雷峰网讯 大模子要如何收费，众说纷纭。今天最常见的是订阅制，齐说模子是新时间的基建，但没见谁家电表是包月的。手脚模子层的后来居上，4 月 3 日，小米发布了第一款"走字儿"的 Token Plan。

在这套计费决策中，Token 浮滥的最小计数单元被和洽为 Credit。用户为后者付费，购买额度不一的套餐。在调用 MiMo 系列的不同模子时，每个 Credit 点数也对应着不同的 Token 额度，换算比举例下：

MiMo-V2-Omni 256k 高下文：1x（浮滥 1 Token = 1 Credit）

MiMo-V2-Pro 256k 高下文： 2x（浮滥 1 Token = 2 Credits）

MiMo-V2-Pro 256k~1M 高下文： 4x（浮滥 1 Token = 4 Credits）

MiMo-V2-TTS：0x（限时免费，不浮滥 Credit）

近似流量包的设计让用户对模子调用有了更大的解放度。在 Anthropic、OpenAI、阿里等主流模子厂商齐通过" 5 小时滚动窗口"截止用户的使用时辰时，小米这次推出的 Token Plan 取消了这一法例，因循用户蚁合浮滥 Token，编程 vibe 到爽。

这是一套透顶不同的计费逻辑。

对用户而言，传统的订阅制是用固定本钱换取模子调用权利，逻辑浮浅清亮，易于接管。但任务难度的波动让平台本钱难以展望，模子厂商对用户加以使用时辰和每周恳求次数上限的截止，齐是为贬责这一问题。

另一种常见决策是按模子调用次数计费，相似不错幸免用户遭遇帐单冲击。但相似是一次恳求，复杂任务编程和修改一份简历的 Token 本钱天壤之隔，这种决策难以在计费上体现出不同任务的复杂度，专科开拓者的 Token 本钱最终会被小白玩家沿路摊派。

而小米从 Credit 到 Token 的换算，是对模子文本处理量径直计费，逻辑上确乎更易于公说念地筹谋每个任务的本色本钱。它把 AI 服务从一种固定消费，变成了随任务难度调换的弹性浮滥。

但问题在于，Token 是模子想考的最小单元，日常用户却难以预估一项任务的本色浮滥。当模子输出从单轮的回答转向径直托付任务末端，Token 浮滥量更是会呈指数级加多，对用户而言又是一重贯通职守。

模子成为新一代基础设施的将来已成定局。在 Claude Code、OpenClaw 越发庸俗地插足坐褥环境时，什么是更合理的计费决策？

Xiaomi MiMo Token Plan 提供了一种全新的可能，对它的评价相似应该回到实在场景。为此咱们向 Mimo V2 Pro 下达了实在的任务教唆，望望模子的发达如何，以及小米为此开出了什么样的价钱。

01

核心实测：复杂架构设计与多 Agent 协同科研

在 OpenClaw 框架之下，咱们基于 MiMo V2 Pro 搭建了一套多变装结合系统，将科研经过拆解为五个相对矫健的职责：标的狡计、算法已毕、学术写稿、文件整理与数据处理。对应地，咱们引入了五个不同变装的 Agent，分别承担不同类型的任务：

唐僧：科研政策与标的狡计（想明晰要去哪）

孙悟空：算法开拓和工程落地（把事干出来）

猪八戒：学术写稿与抒发（把话证实晰）

沙僧：文件整理与常识不停（把信息理顺）

白龙马：数据处理与经过自动化（把基础打好）

现在大模子落地应用在工程技能上存在诸多挑战。一个常见表象是小范围的代码生成已不在话下，但面对复杂架构时，模子经常会出现一致性等问题。

为此咱们将首个测试任务交给孙悟空 Agent，条款它基于公开文分内类数据集，完成一个"小样本垂直范畴文分内类基线系统"的开拓，借此不雅察 MiMo V2 Pro 在代码已毕、复现以及工程封装上的发达。

经过 3-4 小时的运行，悟空构建了完竣的框架与细节。

核心功能方面，悟空按需务已毕了 TF-IDF+LogReg 传统机器学习道路和 BERT fine-tuning 深度学习道路，秘籍了不同狡计资源场景，况兼从数据下载、读取、清洗、鉴识、考验到评估的全经过闭环，酿成了可复现的 ML pipeline。

