโอในโมเดลเดียว ทั้งสองสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ platform.xiaomimimo.com ใช้ Apidog เพื่อทดสอบ API ด้วยภาพ หรือ Python สำหรับการผสานรวมในการผลิต และสำรองการผสานรวมของคุณด้วย unit test เสมอ

บทนำ

เมื่อวันที่ 18 มีนาคม 2026 Xiaomi ได้เปิดตัวโมเดล AI ใหม่ 3 ตัว และชุมชนนักพัฒนาต่างให้ความสนใจอย่างรวดเร็ว MiMo-V2-Pro และ MiMo-V2-Omni เป็นสองรุ่นเรือธงที่เปิดตัว: รุ่นหนึ่งสร้างขึ้นสำหรับการให้เหตุผลเชิงลึกแบบ Agentic อีกรุ่นหนึ่งสำหรับการทำความเข้าใจแบบมัลติโมดัลอย่างแท้จริง หากคุณกำลังพยายามทำความเข้าใจ ราคา MiMo-V2-Pro, ราคา Omni หรือเพียงแค่ วิธีการใช้ API ในระบบของคุณ คู่มือนี้มีคำตอบให้คุณ เราจะแจกแจงระดับราคาทั้งหมด, แนะนำความสามารถของ API และแสดงเส้นทางการผสานรวมสองเส้นทาง ได้แก่ เวิร์กโฟลว์แบบ GUI ด้วย Apidog และแนวทาง Python พร้อม unit test เพื่อตรวจสอบการตั้งค่าของคุณ

💡

ก่อนที่จะเขียนโค้ดสำหรับ MiMo-V2-Pro หรือ Omni API โปรดดาวน์โหลด Apidog ฟรี คุณสามารถทดสอบคำขอด้วยภาพ, ตรวจสอบการตอบกลับ, เพิ่มการยืนยัน unit test และดีบักการใช้โทเค็นได้ทันที โดยไม่ต้องเสียโทเค็นหรือเขียนโค้ด Python แม้แต่บรรทัดเดียว

ดาวน์โหลดแอป

รายละเอียดราคา MiMo-V2-Pro & MiMo-V2-Omni

การทำความเข้าใจ ราคา MiMo-V2-Pro และ ราคา Omni เป็นขั้นตอนแรกก่อนที่คุณจะเริ่มเรียกใช้ API โมเดลทั้งสองใช้การกำหนดราคาตามโทเค็นแบบแบ่งระดับ และโครงสร้างต้นทุนก็แข่งขันได้เพียงพอที่จะทำให้คุ้มค่าแก่การพิจารณาอย่างจริงจังสำหรับปริมาณงานในการผลิต

ราคา MiMo-V2-Pro: แบ่งระดับตามความยาวบริบท

ราคา MiMo-V2-Pro แบ่งออกเป็นสองระดับตามปริมาณบริบทที่คุณใช้ต่อคำขอ:

ความยาวบริบท	อินพุต (ต่อ 1 ล้านโทเค็น)	เอาต์พุต (ต่อ 1 ล้านโทเค็น)
≤ 256K โทเค็น	$1.00	$3.00
256K – 1M โทเค็น	$2.00	$6.00

โครงสร้างแบบแบ่งระดับสะท้อนถึงหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นของโมเดล ซึ่งเป็นหนึ่งในขนาดที่ใหญ่ที่สุดที่มีอยู่ สำหรับปริมาณงานส่วนใหญ่ที่ใช้โทเค็นไม่เกิน 256K, ราคา MiMo-V2-Pro ถือว่าแข่งขันได้สูงมาก: เอาต์พุตที่ $3/1M เป็นเพียง 1/8 ของราคา Claude Opus สำหรับงานที่มีระยะยาว เช่น การประมวลผลโค้ดเบสทั้งหมด หรือลำดับการวางแผนที่ซับซ้อน จะใช้อัตรา 256K–1M

ราคา MiMo-V2-Omni

ราคา Omni มีโครงสร้างคล้ายกับ MiMo-V2-Pro โดยมีข้อควรพิจารณาเพิ่มเติมสำหรับอินพุตแบบมัลติโมดัล MiMo-V2-Omni ประมวลผลข้อความ, รูปภาพ, เสียง และวิดีโอแบบเนทีฟในสถาปัตยกรรมรวม ไม่ใช่เป็นโมดูลที่แยกต่างหาก โทเค็นรูปภาพและเสียงจะถูกนับรวมกับโทเค็นข้อความ ดังนั้น ราคา Omni จึงปรับตามความสมบูรณ์ของอินพุตของคุณ

สำหรับงานที่เป็นข้อความล้วน ราคา Omni เทียบเท่ากับ MiMo-V2-Pro สำหรับปริมาณงานแบบมัลติโมดัล คาดว่าจะมีการนับโทเค็นต่อคำขอที่สูงขึ้น เนื่องจากการแปลงรูปภาพและเสียงเป็นโทเค็น

การเปรียบเทียบราคาตระกูล MiMo-V2

เพื่อให้เห็นภาพรวมของ ราคา MiMo-V2-Pro และ ราคา Omni:

โมเดล	อินพุต (ต่อ 1 ล้านโทเค็น)	เอาต์พุต (ต่อ 1 ล้านโทเค็น)	หน้าต่างบริบท	รูปแบบอินพุต
MiMo-V2-Pro	$1.00 / $2.00*	$3.00 / $6.00*	1M โทเค็น	ข้อความ
MiMo-V2-Omni	~$1.00*	~$3.00*	256K โทเค็น	ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ
MiMo-V2-Flash	$0.10	$0.30	256K โทเค็น	ข้อความ

แบบแบ่งระดับหรือประมาณการ โปรดตรวจสอบอัตราปัจจุบันที่ platform.xiaomimimo.com

MiMo-V2-Flash เป็นตัวเลือกที่ถูกที่สุดสำหรับงานที่เป็นข้อความล้วน MiMo-V2-Pro เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมเมื่อคุณต้องการการให้เหตุผลเชิงลึกและบริบทที่ยาวนาน MiMo-V2-Omni เป็นตัวเลือกสำหรับไปป์ไลน์แบบมัลติโมดัลที่ ราคา Omni ครอบคลุมอินพุตทุกประเภทในการเรียกใช้ API ครั้งเดียว

ความสามารถของ MiMo-V2-Pro & Omni API

ก่อนที่คุณจะเรียนรู้ วิธีการใช้ API สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าโมเดลแต่ละตัวทำอะไรได้บ้าง

MiMo-V2-Pro คือโมเดลการให้เหตุผลเรือธงของ Xiaomi ที่สร้างขึ้นสำหรับ "ยุคเอเจนต์" คุณสมบัติหลัก:

พารามิเตอร์รวม 1 ล้านล้านตัว, 4.2 หมื่นล้านตัวที่ใช้งานอยู่ (ใหญ่กว่า MiMo-V2-Flash 3 เท่า)
หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็น จัดการโค้ดเบสทั้งหมดและลำดับการวางแผนที่ยาวนาน
การทำนายแบบหลายโทเค็น (MTP) เพื่อการอนุมานที่เร็วขึ้น
ออกแบบมาสำหรับการให้เหตุผลหลายขั้นตอนแบบอัตโนมัติ, การดำเนินการเครื่องมือ และงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์
อันดับ #1 ใน 160 โมเดล ในระดับราคาเดียวกันบนดัชนี Artificial Analysis Intelligence (คะแนน: 49 เทียบกับค่าเฉลี่ย 13)
ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งบน SWE-Bench และการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ด

MiMo-V2-Omni คือโมเดลพื้นฐานแบบมัลติโมดัลของ Xiaomi:

ประมวลผล ข้อความ, รูปภาพ, เสียง และวิดีโอ แบบเนทีฟในสถาปัตยกรรมรวม
ตัวเข้ารหัสรูปภาพและเสียงโดยเฉพาะที่รวมอยู่ในระดับสถาปัตยกรรม
เหมาะสำหรับการทำความเข้าใจเอกสาร, การถอดเสียง, การวิเคราะห์วิดีโอ และการให้เหตุผลข้ามรูปแบบ

