Erro timeout: o que fazer quando mimo-v2.5 falha

Um timeout significa que o cliente desistiu antes de a resposta chegar. Requisições em streaming para LLMs são as mais afetadas, porque o modelo pensa antes do primeiro token e essa fase não produz nenhum byte.

Timeout não é um código de status HTTP, e sim um limite de espera do cliente. A requisição normalmente chegou ao gateway e foi encaminhada ao upstream, mas o modelo não gerou resultado dentro do tempo que você definiu. Contexto longo, saída longa e chamadas sem streaming são os três gatilhos mais comuns.

mimo-v2.5 é fornecido por Xiaomi. Tudo nesta página — causas, correções e dados medidos — é compilado a partir do comportamento real deste modelo na camada de gateway.

Neste gateway, o gatilho mais comum é: O timeout do cliente está baixo demais. A primeira ação recomendada é: Aumente o timeout do cliente para 300 segundos ou mais.

Causas comuns

  • O timeout do cliente está baixo demais
  • Um prompt ou contexto longo eleva a latência do primeiro token
  • O modelo está processando uma tarefa longa de raciocínio
  • Oscilação de rede

Como resolver

  • Aumente o timeout do cliente para 300 segundos ou mais
  • Ative o streaming para não esperar a resposta inteira
  • Encurte o contexto ou use um modelo mais rápido
  • Reduza max_tokens

Nova tentativa com backoff exponencial

O código abaixo tenta novamente quando mimo-v2.5 retorna timeout: até 5 tentativas, com espera crescente e jitter aleatório para que chamadas concorrentes não repitam ao mesmo tempo. Leia a URL base e a API key de variáveis de ambiente, nunca as deixe fixas no código.

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'


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"}]))

Dados-chave deste modelo

Endpoint da APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatível com OpenAIOpenAI-compatible
FornecedorXiaomi
Contexto1M
RecursosReasoning, Tools, Files, Open Weights, Vision, Audio
Formatos de APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Fórmula de cobrançap * 0.14 + cr * 0.0028 + c * 0.28

Perguntas frequentes

timeout está relacionado à cobrança de mimo-v2.5?

Não há cobrança: só conta para o consumo a saída efetivamente gerada. Só é cobrada a saída já produzida; a parte falha não. A cobrança segue p * 0.14 + cr * 0.0028 + c * 0.28: sem saída, sem cobrança. O preço de entrada fica em torno de $0.14 por milhão de tokens. Ao estimar o custo a partir de p * 0.14 + cr * 0.0028 + c * 0.28, inclua também o orçamento de retentativas.

Preciso subir de plano para resolver timeout em mimo-v2.5?

Tanto elevar o limite do plano quanto reduzir a frequência de chamadas ajuda. A cobrança segue p * 0.14 + cr * 0.0028 + c * 0.28: sem saída, sem cobrança. O preço de entrada fica em torno de $0.14 por milhão de tokens. Confira primeiro saldo e limites de taxa no console, depois o código.

Cachear resultados reduz timeout?

Reduza primeiro a concorrência — a maior parte dos problemas de throughput desaparece. Este modelo tem janela de contexto de 1M e é da Xiaomi. Um contexto de 1M significa que entradas longas aumentam a latência do primeiro token. Comece com concorrência baixa, observe por alguns minutos e depois aumente. Suavize os picos com lotes ou uma fila — mais estável que aumentar a concorrência em tempo real.

Em staging funciona mas produção retorna timeout: o que muda?

Guarde o id da requisição e o corpo bruto da resposta, senão não há como rastrear. Este modelo é servido por Xiaomi, então o status upstream segue os anúncios do fornecedor. Reproduza primeiro em ambiente de teste com o mesmo corpo de requisição.

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Dados atualizados: 2026-10-11 19:15

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