Erreur timeout : que faire quand mimo-v2.5-pro échoue

Un timeout signifie que le client a abandonné avant l'arrivée de la réponse. Les requêtes LLM en streaming y sont les plus exposées, car le modèle réfléchit avant le premier token et cette phase ne produit aucun octet.

Un timeout n’est pas un code de statut HTTP, mais une limite d’attente côté client. La requête a généralement atteint la passerelle et été transmise à l’upstream, mais le modèle n’a pas produit de résultat dans le temps imparti. Contexte long, sortie longue et appels sans streaming sont les trois déclencheurs les plus courants.

mimo-v2.5-pro est fourni par Xiaomi. Tout sur cette page — causes, correctifs et données mesurées — est établi à partir du comportement réel de ce modèle au niveau de la passerelle.

Sur cette passerelle, le déclencheur le plus courant est : Le délai d'attente du client est trop court. La première action recommandée : Portez le délai du client à 300 secondes ou plus.

Causes fréquentes

  • Le délai d'attente du client est trop court
  • Un prompt ou un contexte long augmente la latence du premier token
  • Le modèle traite une longue tâche de raisonnement
  • Gigue réseau

Comment corriger

  • Portez le délai du client à 300 secondes ou plus
  • Activez le streaming pour ne pas attendre toute la réponse
  • Raccourcissez le contexte ou utilisez un modèle plus rapide
  • Réduisez max_tokens

Nouvelle tentative avec backoff exponentiel

Le code ci-dessous réessaie lorsque mimo-v2.5-pro renvoie timeout : jusqu’à 5 tentatives, avec une attente croissante et un jitter aléatoire pour éviter que les appels concurrents ne réessaient simultanément. Lisez l’URL de base et la clé API depuis les variables d’environnement, ne les écrivez jamais en dur.

import os, time, random
import requests

BASE  = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")   # e.g. https://<your-gateway>/v1
KEY   = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
MODEL = 'mimo-v2.5-pro'


def chat(messages, retries=5):
    """Retry with exponential backoff + jitter."""
    for i in range(retries):
        try:
            r = requests.post(
                BASE + "/chat/completions",
                headers={"Authorization": "Bearer " + KEY},
                json={"model": MODEL, "messages": messages, "stream": True},
                timeout=60,
            )
            if r.status_code == 429 or r.status_code >= 500:
                time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
                continue
            r.raise_for_status()
            return r.json()
        except requests.exceptions.Timeout:
            time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
    raise RuntimeError("gave up after " + str(retries) + " retries")


print(chat([{"role": "user", "content": "hello"}]))

Données clés de ce modèle

Point de terminaison APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatible OpenAIOpenAI-compatible
FournisseurXiaomi
Contexte1M
CapacitésReasoning, Tools, Open Weights
Formats d’APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Formule de facturationp * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87

Questions fréquentes

Partager une clé entre plusieurs services rend-il timeout plus probable ?

Il s’agit surtout d’un quota, non d’une panne du modèle. Le prix d’entrée est d’environ $0.44 par million de tokens. Avec la facturation p * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87, le coût des sorties longues vient surtout des tokens de sortie. Vérifiez d’abord le solde et les limites de débit dans la console, ensuite le code.

Les requêtes échouées comptent-elles dans mon quota de débit ?

Aucune facturation : seule la sortie réellement produite compte dans l’usage. Seule la sortie déjà produite est facturée, pas la partie échouée. La facturation suit p * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87 : sans sortie, aucun débit. Avec la facturation p * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87, le coût des sorties longues vient surtout des tokens de sortie. En estimant le coût à partir de p * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87, incluez aussi le budget de relances.

Quel niveau de concurrence est sûr ?

Ici les vraies variables sont la concurrence et les délais d’attente, pas le modèle. Ce modèle dispose d’une fenêtre de contexte de 1M et vient de Xiaomi. Un contexte de 1M signifie que les longues entrées allongent nettement la latence du premier token. Ajoutez une couche de cache pour que les requêtes répétées n’atteignent pas toutes le modèle.

timeout affecte-t-il d’autres modèles du même compte ?

Cette erreur ne dépend pas de la capacité du modèle, elle est au niveau de la passerelle. C’est généralement passager et se rétablit tout seul. Les balises de capacité de ce modèle sont Reasoning, Tools, Open Weights. Si l’erreur persiste plusieurs minutes, contactez le support de la plateforme pour confirmer l’état en amont. Déterminez d’abord si c’est au niveau du compte ou du modèle ; les deux demandent un traitement totalement différent.

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Données mises à jour: 2026-10-10 12:10

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