โมเดลทั้งสองมีให้ใช้งานผ่านแพลตฟอร์ม API อย่างเป็นทางการที่ platform.xiaomimimo.com โดยมีปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถนำไปใช้แทนที่การผสานรวม OpenAI SDK ที่มีอยู่เดิมได้โดยมีการเปลี่ยนแปลงน้อยที่สุด

วิธีการใช้ API ด้วย Apidog

Apidog เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการสำรวจ วิธีการใช้ API โดยไม่ต้องเขียนโค้ดก่อน โปรแกรมนี้มี GUI เต็มรูปแบบสำหรับส่งคำขอ, ตรวจสอบการตอบกลับ และเรียกใช้การยืนยัน unit test ทั้งหมดในที่เดียว ดาวน์โหลด Apidog ฟรี ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น

ดาวน์โหลดแอป

การตั้งค่าคำขอ MiMo-V2-Pro & Omni API ใน Apidog

วิธีการใช้ API ใน Apidog ใช้เวลาไม่ถึงสองนาที:

เปิด Apidog และสร้างโปรเจกต์ใหม่ ตั้งชื่อประมาณว่า MiMo-V2 API Tests
สร้างคำขอ HTTP ใหม่:

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

3. เพิ่มส่วนหัว (headers) ในแท็บ Headers:

คีย์	ค่า
`Authorization`	`Bearer YOUR_MIMO_API_KEY`
`Content-Type`	`application/json`

4. ตั้งค่าเนื้อหาคำขอ (Body → JSON) สำหรับ 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
}

สำหรับ MiMo-V2-Omni ให้เปลี่ยนโมเดลและเพิ่มอินพุตรูปภาพ:

{
  "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. คลิก Send. Apidog จะแสดงการตอบกลับทั้งหมดพร้อมกับการใช้โทเค็น ทำให้คุณสามารถติดตามต้นทุน ราคา MiMo-V2-Pro และ ราคา Omni ต่อคำขอได้แบบเรียลไทม์

การเขียน Unit Test สำหรับ MiMo-V2-Pro & Omni API ใน Apidog

Apidog มีเอนจินสคริปต์สำหรับการทดสอบในตัว หลังจากส่งคำขอแล้ว ให้เปิดแท็บ Tests และเพิ่มการยืนยัน unit test เหล่านี้:

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

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

// Unit test 3: การตอบกลับมีข้อความจากผู้ช่วย
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: มีการรายงานการใช้โทเค็น (สำหรับการติดตามราคา Omni และ Pro Pricing)
pm.test("Token usage is present", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.usage.total_tokens).to.be.above(0);
});

การตรวจสอบ unit test ทั้งสี่รายการนี้ครอบคลุมสิ่งจำเป็น: สถานะ, การระบุโมเดล, เนื้อหาการตอบกลับ และการใช้โทเค็น Apidog จะรันสิ่งเหล่านี้โดยอัตโนมัติทุกครั้งที่กด Send ดังนั้นคุณจะสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดได้ทันทีเมื่อคุณปรับปรุง prompt คุณยังสามารถบันทึกคอลเลกชันและเรียกใช้ใน CI โดยใช้ Apidog's CLI runner ได้อีกด้วย

วิธีการใช้ API ด้วย Python

สำหรับการใช้งานจริง นี่คือ วิธีการใช้ API ใน Python พร้อมชุด unit test ที่ครบถ้วนโดยใช้ pytest

การติดตั้ง

pip install openai pytest

MiMo API เข้ากันได้กับ OpenAI ดังนั้น openai SDK จึงใช้งานได้โดยตรง

การเรียกใช้ API พื้นฐาน (MiMo-V2-Pro)

# mimo_client.py
from openai import OpenAI

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

def ask_mimo_pro(prompt: str) -> dict:
    """เรียกใช้ MiMo-V2-Pro API และส่งคืนการตอบกลับที่มีโครงสร้าง"""
    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"])

    # ประมาณการต้นทุนโดยใช้ราคา MiMo-V2-Pro (ระดับ ≤256K)
    input_cost = (result["prompt_tokens"] / 1_000_000) * 1.00
    output_cost = (result["completion_tokens"] / 1_000_000) * 3.00
    print(f"ต้นทุนโดยประมาณ: ${input_cost + output_cost:.6f}")

