Xiaomi MiMo V2 Pro模型发布 - 小米于4月3日发布了MiMo V2 Pro模型，这是第一款采用“走字儿”Token计费方案的模型[2] - 该模型定位为“面向Agent时代的旗舰基座模型”，原生支持1M（一百万）的超长上下文窗口[25][31] - 模型在复杂任务中表现出色，例如在OpenClaw框架下成功构建了多角色协作系统，完成从算法开发到论文撰写的完整科研闭环[9][17][25] Token Plan计费方案 - 小米推出全新的Token Plan计费方案，以Credit为最小计数单位，用户购买不同额度的套餐，调用不同模型时Credit与Token的换算比例不同[3] - 该方案取消了行业常见的“5小时滚动窗口”使用时间限制，允许用户集中消耗Token[3] - 计费逻辑是基于模型文本处理量（Token）直接计费，旨在更公平地衡量不同复杂度任务的实际成本[6] - 具体换算比例为：MiMo-V2-Omni 256k上下文为1:1；MiMo-V2-Pro 256k上下文为1:2；MiMo-V2-Pro 256k~1M上下文为1:4；MiMo-V2-TTS限时免费[5] 套餐价格与成本分析 - 小米Token Plan提供四档套餐：Lite（中国¥39/月，海外$6/月，含0.6亿Credits）、Standard（中国¥99/月，海外$16/月，含2亿Credits）、Pro（中国¥329/月，海外$50/月，含7亿Credits）、Max（中国¥659/月，海外$100/月，含16亿Credits）[29] - 根据官方估算，各套餐可执行的中等~复杂任务数量分别为：Lite约120个，Standard约400个，Pro约1400个，Max约3200个[29] - 在实测中，一个包含复杂架构设计与多Agent协同的科研项目，总成本约为一个Lite套餐额度的60%[26] - 与竞品对比，在单一价格维度上，小米的Pro套餐（¥329）价格高于Claude Pro（$20）等，但低于ChatGPT Pro（$200）[30] 模型能力实测表现 - 在“小样本垂直领域文本分类基线系统”开发任务中，模型（孙悟空Agent）在3-4小时内完成了从数据读取、清洗到训练评估的全流程闭环，实现了TF-IDF+LogReg和BERT fine-tuning两种基线模型，并输出了完整的工程化项目，包含334行的train.py和120行的evaluate.py等文件[11][13][15][16] - 在多Agent协同科研任务中，模型成功协调五个不同角色的Agent（唐僧、孙悟空、猪八戒、沙僧、白龙马），完成了从课题立项到论文初稿的完整闭环，最终产出9个文件，总规模132KB[17][20][21][25] - 模型展现了处理长程、多步骤任务的能力，能够自动识别任务依赖关系形成有向无环图，并在执行中进行迭代复盘与问题补救[20][21][24] 计费模式的行业对比与挑战 - 与传统订阅制相比，Token按量计费避免了平台因任务难度波动导致的成本不可预测问题，但给用户带来了预估Token消耗量的认知负担[4][6][28] - 与按调用次数计费的Coding Plan相比，Token计费更能体现不同任务的复杂度差异[6] - 行业主流厂商（如火山引擎、阿里云百炼）的Coding Plan虽标称请求次数，但实际会根据Token消耗量进行折算或对超长上下文任务适用惩罚倍数，存在“隐性”经济约束[32][33] - 小米的Token Plan将超长上下文从成本负担转化为价值锚点，其性价比高度依赖于任务场景，特别是在需要长上下文和多轮工具调用的Agent场景中优势明显[31] 战略与生态意义 - 小米的Token Plan被视为一种带有封顶机制的API Plan，其背后统一的计费方式可能是小米为“人车家全生态”AI功能接入做准备的一个信号[37] - 小米生态和用户数据构成了其模型业务的天然护城河，为MiMo模型提供了巨大的应用空间[37] - 该计费方案是行业模型层竞争进入下半场的一个新尝试，探索在保障单位经济回正的同时，如何更好地服务专业开发者和复杂生产场景[36][37]