将小米 Mimo AI 转换为 OpenAI 兼容 API，支持深度思考功能。
- ✅ OpenAI 兼容: 完全兼容 OpenAI API 格式
- ✅ 深度思考: 支持
reasoning_effort参数启用深度思考模式 - ✅ 流式响应: 支持 SSE 实时流式传输
- ✅ 账号轮询: 多账号负载均衡
- ✅ Web 管理: 内置管理界面，方便配置
- ✅ 异步支持: 基于 FastAPI 的高性能异步实现
- ✅ 自动文档: 自动生成 API 文档（访问
/docs）
cd mimo2api_python
pip install -r requirements.txtpython main.py服务将在 http://localhost:8080 启动。
访问 http://localhost:8080 打开管理界面，按照以下步骤配置：
-
获取凭证：
- 登录 aistudio.xiaomimimo.com
- 打开浏览器开发者工具 → Network
- 发送一条消息，找到
chat请求 - 右键 → Copy as cURL
- 粘贴到管理界面
-
配置 API Keys：
- 在管理界面设置自定义 API Key（逗号分隔多个）
- 默认为
sk-default
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-default" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2-flash-studio",
"messages": [
{"role": "user", "content": "你好"}
]
}'curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-default" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2-flash-studio",
"messages": [
{"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}
],
"reasoning_effort": "medium"
}'curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-default" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mimo-v2-flash-studio",
"messages": [
{"role": "user", "content": "写一首诗"}
],
"stream": true
}'| 端点 | 方法 | 功能 | 认证 |
|---|---|---|---|
/v1/chat/completions |
POST | OpenAI 兼容的聊天接口 | Bearer Token |
/api/config |
GET/POST | 获取/更新配置 | 无 |
/api/parse-curl |
POST | 解析 cURL 命令提取凭证 | 无 |
/api/test-account |
POST | 测试 Mimo 账号有效性 | 无 |
/ |
GET | 管理界面 | 无 |
/docs |
GET | API 文档（Swagger UI） | 无 |
配置文件 config.json 会自动创建在运行目录：
{
"api_keys": "sk-default,sk-custom",
"mimo_accounts": [
{
"service_token": "your_service_token",
"user_id": "123456",
"xiaomichatbot_ph": "your_xiaomichatbot_ph"
}
]
}PORT: 服务端口（默认 8080）
PORT=3000 python main.pymimo2api_python/
├── app/
│ ├── __init__.py # 包初始化
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── mimo_client.py # Mimo API 客户端
│ ├── models.py # OpenAI 数据模型
│ ├── routes.py # API 路由
│ └── utils.py # 工具函数
├── web/
│ └── index.html # 管理界面
├── main.py # 主程序入口
├── requirements.txt # 依赖列表
└── README.md # 项目文档
- Web 框架: FastAPI 0.115.5
- ASGI 服务器: Uvicorn 0.32.1
- HTTP 客户端: httpx 0.27.2
- 数据验证: Pydantic 2.10.3
通过设置 reasoning_effort 参数启用深度思考：
low: 低强度思考medium: 中等强度思考high: 高强度思考
流式响应格式：
{"choices":[{"delta":{"reasoning":"思考内容..."}}]}
{"choices":[{"delta":{"content":"回复内容..."}}]}非流式响应格式：
{
"choices": [{
"message": {
"content": "<think>思考内容</think>\n回复内容"
}
}]
}| 特性 | Go 版本 | Python 版本 |
|---|---|---|
| 性能 | 更高 | 良好 |
| 内存占用 | 更低 | 适中 |
| 部署 | 单一二进制 | 需要 Python 环境 |
| 开发效率 | 中等 | 更高 |
| 异步支持 | 标准库 | 原生异步 |
| API 文档 | 无 | 自动生成 |
| 类型检查 | 编译时 | 运行时（Pydantic） |
pip install -r requirements.txt# 自动重载模式
uvicorn main:app --reload --port 8080启动服务后访问：
- Swagger UI: http://localhost:8080/docs
- ReDoc: http://localhost:8080/redoc
# 更改端口
PORT=3000 python main.py- 在管理界面使用"测试"功能验证账号
- 重新获取最新的 cURL 命令
# 使用国内镜像
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple本项目基于原 Go 版本 mimo2api 重写。
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