Unit Test สำหรับ MiMo-V2-Pro API

# 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():
    """จำลองการตอบกลับ MiMo-V2-Pro API สำหรับการทดสอบหน่วย"""
    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 ส่งคืนเนื้อหาสตริงที่ไม่ว่างเปล่า"""
    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: ยืนยันว่ามีการใช้ ID โมเดล mimo-v2-pro"""
    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: มีการใช้โทเค็นสำหรับการติดตามราคา MiMo-V2-Pro"""
    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"]

เรียกใช้ unit test:

pytest test_mimo_client.py -v

ผลลัพธ์ที่คาดไว้:

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

การจำลอง API ในชุด unit test ของคุณหมายถึงการใช้โทเค็นเป็นศูนย์ระหว่างการรัน CI ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเมื่อ ราคา MiMo-V2-Pro เพิ่มขึ้นตามทุกคำขอในไปป์ไลน์อัตโนมัติ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ MiMo-V2-Pro & Omni API

การใช้ วิธีการใช้ API ในการผลิตให้เกิดประโยชน์สูงสุดหมายถึงการทำอย่างรอบคอบ นี่คือแนวทางปฏิบัติที่สำคัญ:

1. ติดตามการใช้โทเค็นเพื่อควบคุมต้นทุนราคา MiMo-V2-Pro และ Omni Pricing บันทึก prompt_tokens และ completion_tokens ต่อการเรียกใช้ ในอัตรา $1/1M อินพุต และ $3/1M เอาต์พุต prompt ของระบบที่ยาวเกินไปอาจทำให้ค่าใช้จ่ายสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้กระชับเข้าไว้

2. ใช้ Apidog ก่อนเขียนโค้ด ก่อนสร้างการผสานรวมเต็มรูปแบบ ให้ใช้ Apidog เพื่อสร้างต้นแบบ prompt และตรวจสอบรูปแบบการตอบกลับ นี่เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการเรียนรู้ วิธีการใช้ API โดยไม่เปลืองโทเค็นไปกับโค้ดที่ผิดพลาด Apidog ยังช่วยให้คุณสามารถแบ่งปันคอลเลกชันคำขอให้ทีมของคุณได้

3. เขียน unit test ตั้งแต่วันแรก เพิ่ม unit test สำหรับทุกฟังก์ชันที่เรียกใช้ API จำลองการตอบกลับด้วย unittest.mock เพื่อให้ชุดการทดสอบของคุณรันได้ทันทีและฟรี ใช้สคริปต์การทดสอบของ Apidog สำหรับการครอบคลุม unit test แบบ GUI และ pytest สำหรับการครอบคลุมระดับโค้ด

4. เลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับงาน ใช้ MiMo-V2-Pro สำหรับงานที่เน้นการให้เหตุผลและเป็นข้อความเท่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับโค้ด, การวางแผน หรือตรรกะหลายขั้นตอน ใช้ MiMo-V2-Omni เมื่อไปป์ไลน์ของคุณเกี่ยวข้องกับรูปภาพ, เสียง หรือวิดีโอ อย่าจ่าย ราคา Omni สำหรับงานที่ต้องการแค่ข้อความ

5. พยายามใช้บริบทไม่เกิน 256K เมื่อเป็นไปได้ ราคา MiMo-V2-Pro จะเพิ่มเป็นสองเท่าในระดับ 256K–1M สำหรับไปป์ไลน์ RAG ให้ดึงเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุด แทนที่จะส่งชุดเอกสารทั้งหมด

6. ใช้ OpenAI SDK เพื่อการผสานรวมที่ง่ายดาย เนื่องจากโมเดลทั้งสองมีปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณจึงสามารถรวมเข้ากับโค้ดเบสที่ใช้ OpenAI ได้โดยการเปลี่ยน base_url และ model ไม่จำเป็นต้องใช้ SDK ใหม่ ซึ่งทำให้ วิธีการใช้ API เป็นเรื่องง่ายสำหรับทีมที่ใช้งาน OpenAI อยู่แล้ว

