Couverture des endpoints
Expose 3 endpoint(s) public(s) : chat_completion, response, message.
MiMo 2.5 base pour le texte et les images HTTP(S) distantes via Chat Completions OpenAI synchrone
curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2.5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Résumez ce rapport, identifiez ses points essentiels et rédigez une réponse claire."
}
]
}'
import { MimoClient } from "@runapi.ai/mimo";
const client = new MimoClient();
const result = await client.chatCompletion.run({
model: "mimo-v2.5",
messages: [{"role":"user","content":"Résumez ce rapport, identifiez ses points essentiels et rédigez une réponse claire."}],
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"mimo-v2.5","messages":[{"role":"user","content":"Résumez ce rapport, identifiez ses points essentiels et rédigez une réponse claire."}]}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/v1/chat/completions");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'mimo-v2.5',
'messages' => [['role' => 'user', 'content' => 'Résumez ce rapport, identifiez ses points essentiels et rédigez une réponse claire.']],
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.chatCompletion().run({"model":"mimo-v2.5","messages":[{"role":"user","content":"Résumez ce rapport, identifiez ses points essentiels et rédigez une réponse claire."}]});
task.waitForResult();
require "runapi/mimo"
client = RunApi::Mimo::Client.new
result = client.chat_completion.run(
model: "mimo-v2.5",
messages: [{role: "user", content: "Résumez ce rapport, identifiez ses points essentiels et rédigez une réponse claire."}]
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.chatCompletion.Run({"model":"mimo-v2.5","messages":[{"role":"user","content":"Résumez ce rapport, identifiez ses points essentiels et rédigez une réponse claire."}]})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model mimo-v2.5 \
--endpoint chat_completion \
--wait
2 versions disponibles
Choisissez un modèle et générez en quelques secondes.
Choisissez un modèle et générez en quelques secondes.
| Fournisseur | Xiaomi |
| ID du modèle | mimo-v2.5 |
| Modalité | Text |
| Types de tâche | Synchronous |
| Endpoint API | /v1/chat/completions |
| /v1/responses | |
| /v1/messages | |
| Unité de facturation | 1K tokens |
| État du catalogue | Opérationnel |
Inscrivez-vous gratuitement et créez une clé API pour mimo-v2.5 depuis le tableau de bord.
Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec l’identifiant du modèle mimo-v2.5 et vos paramètres.
Lisez directement la réponse mimo-v2.5 terminée depuis l’endpoint.
Expose 3 endpoint(s) public(s) : chat_completion, response, message.
Mesuré par 1K tokens, sans abonnement requis.
Aucun paramètre de requête n'est publié pour cet endpoint.
Utilisez les LLM pour le chat et le raisonnement.
Générez et révisez le travail d'implémentation.
Connectez les modèles aux tâches backend.
Passez l'ID de modèle affiché dans le quickstart.
Oui. Les tarifs sont mesurés par appel ou par unité.
Nous vous aidons pour la mise en place entreprise, les intégrations et les questions techniques.
Nous contacter