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 รองรับอินพุตมัลติโมดัล (ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ) ในโมเดลเดียว ทั้งสอง API เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ platform.xiaomimimo.com ใช้ Apidog ทดสอบ API ผ่าน GUI หรือ Python สำหรับการผสานรวมใน production และสำรองด้วย unit test ทุกครั้ง

ลองใช้ Apidog วันนี้

บทนำ

วันที่ 18 มีนาคม 2026 Xiaomi เปิดตัวโมเดล AI ใหม่ 3 ตัว โดยมี MiMo-V2-Pro และ MiMo-V2-Omni เป็นรุ่นเรือธง: รุ่นหนึ่งเน้นการให้เหตุผลเชิงลึก (Agentic Reasoning) อีกตัวตอบโจทย์มัลติโมดัลอย่างแท้จริง ถ้าคุณกำลังมองหา ราคา MiMo-V2-Pro, ราคา Omni หรือ วิธีการใช้ API ในระบบของคุณ บทความนี้จะสรุปโครงสร้างราคา, ความสามารถของ API และวิธีผสานรวมทั้งแบบ GUI (ผ่าน Apidog) และ Python พร้อมตัวอย่าง unit test เพื่อตรวจสอบการตั้งค่า

💡 ก่อนเขียนโค้ด MiMo-V2-Pro หรือ Omni API ดาวน์โหลด Apidog ฟรี เพื่อทดสอบคำขอ, ตรวจสอบ response, ใส่ unit test และ debug token cost ได้ทันที โดยไม่ต้องเสียโทเค็นหรือเขียนโค้ด Python

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

การเข้าใจ ราคา MiMo-V2-Pro และ ราคา Omni คือจุดเริ่มต้นก่อนเรียกใช้งาน API โมเดลใช้การกำหนดราคาตามโทเค็นแบบแบ่งระดับ เหมาะสำหรับ workload production

ราคา MiMo-V2-Pro: แบ่งระดับตามความยาวบริบท

ราคา MiMo-V2-Pro แบ่งเป็น 2 ระดับตาม context ต่อคำขอ:

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

• เหมาะกับงานที่ต้องใช้บริบทยาว (เช่น codebase, long planning)
• สำหรับ ≤256K: เอาต์พุต $3/1M ถูกกว่า Claude Opus ถึง 8 เท่า

ราคา MiMo-V2-Omni

ราคา Omni โครงสร้างคล้าย Pro แต่รองรับมัลติโมดัล (ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ) โทเค็นมัลติโมดัลจะนับรวมกับโทเค็นข้อความ

• งานข้อความล้วน: ราคาเท่า Pro
• งาน multimodal: ปริมาณโทเค็นต่อคำขอสูงขึ้น

การเปรียบเทียบราคาตระกูล MiMo-V2

โมเดล	อินพุต (ต่อ 1M โทเค็น)	เอาต์พุต (ต่อ 1M โทเค็น)	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

หมายเหตุ: *ระดับแบ่งชั้น/ประมาณการ ตรวจสอบอัตราปัจจุบันที่ platform.xiaomimimo.com

• Flash: ถูกสุดสำหรับข้อความล้วน
• Pro: เหมาะกับเหตุผลลึก, context ยาว
• Omni: สำหรับ workflow แบบมัลติโมดัล

ความสามารถของ MiMo-V2-Pro & Omni API

MiMo-V2-Pro

• 1 ล้านล้านพารามิเตอร์ (4.2 หมื่นล้าน active)
• Context window 1 ล้านโทเค็น (จัดการ codebase/lonng plan)
• Multi-token prediction (MTP) inference เร็ว
• เหมาะกับ reasoning หลายขั้นตอน, agent, tool use, งาน software
• อันดับ #1 ใน 160 โมเดล AI (Artificial Analysis Intelligence)
• แข็งแกร่งใน SWE-Bench และ code benchmark

MiMo-V2-Omni

• รองรับ ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ แบบ native ในสถาปัตยกรรมเดียว
• มี image/audio encoder เฉพาะในตัว
• เหมาะกับเอกสาร, transcription, video analytics, cross-modal reasoning

ทั้งสองใช้ API ที่ platform.xiaomimimo.com ปลายทาง compatible กับ OpenAI สามารถเปลี่ยนจาก OpenAI SDK ได้ทันที

วิธีการใช้ API ด้วย Apidog

Apidog คือวิธีที่เร็วที่สุดสำหรับการทดลองและทดสอบ API แบบ GUI (ไม่ต้องเขียนโค้ด) ทั้งการส่ง request, ดู response และรัน unit test ในที่เดียว ดาวน์โหลด Apidog ฟรี ก่อนเริ่ม

การตั้งค่าคำขอ MiMo-V2-Pro & Omni API ใน Apidog

1. เปิด Apidog สร้างโปรเจกต์ใหม่ เช่น MiMo-V2 API Tests
2. สร้างคำขอ HTTP ใหม่
   • Method: POST
   • URL: https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions
3. ตั้งค่า Headers:

คีย์	ค่า
Authorization	Bearer YOUR_MIMO_API_KEY
Content-Type	application/json

1. ตั้งค่า Body (JSON):

