MiMo API 文档视频理解
使用 MiMo-V2-Omni 进行视频理解和分析。
MiMo-V2-Omni 支持视频理解功能，你可以发送视频内容进行分析、描述和视觉问答。视频可以通过 URL 或 base64 编码数据提供。
使用视频 URL
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your_mimo_api_key",
base_url="https://api.mimo-v2.com/v1"
)
completion = client.chat.completions.create(
model="mimo-v2-omni",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "这个视频里发生了什么？"},
{
"type": "video_url",
"video_url": {"url": "https://example.com/video.mp4"}
}
]
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)使用 Base64 编码视频
from openai import OpenAI
import base64
client = OpenAI(
api_key="your_mimo_api_key",
base_url="https://api.mimo-v2.com/v1"
)
with open("video.mp4", "rb") as f:
video_data = base64.b64encode(f.read()).decode()
completion = client.chat.completions.create(
model="mimo-v2-omni",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "描述这个视频中发生了什么"},
{
"type": "video_url",
"video_url": {"url": f"data:video/mp4;base64,{video_data}"}
}
]
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)Token 消耗
视频内容的 Token 消耗远高于图片或文本，因为模型需要逐帧分析。Token 用量取决于：
- 视频时长：视频越长，消耗的 Token 越多。
- 分辨率：分辨率越高，采样细节越多。
- 帧率：模型会按固定间隔从视频中采样帧。
视频内容可能消耗大量 Token。建议使用较短的片段或较低的分辨率来控制成本。对于长视频，建议提取关键帧作为图片输入。