สรุป

ราคา MiMo-V2-Pro ที่ $1/1M อินพุต และ $3/1M เอาต์พุต ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลการให้เหตุผลเรือธงที่คุ้มค่าที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน ราคา Omni ขยายคุณค่าดังกล่าวไปยังปริมาณงานแบบมัลติโมดัล ไม่ว่าจะเป็นข้อความ, รูปภาพ, เสียง และวิดีโอ ภายในการเรียกใช้ API ครั้งเดียว

ไม่ว่าคุณจะสำรวจ วิธีการใช้ API เป็นครั้งแรกด้วย GUI ของ Apidog หรือกำลังสร้างการผสานรวม Python สำหรับการผลิตที่ได้รับการสนับสนุนจากชุด unit test ทั้ง MiMo-V2-Pro และ MiMo-V2-Omni ก็สามารถเข้ากันได้อย่างลงตัวกับเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาสมัยใหม่ เริ่มต้นด้วย Apidog เพื่อตรวจสอบคำขอของคุณด้วยภาพ จากนั้นจึงย้ายไปเขียนโค้ดด้วยความมั่นใจ

ลองใช้ Apidog ฟรี ไม่ต้องใช้บัตรเครดดิต

ดาวน์โหลดแอป

คำถามที่พบบ่อย

ราคา MiMo-V2-Pro คืออะไร? ราคา MiMo-V2-Pro คือ $1 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต และ $3 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต สำหรับบริบทสูงสุด 256K สำหรับบริบทระหว่าง 256K ถึง 1M โทเค็น จะอยู่ที่ $2 ต่อ 1 ล้านอินพุต และ $6 ต่อ 1 ล้านเอาต์พุต

ราคา MiMo-V2-Omni คืออะไร? ราคา Omni เทียบเท่ากับ MiMo-V2-Pro สำหรับอินพุตข้อความ อินพุตแบบมัลติโมดัล (รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ) จะถูกแปลงเป็นโทเค็นและเรียกเก็บเงินพร้อมกับโทเค็นข้อความ ตรวจสอบ platform.xiaomimimo.com สำหรับอัตราราคา Omni ล่าสุด

ฉันจะใช้ MiMo-V2-Pro API ได้อย่างไร? ใช้ OpenAI Python SDK โดยตั้งค่า base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1" และ model="mimo-v2-pro" API เข้ากันได้กับ OpenAI อย่างสมบูรณ์ ใช้ Apidog เพื่อทดสอบด้วยภาพก่อนเขียนโค้ด

ฉันจะเขียน unit test สำหรับ MiMo API ได้อย่างไร? จำลองไคลเอนต์ API ด้วย unittest.mock ใน Python และยืนยันโครงสร้างการตอบกลับ ใน Apidog ให้ใช้แท็บ Tests เพื่อเพิ่มการยืนยัน unit test ที่อิงตาม JavaScript หลังจากแต่ละคำขอ

MiMo-V2-Pro และ MiMo-V2-Omni แตกต่างกันอย่างไร? MiMo-V2-Pro เป็นโมเดลการให้เหตุผลเฉพาะข้อความที่มีพารามิเตอร์ 1 ล้านล้านตัว และหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็น MiMo-V2-Omni เป็นโมเดลแบบมัลติโมดัลที่จัดการข้อความ, รูปภาพ, เสียง และวิดีโอแบบเนทีฟในสถาปัตยกรรมรวม

ราคา MiMo-V2-Pro เปรียบเทียบกับ MiMo-V2-Flash อย่างไร? MiMo-V2-Flash มีราคาถูกกว่ามากที่ $0.10/1M อินพุต และ $0.30/1M เอาต์พุต แต่ MiMo-V2-Pro ให้การให้เหตุผลที่แข็งแกร่งกว่ามากและหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น เลือกตามความซับซ้อนของงาน

ฉันสามารถเข้าถึง MiMo API ได้จากที่ไหน? MiMo API มีให้บริการที่ platform.xiaomimimo.com ทั้ง MiMo-V2-Pro และ MiMo-V2-Omni ยังสามารถเข้าถึงได้ผ่านผู้ให้บริการบุคคลที่สาม เช่น OpenRouter และ Vercel AI Gateway