工程化托付相似法式。通过 train.py 和 evaluate.py 提供和洽进口，妥贴 Python 口头常规。实际末端表格结合模子优劣分析的结构化输出，更展现了 MiMo V2 Pro 的智力不啻于跑通代码，更在于证实末端。

另一项测试任务是多 Agent 的协同科研。

咱们条款五个 Agent 协同完成一个微型科研口头，口头主题为"面向垂直范畴 LLM 的轻量化蒸馏琢磨"，任务内容秘籍了从课题立项到可投稿初稿的完竣闭环。这一任务旨在检会 OpenClaw 场景下 MiMo V2 Pro 的智能体结合智力。

值得着重的是，收到具体单干之后，MiMo V2 Pro 并未径直输出末端，而是进行即时的变装分离，让每个 Agent 齐凭据自身变装明确了输入依赖和输落发具。其中唐僧的输出会成为另外四个 Agent 的输出，沙僧检索到的文件会成为孙悟空实际设计的参考，后者又是白龙马进行 workflow 设计的依据，临了系数中间末端齐服务于猪八戒的论文初稿。

这种有向无环图式的依赖结构能被模子自动识别，标明   MiMo V2 Pro   不仅对 Agent 的结合范畴有着清亮的贯通，况兼真确剖析了任务。

不错看到，在职务第一阶段领先由唐僧界说了"医疗 + 金融，≤ 3B 小模子蒸馏"的琢磨方针，沙僧后续的文件调研进一步秘籍了白盒 / 黑盒 / 垂直范畴，识别出 DDK、MiniLLM、GKD 等 SOTA 行径。

同期手脚协调核心，唐僧后续还奉行了两轮结合反馈和对中间后果的和洽验收，绝顶是在职务的第三阶段实时识别出了孙悟空和白龙马的托付蔓延问题，启动支撑机制。

值得着重的是在第二轮结合反馈中，唐僧提议建议"缩小迭代周期至 3 天 checkpoint "。在履历了孙悟空和白龙马的拖延之后，发达出了对任务的迭代复盘，这是 MiMo V2 Pro 奉行长程任务不成或缺的智力。

MiMo V2 Pro 的编程和用具调用智力使其很是擅所长理多才略任务，同期 1M 级的超长高下文建树，让该模子在处理具有长代码需求的架构级任务中愈加胜任。这些发达，齐意味着 MiMo V2 Pro 不是浮浅的对话模子，而是为复杂任务和开拓场景而生。

两次托付末端均水平在线，那么本钱如何？

谜底约为一个 Lite 套餐额度的 60％。

02

从订阅制到流量包，2026世界杯竞猜谁动了我的恳求次数

Xiaomi MiMo Token Plan 提供了四档套餐：

Lite（中国 ¥ 39/ 月，外洋 $6/ 月） —— 0.6 亿（60M）Credits，可奉行约 120 个中等 ~ 复杂任务 。妥贴刚战斗 AI 开拓的探索者，以一杯咖啡的价钱启动。

Standard（中国 ¥ 99/ 月，外洋 $16/ 月） —— 2 亿（200M）Credits，可奉行约 400 个中等 ~ 复杂任务 。为日常依赖 AI 提效的办公与开拓者用户打造的主力决策。

Pro（中国 ¥ 329/ 月，外洋 $50/ 月） —— 7 亿（700M） Credits，可奉行约 1400 个中等 ~ 复杂任务 。面向将 AI 深度镶嵌就业流的专科用户。

Max（中国 ¥ 659/ 月，外洋 $100/ 月） —— 16 亿（1600M）Credits，可奉行约 3200 个中等 ~ 复杂任务 。为全天候高强度使用的开拓者准备，近乎无截止的使用体验。

这种多档位套餐、按 Credit 点数折算 Token 浮滥的模式，意味着在传统"一个会员打包世界"的服务决策之后，又出现了真确按量计价的 AI 套餐。

但不知说念小米有莫容或猜想的是，这种计费模式在应用中带来了全新的困惑：我开的套餐到底能用多久？一次 Coding 任务会浮滥若干 Token？多轮调试的过程，会不会花光我的系数额度，以致代码没调试完额度就没了？

