小米Mimo系列API价格大幅下调永久降价最高降幅达99%
AI大模型领域的价格竞争正持续深化，行业成本门槛不断被刷新。5月27日，小米公司旗下MiMo大模型团队发布重要公告：正式对MiMo-V2.5系列API实施永久性价格下调，并全面升级计费体系。此举并非短期营销策略，而是依托核心技术进步，旨在实质性降低开发者的调用成本与应用门槛，推动AI技术更广泛落地。
一、API价格大幅下调，最高降幅达99%
本次调价已于北京时间5月27日0点全球同步生效，覆盖MiMo-V2.5与MiMo-V2.5Pro两大核心模型。小米同时简化了计费逻辑，取消了按上下文长度分级定价的复杂模式，使整体价格体系更透明、更易预估。
具体降价幅度如下：
| 模型版本 | 输入缓存命中单价 | 最高降幅 | 输出单价 | 最高降幅 |
| MiMo-V2.5Pro | 0.025元/百万 tokens | 99% | 6元/百万 tokens | 86% |
| MiMo-V2.5 | 0.02元/百万 tokens | 98% | 2元/百万 tokens | 93% |
二、计费体系升级：用量扩容，价格不变
除直接调低单价外，小米对计费机制进行了系统性优化，核心是“用量倍增、支出不增”，让开发者在同等预算下获得更多调用资源。
- 额度大幅提升：在保持原订阅价格不变的基础上，用户可使用的Token总量提升至原来的5-8倍。固定预算的开发者或企业可因此显著扩大AI应用的调用规模与频次。
- 计费透明化：新体系引入“Credits（积分）”作为统一计量单位，替代以往多维度的复杂计费规则。开发者可更直观地监控Token消耗情况与费用支出，实现更精准的预算管理与成本控制。
三、技术驱动成本优化：三大核心突破
能够实现如此大幅的降价，源于小米在大模型推理基础设施上取得的关键技术进展。这些突破从底层实现了降本增效。
- SWA加速推理技术：基于SGLang HiCache完整集成SWA（滑动窗口注意力）机制，将KV Cache在GPU显存、CPU内存与SSD之间的三级数据迁移量压缩至原方案的1/7。数据传输负载大幅降低，直接提升了推理效率并削减了运算成本。
- 缓存能力显著增强：系统可高效缓存的Token数量提升近5倍。缓存命中率的大幅提高，使得重复或相似请求无需重复进行完整计算，有效摊薄了单次推理的平均资源开销。
- 集群吞吐性能优化：通过融合专家并行（MoE）架构与输入长度动态分桶策略，显著提升了集群的整体输入处理吞吐量。在保障响应质量与系统稳定的前提下，服务器集群处理海量并发请求的效率更高，持续降低了单位Token处理的边际服务成本。
业内分析指出，小米此次调价是对当前大模型商业化竞争态势的主动回应。当API调用成本降至极低水平，MiMo系列模型的性价比优势将加速显现。这将进一步推动AI能力以更低成本、更高效率融入各行各业及广大开发者的产品开发与创新实践中。至此，大模型价格战已进入新阶段，竞争焦点从单纯补贴转向了以技术实力驱动成本优化的深层较量。
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