Agent学习——xiaomi MiMo V2 Flash大模型的API申请

一、官网链接（申请API）

官网链接：https://mimo.xiaomi.com/zh/blog/mimo-v2-flash

打开官网链接，然后鼠标滑动到最下面，点击API Platform跳转到API使用网页，点击申请API

二、API使用方法（如无小米账号记得预先注册小米账号，目前平台仅提供小米账号登录）

Xiaomi MiMo API 开放平台兼容 OpenAI API 、Anthropic API 两种主流 API 格式，
① OpenAI API 使用方式

先使用配置依赖：pip install -U openai，下面是使用方式：
python 复制代码
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-cfg3buzvnarzefghdr2f7bcddexagdh23o0lhun19sj256s1",   # 这里和官方给的方式有点区别，不知道为什么官方的方式在我的电脑上一直报错
    base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="mimo-v2-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "请从以下文本提取技术参数并转成JSON（cpu/memory/storage）：\n小米 14 Ultra 配备骁龙 8 Gen 3 芯片，16GB LPDDR5X 内存，1TB UFS 4.0 闪存。"}
    ],
    max_completion_tokens=1024,
    temperature=0.8,
    top_p=0.95,
    stream=False,
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}
)

print(completion.choices[0].message.content)
运行成功界面：

②Anthropic API 使用方式：

先使用配置依赖：pip install -U anthropic，下面是使用方式：
python 复制代码
import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-cfg3buzvnarzefghdr2f7bcddexagdh23o0lhun19sj256s1",
    base_url="https://api.xiaomimimo.com/anthropic"
)

message = client.messages.create(
    model="mimo-v2-flash",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful assistant.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "请从以下文本提取技术参数并转成JSON（cpu/memory/storage）：\n小米 14 Ultra 配备骁龙 8 Gen 3 芯片，16GB LPDDR5X 内存，1TB UFS 4.0 闪存。"}]}
    ],
    top_p=0.95,
    stream=False,
    temperature=0.8,
    stop_sequences=None,
    thinking={"type": "disabled"}
)

print(message.content)
运行结果：

三、模型参数说明

temperature: 表示结果的随机性，其值越大说明模型输出越具有不确定性

top_p: 表示控制模型生成文本的多样性，其值越大说明文本的多样性越高

对应任务的官方参数设置值推荐：

参考资料：https://platform.xiaomimimo.com/#/docs/welcome