ตัวอย่าง 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
}

ตัวอย่าง MiMo-V2-Omni (multi-modal)

{
  "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
}

1. คลิก Send ดู response และ token usage ได้ทันที ติดตาม ราคา MiMo-V2-Pro / Omni ได้แบบ real-time

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

เปิดแท็บ Tests หลังส่ง request แล้วเพิ่ม script เช่น:

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

// Unit test 2: โมเดลที่ส่งคืนถูกต้อง
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
pm.test("Token usage is present", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.usage.total_tokens).to.be.above(0);
});

Apidog จะรัน test เหล่านี้อัตโนมัติทุกครั้งที่กด Send สามารถบันทึก test suite และรันใน CI ด้วย CLI runner ได้

วิธีการใช้ API ด้วย Python

สำหรับ production integration ใช้ OpenAI SDK และ pytest สำหรับ unit test

การติดตั้ง

pip install openai pytest

MiMo API รองรับ openai SDK โดยตรง

ตัวอย่างเรียกใช้ API (MiMo-V2-Pro)

# mimo_client.py
from openai import OpenAI

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"])

    # ประมาณการต้นทุน MiMo-V2-Pro (≤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():
    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):
    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):
    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):
    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"]

รัน unit test:

pytest test_mimo_client.py -v

ผลลัพธ์:

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

การ mock API ช่วยลด token cost ใน pipeline CI ขณะทดสอบ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ MiMo-V2-Pro & Omni API

1. ติดตามการใช้โทเค็น เพื่อควบคุมต้นทุน (log prompt_tokens / completion_tokens ต่อ request)
2. ใช้ Apidog ทดสอบก่อนเขียนโค้ดจริง ลด token loss และ debug prompt ได้เร็ว
3. เขียน unit test ทันที ทั้งใน GUI (Apidog) และโค้ด Python (pytest, unittest.mock)
4. เลือกโมเดลให้เหมาะสม: Pro สำหรับ reasoning/text, Omni สำหรับ multi-modal
5. พยายามอยู่ใน context ≤256K เพื่อราคาถูกกว่า (เกินนี้ต้นทุนเพิ่มเท่าตัว)
6. OpenAI SDK Integration: แค่เปลี่ยน base_url กับ model สำหรับทีมที่ใช้ OpenAI เดิม

สรุป

ราคา MiMo-V2-Pro ที่ $1/1M อินพุต, $3/1M เอาต์พุต คือหนึ่งในโมเดล reasoning คุ้มค่าที่สุด Omni ขยายฟีเจอร์ไปยังงานมัลติโมดัลทุกชนิด (ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ) ใน API เดียว

ไม่ว่าจะสำรวจ API ผ่าน GUI (Apidog) หรือผสานใน Python พร้อม unit test MiMo-V2-Pro และ MiMo-V2-Omni ตอบโจทย์ workflow นักพัฒนายุคใหม่ เริ่มต้นด้วย Apidog ทดสอบ request ด้วยภาพ ก่อนเขียนโค้ด production

ลองใช้ Apidog ฟรี ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต

คำถามที่พบบ่อย

ราคา MiMo-V2-Pro คืออะไร?

$1 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต, $3 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต (≤256K); 256K–1M: $2/$6

ราคา MiMo-V2-Omni คืออะไร?

ราคาอินพุตข้อความเท่า Pro อินพุตมัลติโมดัล (รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ) จะถูกแปลงเป็นโทเค็นและคิดรวม ตรวจสอบที่ platform.xiaomimimo.com สำหรับเรตราคาล่าสุด

จะใช้ MiMo-V2-Pro API อย่างไร?

ใช้ OpenAI Python SDK ตั้งค่า base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1" และ model="mimo-v2-pro" ทดสอบด้วย Apidog ก่อนเขียนโค้ด

จะเขียน unit test สำหรับ MiMo API อย่างไร?

mock API ด้วย unittest.mock ใน Python และตรวจสอบโครงสร้าง response ใน Apidog ใช้แท็บ Tests ใส่ unit test JavaScript ทุกคำขอ

MiMo-V2-Pro กับ MiMo-V2-Omni ต่างกันอย่างไร?

Pro = ข้อความ reasoning, 1 ล้านล้านพารามิเตอร์, context 1M; Omni = มัลติโมดัล (ข้อความ, รูปภาพ, เสียง, วิดีโอ) ในสถาปัตยกรรมเดียว

ราคา MiMo-V2-Pro เปรียบเทียบกับ MiMo-V2-Flash อย่างไร?

Flash ถูกกว่า ($0.10/$0.30 ต่อ 1M) แต่ Pro เหมาะกับ reasoning/บริบทยาวกว่า เลือกตาม task complexity

เข้าถึง MiMo API ได้ที่ไหน?

Platform: platform.xiaomimimo.com ทั้ง Pro/Omni รองรับผ่าน third-party เช่น OpenRouter, Vercel AI Gateway

---

หมายเหตุ:

หากต้องการคู่มือการใช้งาน Apidog เพิ่มเติม ดูได้ที่ Apidog.com