7月1日消息,小米 MiMo API 平台正式上线兼容 OpenAI Responses API 格式的调用接口,支持流式输出、函数调用、深度思考、结构化输出和图像输入。Codex 用户现在可以直接对接 MiMo,无需再通过第三方转接工具。MiMo 同时发布了 Codex 配置指南,按量付费和 Token Plan 两种方式均已支持 Responses 协议。
此前的兼容性断层和开发者社区的自救
MiMo 此前仅支持 OpenAI Chat Completions 格式,调用地址为 v1/chat/completions,而 Codex CLI 新版本已弃用 chat 协议,强制要求 wire_api 参数设为 responses,对应调用 v1/responses 端点。两个端点不兼容导致 Codex 用户直连 MiMo 时返回 404 错误。6 月 18 日,有开发者在 MiMo 的 GitHub 仓库提交 Feature Request,明确请求添加 v1/responses 端点以兼容 Codex 和 Cursor 等工具。
在官方支持缺位的这段时间,开发者社区自行开发了 codex-mimo-shim,一个用 Rust 编写的本地代理,将 Responses 格式的请求转译为 Chat Completions 格式再转发给 MiMo。这一工具在 GitHub 上有多个分支版本,已经过 Codex 0.116.0 和 0.130.0 的实测验证。
Responses API 的能力边界和当前限制
根据 MiMo 官方文档,新上线的 Responses API 支持的核心能力包括流式输出、函数调用、深度思考、结构化输出和图像输入,深度思考能力通过 reasoning 参数中的 effort 字段控制。当前适用模型为 MiMo V2.5 系列,其中 mimo-v2.5-pro 支持 1M 上下文窗口和 128K 最大输出。
文档同时标注了若干兼容性限制。background、previous_response_id 和 context_management 三个参数不受支持,携带这些参数的请求会被忽略或触发错误。深度思考的 effort 参数虽然提供了 none、low、medium、high 四个档位,但 low、medium 和 high 的实际行为完全一致,尚未实现细粒度的推理强度区分。此外,MiMo V2 系列模型已于 6 月 30 日正式下线,开发者需迁移至 V2.5 系列。
Codex 配置已从 Shim 转向原生对接
MiMo 同步更新了 Codex 配置文档,给出了按量付费和 Token Plan 两种接入方式的完整配置示例,wire_api 统一设为 responses。这意味着此前依赖 codex-mimo-shim 的开发者可以移除本地代理,直接使用 MiMo 官方端点。文档还提供了自定义模型目录配置方式,支持在 Codex CLI 内通过模型切换指令选择 MiMo 模型及推理级别。
对 MiMo 开发者生态的实际意义取决于兼容深度
Responses API 的上线解决了 MiMo 接入 Codex 的直接痛点,但其价值不止于 Codex 一个客户端。Responses API 正在成为 AI 编程工具链的事实标准接口,Cursor、Zed、Codex 等工具均以此为主要对接协议。MiMo 补上这个端点,等于拿到了进入主流 AI 编程工具生态的入场凭证。
但当前的兼容深度仍有差距。不支持多轮上下文续接参数,意味着多轮对话的上下文管理需要客户端自行维护,上下文管理参数缺失则可能影响长会话场景下的上下文压缩和截断策略。推理强度没有细粒度区分也限制了开发者对成本和质量的精细控制。这些功能在 OpenAI 原生 API 中已经可用,MiMo 后续是否跟进补齐,将决定其在编程工具生态中能走多远。