Errore 400: cosa fare quando mimo-v2.5-pro fallisce

Un 400 significa che la richiesta stessa non è valida: campo mancante, tipo errato o parametro non supportato da questo modello. Riprovare non serve; va modificato il corpo della richiesta.

400 Bad Request significa che il server rifiuta la richiesta perché il body non è valido. A differenza dei 5xx, un 400 non si risolve ritentando: otterrai sempre la stessa risposta. I parametri vanno corretti prima.

mimo-v2.5-pro è fornito da Xiaomi. Tutto in questa pagina — cause, soluzioni e dati misurati — è ricavato dal comportamento reale di questo modello al livello del gateway.

Su questo gateway, la causa più comune è: Manca un campo obbligatorio (model o messages). La prima azione consigliata è: Confronta il corpo con la tabella dei parametri di questa pagina.

Cause comuni

  • Manca un campo obbligatorio (model o messages)
  • Un parametro ha il tipo errato
  • Un parametro non è supportato da questo modello
  • messages è malformato o role ha un valore non valido

Come risolvere

  • Confronta il corpo con la tabella dei parametri di questa pagina
  • Rimuovi i parametri non supportati e riprova
  • Verifica che messages sia un array con valori role validi
  • Parti da una richiesta minima e aggiungi i parametri uno alla volta

Retry con backoff esponenziale

Il codice qui sotto ritenta quando mimo-v2.5-pro restituisce 400: fino a 5 tentativi, con attesa crescente e jitter casuale per evitare che le chiamate concorrenti ritentino insieme. Leggi base URL e API key dalle variabili d’ambiente, non inserirle hardcoded.

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"}]))

Dati chiave di questo modello

Endpoint APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatibile con OpenAIOpenAI-compatible
FornitoreXiaomi
Contesto1M
FunzionalitàReasoning, Tools, Open Weights
Formati APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Formula di fatturazionep * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87

Domande frequenti

I retry devono aggiungere jitter casuale?

Di solito non serve cambiare il codice, solo il ritmo delle chiamate. Riprovare è il primo passo più efficace. Con la fatturazione p * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87, le richieste fallite non rientrano nel consumo. Imposta il limite di ritenti a 3–5 e aggiungi del jitter. Usa il backoff esponenziale per gli errori ritentabili e restituisci subito l’errore per gli altri.

Condividere una key tra più servizi rende 400 più probabile?

Sia alzare il limite del piano sia ridurre la frequenza delle chiamate aiuta. Il prezzo di input è circa $0.44 per milione di token. Con la fatturazione p * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87, le richieste fallite non rientrano nel consumo. Stimando il costo da p * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87, includi anche il budget per i ritenti.

400 è legato a come viene fatturato mimo-v2.5-pro?

Nessun addebito: conta solo l’output effettivamente generato. Viene fatturato solo l’output già prodotto, non la parte fallita. Il prezzo di input è circa $0.44 per milione di token. Con fatturazione p * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87, il costo degli output lunghi deriva soprattutto dai token di output. Controlla prima saldo e limiti di velocità nella console, poi il codice. Stimando il costo da p * 0.435 + cr * 0.0036 + c * 0.87, includi anche il budget per i ritenti.

Quanta concorrenza è sicura?

Abbassa prima la concorrenza: la maggior parte dei problemi di throughput scompare. Questo modello ha una finestra di contesto di 1M ed è di Xiaomi. Un contesto di 1M significa che input lunghi aumentano la latenza del primo token. Per output lunghi, porta il timeout a 60 secondi o più.

Altri errori su questo modello

Altri modelli con lo stesso errore

Torna alla pagina del modello

Dati aggiornati: 2026-10-10 18:30

Supporto tecnicoAssistenza online
Torna in alto