はじめに
MiMo V2.6 Pro API は、複雑なプロジェクトと研究に向けた Xiaomi の主力モデルです。手順書や資料、メディアを 1,048,576 トークンの入力枠に収め、最大 131,072 トークンのテキスト分析を依頼できます。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 入力 | テキスト |
| 出力 | テキスト |
| 入力予算 | 1,048,576 tokens |
| max_tokens の上限 | 131,072 |
主な機能とハイライト
複雑なプロジェクトに向いた大型モデル
Xiaomi は Pro を、複雑なマルチモーダルのプロジェクトや調査向けに位置づけています。検討すべき実験計画、読み解くべきコードベース、多数の資料からまとめるレポートなど、要素が多いタスクに選んでください。トークン単価は Flash より高いため、通常の大量処理は小さいモデルに任せるのがおすすめです。
100万トークンと4種類の入力
Pro はテキスト、image_url、video_url、audio_url、input_audio を読み、テキストで分析を返します。画像は 8,192 トークン、音声は wav または mp3 に対応し、レビュー 1 件の上限はメッセージ 256 件、関数定義 128 件、停止文字列 4 件です。
既定で推論が有効
Pro は詳細な分析に向けて high で始まります。研究課題に必要な推論量は minimal、low、medium、none でも試せます。Pro の max_tokens は推論と最終的な批評の合計に使います。初期値 4,096、上限 131,072 を踏まえて確保し、採用前に finish_reason を確認してください。
ツールを使うエージェントループ
Pro には証拠収集用の関数を OpenAI 形式で最大 128 件渡せます。実行と権限の確認は研究アプリ側で担当してください。Pro のツール手順では reasoning_content と呼び出し ID を保持し、提案された確認を検証後に実行して、次のレビューに結果を返します。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
messages | はい | Pro の研究レビューでは、messages に手順書、証拠、ツール結果をまとめます。 |
max_tokens | いいえ | Pro の |
reasoning_effort | いいえ | Pro は詳細な分析に向けて high で始まります。研究課題に必要な推論量は minimal、low、medium、none でも試せます。 |
stop | いいえ | Pro の stop は 1 件または最大 4 件の停止文字列を扱い、一致部分を除外します。引用や研究結果に含まれ得る文字列は避けてください。 1 文字以上 · 1 件以上 · 4 件以内 |
temperature | いいえ | Pro では |
top_p | いいえ | Pro の |
tools | いいえ | Pro には証拠収集用の関数を OpenAI 形式で最大 128 件渡せます。実行と権限の確認は研究アプリ側で担当してください。 128 件以内 |
parallel_tool_calls | いいえ | Pro の |
tool_choice | いいえ | Pro の証拠収集では、実際に返された |
response_format | いいえ | Pro の |
料金
入力 $0.435 / 出力 $0.87 100 万トークンあたり
ユースケース
研究計画のレビュー
プロトコル、データの説明、主張を渡し、前提条件、不足している対照実験、各主張を反証しうる条件を挙げてもらいます。effort は high のままにし、max_tokens には余裕を持たせてください。
コードベースと文書の分析
実験レビューでは仮説と観測を区別し、手順書の版を明示して、各指摘がどの証拠に基づくかを Pro に求めてください。不足する測定値はツールで取得し、その結果を返してから評価の更新を依頼します。確認の提案だけで実行済みとは判断できません。
動画と音声の理解
製品デモや、スライドを伴うインタビューを送り、構造化された批評やタイムラインを求めます。複数のメディアが絡む質問こそ、大きいモデルの料金に見合う場面です。
複数ステップのエージェント
Pro のツール手順では reasoning_content と呼び出し ID を保持し、提案された確認を検証後に実行して、次のレビューに結果を返します。
プロンプトガイドと実践のヒント
難しい問題では effort を high に保つ
既定の high は、計画、分析、デバッグに適しています。答えが簡単なら下げてよく、パイプライン全体を変える前に、実際のタスク1件で試してください。
依頼はすべてまとめて渡す
元の資料を先に、質問を最後に置き、検証に使う出力形式を指定してください。資料同士で食い違いがある場合は、どの版が正とされるかも伝えます。
max_tokensを大きく取り、ストリーミングする推論は
max_tokensに含まれ、上限は 131,072 です。長い分析では既定の 4,096 を使い切ってから回答が終わることがあるため、値を上げてストリーミングで受け取ってください。ツールの結果と推論を返す
ツールの結果は、対応する
tool_call_idを付けてひとつずつ返し、reasoning_contentを含むアシスタントのメッセージを保持してください。そうすると次のターンが同じ思考の流れから続きます。
想定する用途
MiMo V2.6 Pro API は、複雑なプロジェクトと研究に向けた Xiaomi の主力モデルです。手順書や資料、メディアを 1,048,576 トークンの入力枠に収め、最大 131,072 トークンのテキスト分析を依頼できます。
研究のレビュー
実験レビューでは仮説と観測を区別し、手順書の版を明示して、各指摘がどの証拠に基づくかを Pro に求めてください。不足する測定値はツールで取得し、その結果を返してから評価の更新を依頼します。確認の提案だけで実行済みとは判断できません。
関数呼び出し
Pro には証拠収集用の関数を OpenAI 形式で最大 128 件渡せます。実行と権限の確認は研究アプリ側で担当してください。
Pro のツール手順では reasoning_content と呼び出し ID を保持し、提案された確認を検証後に実行して、次のレビューに結果を返します。
出力枠の設定
Pro の max_tokens は推論と最終的な批評の合計に使います。初期値 4,096、上限 131,072 を踏まえて確保し、採用前に finish_reason を確認してください。
Pro はテキスト、image_url、video_url、audio_url、input_audio を読み、テキストで分析を返します。画像は 8,192 トークン、音声は wav または mp3 に対応し、レビュー 1 件の上限はメッセージ 256 件、関数定義 128 件、停止文字列 4 件です。
コンテンツ方針
MiMo V2.6 Pro の研究能力は、内容の無制限な出力を意味しません。NSFW の依頼はモデルに拒否される場合があり、フィルターなしの回答を前提にはできません。
xiaomi/mimo-v2.6-pro/chat
MiMo V2.6 Pro の研究能力は、内容の無制限な出力を意味しません。NSFW の依頼はモデルに拒否される場合があり、フィルターなしの回答を前提にはできません。
API クイックスタート
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "xiaomi/mimo-v2.6-pro/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。