MiMo代币快速使用指南 | AI生成和翻译
问题: 我的 Pro 月付计划还有 2 天到期,如何在到期前有效使用小米 MiMo 平台令牌?
回答:
你的计划已使用 106M 令牌,总配额 38B —— 几乎没怎么消耗。还剩 2 天,以下方法能帮你快速完成有价值的工作:
现在值得做的高价值事项
1. 批量调用 LLM API 处理现有项目
将你的 CLI 代理(ww、iclaw、zz)指向 MiMo 端点,替代 Anthropic/OpenAI。查看其文档中的基础 URL:
回答:
已查看文档。API 兼容 OpenAI,因此可立即接入任何工具。
快速配置
export MIMO_API_KEY="your_key_here"
基础 URL:https://api.xiaomimimo.com/v1
最新模型:mimo-v2.5-pro
2 天内高效消耗令牌的方法
根据你的背景(CLI 代理、博客、笔记处理管道),以下是实际可做的事:
1. 将其接入现有 CLI 代理,作为廉价后端
由于兼容 OpenAI,只需替换 base_url:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["MIMO_API_KEY"],
base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1"
)
将 ww/zz/iclaw 指向此处而非 OpenAI。若你已使用 OpenAI SDK,无需改动代码。
2. 批量处理你的博客文章或笔记
你约有 400 篇博客和 8000 条笔记。可对其批量进行 LLM 处理:
import os, glob
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=os.environ["MIMO_API_KEY"], base_url="https://api.xiaomimimo.com/v1")
for post in glob.glob("~/blog/_posts/*.md"):
with open(post) as f:
content = f.read()
resp = client.chat.completions.create(
model="mimo-v2.5-pro",
messages=[
{"role": "user", "content": f"提取关键技术概念并生成 5 道测验题:\n\n{content}"}
],
max_completion_tokens=1024
)
print(resp.choices[0].message.content)
想法:生成闪卡、提取概念图谱、创建摘要、发现笔记中的空白处。
3. 将其用作数学/代码问题的推理模型
MiMo-V2.5-Pro 具备推理能力(reasoning_content 字段)。适用于:算法推导、证明检查、你正在学习的 Transformer 数学。
curl -s -X POST 'https://api.xiaomimimo.com/v1/chat/completions' \
-H "api-key: $MIMO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2.5-pro",
"messages": [{"role":"user","content":"逐步推导交叉熵损失对 logits 的梯度"}],
"max_completion_tokens": 2048,
"temperature": 1.0
}' | jq '.choices[0].message'
4. 将其接入 Claude Code / Cline / OpenCode
文档中提供了专门的 Claude Code 集成页面。你可将 MiMo 用作代理编程会话的后端——大规模免费消耗令牌。
在 Claude Code 配置中设置:
{
"api_url": "https://api.xiaomimimo.com/anthropic",
"api_key": "your_mimo_key",
"model": "mimo-v2.5-pro"
}
5. 多模态/音频(如有相关内容)
它支持图像、音频和视频理解。如果你有录制的演讲、代码截图或图表需要处理,现在是时候了。
TL;DR 优先级排序
- 在现有代理中替换 base_url → 在真实工作中立即消耗令牌
- 通过摘要/问答生成管道批量处理笔记/博客
- 运行偏重推理的任务(数学、架构设计),这些任务通常每令牌费用更高
- 在 Claude Code/Cline 中配置为后端,用于代理编程
你还有约 37.9B 令牌剩余——即使高强度使用 API,2 天内也消耗不了多少,因此专注于能产生实际价值的任务,而不是为消耗而消耗。
参考文献: