MiMo Code
通过 OpenCode 分支 MiMo Code 将 Inferway 添加为自定义服务商。
将 Inferway 添加为 MiMo Code 的自定义服务商。接入前，请确认账户已开通模型访问。
当前 Inferway 模型配置参数
本客户端尚无针对 z-ai/glm-5.3 的验证记录；以下配置仅供参考。
开始之前
先按官方说明安装客户端。本文的 Pi 指 pi-mono coding agent；Hermes 指 Nous Research 的 Hermes Agent。
账户开通后，在控制台的「API 密钥」页创建密钥。建议给这个客户端单独建一把；花费上限可以用项目的月度预算来控制。live 和 test 两种前缀走的是同一套推理和计费流程，test 只是环境标签，不代表免费，也不是模拟推理。
Inferway 地址需要 Inferway Key；OpenRouter Key 用于 OpenRouter，不能直接用于此地址。
将 Key 保存在客户端凭证存储或本机环境中，不要粘贴到提示词、截图或提交到仓库的配置文件。终端示例适用于 macOS / Linux 的 bash、zsh。
在当前终端设置 Key
下面的交互输入会隐藏 Key，并避免将其写入命令历史。请从同一个终端启动客户端；另外打开的应用可能无法继承该变量。
printf 'Inferway API key: ' IFS= read -r -s INFERWAY_API_KEY printf '\n' export INFERWAY_API_KEY
确认地址和模型
使用完整模型 ID z-ai/glm-5.3。Base URL 只包含一次 /v1，不要在 Base URL 设置中添加 /chat/completions。确认下方响应中包含该模型 ID。
curl --fail-with-body --silent --show-error --max-time 30 \ 'https://api.inferway.ai/v1/models' \ -H "Authorization: Bearer $INFERWAY_API_KEY"
保存用户配置
将以下内容保存为 ~/.config/mimocode/mimocode.jsonc（项目级为 <repo>/.mimocode/mimocode.jsonc）。这是配置路径，不是 ~/.mimocode——后者是安装目录。
{
"$schema": "https://mimo.xiaomi.com/mimocode/config.json",
"model": "inferway/z-ai/glm-5.3",
"provider": {
"inferway": {
"name": "Inferway",
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"only_configured_models": true,
"options": {
"baseURL": "https://api.inferway.ai/v1",
"apiKey": "{env:INFERWAY_API_KEY}"
},
"models": {
"z-ai/glm-5.3": {
"name": "z-ai/glm-5.3",
"tool_call": true,
"temperature": true,
"reasoning": true,
"attachment": true,
"interleaved": {
"field": "reasoning_content"
},
"modalities": {
"input": [
"text",
"image"
],
"output": [
"text"
]
},
"limit": {
"context": 1000000,
"output": 128000
},
"variants": {
"high": {
"reasoningEffort": "high"
},
"none": {
"reasoningEffort": "none"
},
"low": {
"disabled": true
},
"medium": {
"disabled": true
}
}
}
}
}
}
}三个必须保留的字段
顶层 model 是 inferway/ 加上模型 id。模型 id 本身带斜杠，所以最终形如 inferway/inferway/<model>：MiMo 只按第一个斜杠切分 provider，少写一段就找不到模型。
variants 里的 low 和 medium 必须 disabled。否则 MiMo 会自动生成 low、medium、high 三档并发出 Inferway 不支持的档位；屏蔽后 --variant high 发 high、--variant none 发 none，medium 不会被发送。
limit.context 和 limit.output 必须成对出现：只写一个会校验失败。
启动 MiMo Code
在项目目录内运行 mimo；mimo run 一次性执行任务并指定 variant。mimo models inferway 可列出该服务商已配置的模型。
mimo # one-shot with an explicit variant: mimo run -m 'inferway/z-ai/glm-5.3' --variant high 'Reply with exactly: connected'
确认接入成功
- 使用配置的服务商和模型开启新会话，发送“只回复：连接成功”，确认收到文本且没有 API 错误。
- 打开控制台的「请求」页，查看请求状态和 Token 用量。
- 处理代码任务时，让客户端读取一个非敏感文件。应用修改前，请先检查它提出的改动。
费用与用量
实际用量由 Inferway 记录：控制台的「请求」页能看到每次请求的状态和 Token 用量，「用量」页是汇总。客户端本地显示的数字只是它自己的估算，不是实际扣费，一切以控制台为准。
验证状态
该模型在本客户端尚无验证记录：以下配置仅供参考，不构成针对该模型的已验证接入。
请求失败时
认证失败：检查 Key 是否存在、有效且获准使用该模型，并从设置变量的终端重新打开客户端。排错时不要输出完整 Key。
地址或模型错误：检查是否重复添加 /v1，使用公布的完整模型 ID，并确认客户端选择 Chat Completions。请求发往 /responses 或 /completions 时，换 Key 无法解决。
额度或超时：检查钱包余额和 Key 限额，按 Retry-After 等待，并缩短输入或降低输出上限。长输出保持流式传输，排错期间避免 Agent 连续重试。
联系支持时提供客户端版本、模型 ID、请求时间和可用的 request ID；请遮盖凭证和源码。