用户再次想起了被账单冲击诓骗的震惊。

绝顶是在 Coding 场景中，不同于一般的对话，多轮调试、复制粘贴长代码、赓续追问与修改的任务属性，齐会将 Token 浮滥量拉到惊东说念主的高度，而这是东说念主脑难以预估的。至少在追求清亮的预算不停时，今天的大大宗用户对 Token 浮滥尚不具备可靠的直观，这不免让小米的 Token Plan 变成一笔"糊涂账"。

那么抛开豪情成分，小米让模子更低廉了吗？

对比各家厂商面向专科用户的 Pro 版块套餐，单一价钱维度上，小米在一众厂商中不占上风。但这个对比的不公说念之处在于，用户为智能付费，各家套餐背后的模子性能却各不换取。

MiMo V2 Pro 原生因循 1M 高下文窗口，上表的套餐中，只好阿里云百真金不怕火的 qwen3.5-plus 和 qwen3-coder-plus 达到了这一水平，其余模子高下文窗口多截止在 256K 以下。

小米对 MiMo 的定位是 " 面向 Agent 时间的旗舰基座模子 "。可想而知的是，Agent 在多轮狡计任务中保留历史对话时，累计 Token 会飞速增长，每次调用用具的复返末端也会追加到高下文中，而长链推理自身又是另一个 Token 浮滥大户。

在这一场景下，Credit 和 Token 的换算，更像是因循用户为高下文窗口自身付费，将 1M 的超长高下文从本钱职守变成价值锚点。手脚 MiMo-V2-Pro 的核心智力，这恰是其在坐褥环境中的互异化价值场所。低廉与否，取决于任务场景。

而值得着重的是，自然小米是 Token "流量包"的开创者，但今天更常见的订阅制也并非无尽 Token。

除了单次任务中，模子高下文窗口的硬性技能截止除外，用户还濒临着隐性的经济敛迹机制。此前就曾有效户响应称，火山方舟 Coding Plan 标称配额为每 5 小时 6，000 次恳求，但本色会凭据单次恳求的 Token 浮滥量折算为屡次恳求，且不同模子的荫藏倍率不同。

火山的复兴则是，"时时一次用户发问会触发屡次模子调用，且每次模子调用均司帐入一次额度浮滥，因此本色浮滥的恳求次数一般会多于用户发问次数。"

阿里云百真金不怕火的 Coding Plan 也存在近似的截止，当输入超出允许长度时模子会复返报错信息，官方推选的贬责决策是精简输入或切换高下文窗口更长的模子。

算力本钱压力让 Coding Plan 没概念真确已毕非论 Token 浮滥的计费模式，因而在狡计恳求次数时，会对超长高下文的任务适用刑事就业倍数。如若说面对小米的 Token Plan 时，大大宗用户还莫得养成估算任务 Token 浮滥量的直观，那么 Coding Plan 也仅仅用模子调用次数"预估值"的表述糊涂了争议地带。

Token 的价钱，一直齐写在账单里。

03

Token 计费的生态逻辑

从 2026 年头的加价潮，到小米率先径直凭据浮滥量计费，Token 的订价逻辑正在悄然窜改。

此前更常见的是订阅制，一次性收费将按量计费的联结博弈过程变成单次博弈，用户认为我方不是时时刻刻在用钱，预算也不会逾额，但算力本钱让这种决策的现款流随机能够打正。

神经狡计引擎创业者梅一凡默示，在这一视角下，OpenAI、Anthropic 接纳的混悉数费决策成为了一种很是贤慧的遴荐，即订阅制基础上，超量部分按 Token 计费，前者箝制用户心智本钱，后者保险单元经济回正。

小米的 Token Plan 自身更像一个带有封顶机制的 API Plan，但主流模子厂商相似不错照搬，核心问题仍然是模子强度和本钱。

但小米策略的不同之处在于，小米生态和用户数据组成了自然的护城河，这是 MiMo 模子的重大应用空间。因此在政策上，小米 Token Plan 背后更和洽的计费花式，大略是一个里面"东说念主车家全生态"准备进一步发力的信号。

也许在小米设计的将来中，系数接入自家生态的 AI 功能，齐会遭遇和洽的计费决策。那么 Xiaomi MiMo Token Plan 的真确有趣，便是迈向这个将来的第一步。

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