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科技巨头排队“送钱”sk海力士“十动然拒”：只要长约
押注 2026 年 token 大涨价的人，短短一周迎来两次打脸。5 月 22 日，deepseek 宣布 deepseek v4 pro 永久降价；今天凌晨，小米 mimo-v2.5 系列跟进降价，最高降幅达到 99%。与此同时，小米 token plan 计费体系同步优化，定价不变，可用量提升至原来的 5 至 8 倍。没有出乎太多意料，海外 reddit、x 平台以及各大开发者论坛上关于小米 mimo 模型降价的讨论热度也是迅速飙升。只是，在全行业都在高喊 token 成本吃不消的当下，小米为何敢于逆流降价？更重要的是，这波降价操作又会把 ai 行业推向何方 token 价格打骨折，ai 行业迎来最严厉的父亲小米此次公告显示，旗下 ai 大模型 mimo-v2.5 系列 api 将进行永久降价，最高降幅达 99%，且不再区分输入长度。新价格已于北京时间 5 月 27 日 0 点全球同步生效。不过，99% 的降幅并不意味着每一次调用都会按最低价计费，关键变量在于输入缓存是否命中。以 mimo-v2.5-pro 为例，一旦命中缓存，输入价格被击穿至约 0.025 元每百万 tokens。而如果输入缓存未命中，价格依然维持在 3 元每百万 tokens，输出价格则为 6 元每百万 tokens。也就是说，这个极低价格成立的先决条件，是请求必须大量命中缓存。对于高重复上下文、高频 agent、多轮代码任务以及批量推理任务来说，这个价格拥有极强的吸引力，但如果你的应用场景缓存命中率堪忧，真实成本显然不会触及最低点。token plan 的玩法也有着相似的逻辑。小米强调定价不变，credits 大幅提升：lite、standard、pro、max 四档月费仍是 39 元、99 元、329 元和 659 元， credits 的额度，也从 0.6 亿、2 亿、7 亿、16 亿提升到对应的 41 亿、110 亿、380 亿、820 亿。且按照新的换算关系，mimo-v2.5-pro 命中缓存只需 2.5 credits / token，未命中缓存则要 300 credits / token，输出为 600 credits / token。这与 deepseek 的打法如出一辙。简单回顾一下时间线：4 月 24 日 deepseek v4 预览版发布；次日 v4-pro 开启 2.5 折优惠；4 月 26 日，缓存命中价格暴降至首发价的十分之一；到 5 月 22 日，临时折扣干脆变成了永久降价，v4-pro 永久降至原价的四分之一。一番调整过后，deepseek-v4-pro 的输入缓存命中价格从 0.1 元直接降到了 0.025 元。随着小米 mimo-v2.5-pro 的火速跟进，国产模型的缓存命中输入价已经被彻底焊死在了这一基准线上。deepseek 和小米都把最有冲击力的价格放在缓存命中和场景，原因并不复杂。大模型正在从聊天走向干活，而 agent 才是 token 消耗真正放大的地方。在聊天场景里，用户问一句，模型答一句，成本相对容易估算。但在 agent 场景里，一个任务可能包含长上下文、多轮推理、代码生成、工具调用、网页读取、文件分析和结果校验。用户看到的只是最后一次输出，后台却可能已经发生了多次请求和大量上下文读取。这就是缓存命中重要的地方。agent、代码助手和长上下文应用有一个共同特点：很多内容会反复出现。比如系统提示词、项目代码、api 文档、工具说明、历史对话、依赖文件等。这些内容如果每次都重新计算，成本会很高；但如果能被缓存，下次再用时只按缓存命中价格计费，推理成本就会明显下降。也就是说，缓存命中价格越低，越适合高频、多轮、长上下文的真实工作场景。deepseek 和小米低价背后，其实也是为了先把开发者和高频应用吸引进来，让更多 agent、代码助手和办公自动化应用愿意跑在自己的模型上。小米此前通过 mimo orbit、百万亿 token 创造者激励计划等活动，让更多人体验 mimo，并解决真实问题。这个百万亿 token 激励计划自 4 月 28 日上线，到 5 月 26 日 16:08，100t tokens 已全部提前发放完毕。从平台视角看，低价 token 和免费额度换来的是海量真实调用。真实调用会带来复杂任务、失败样本、用户反馈、agent 工作流、代码场景和长上下文数据，这些都会反过来帮助模型和推理系统迭代。社区里的「养虾党」现象，也可以放在这个逻辑里理解。用户在最大化消耗额度的同时，也在帮助平台制造压力、暴露问题、积累调用数据。所以这笔账不能只看单次推理毛利。短期收入被压低，换来的是开发者迁移、调用规模和真实反馈。对想争夺 agent 生态位置的模型厂商来说，这是一种非常划算的平台投入。 罗福莉的真香定律，背后是工程暴力不过，光有意愿还不够，关键是降得起。小米这次降价的特殊之处，正在于它和 mimo 大模型负责人罗福莉此前的公开表态形成了反差。一个月前，罗福莉曾公开反对 token 价格战。她当时的判断是，低价 token 加开放第三方 agent 框架，容易让平台陷入成本失控。她提到，第三方 agent 框架往往上下文管理粗放。单次用户查询可能触发多轮低价值工具调用，每次请求又携带超过 10 万 token 的超长上下文。如果平台无法约束这类浪费，真实 api 成本可能是订阅价格的数十倍。她还认为，全球算力供给已经跟不上 agent 带来的 token 需求增长。大模型公司在没有厘清编程和 agent 场景成本结构之前，盲目价格战会导致限流、降配、稳定性下降，最终损害用户体验。但小米这次降价没有推翻此前判断，而是改变了价格战成立的前提。罗福莉此前反对的是没有成本结构支撑的低价。小米现在展示的，是一套自认为能够支撑低价的推理工程方案。按照小米公告，其技术团队基于 sglang hicache 完整支持 swa，也就是 sliding window attention，将 kv cache 在 gpu 显存、cpu 内存、ssd 等多级存储之间的数据搬运量降低至优化前的近七分之一，并将可缓存 token 数量提升至优化前的近五倍。与此同时，小米还优化了专家并行方案和输入长度分桶策略，以提升集群输入吞吐能力。没有这层工程能力，低价很容易就会变成不可持续的补贴。有了足够强的 infra 系统，低价才可能转化为长期优势。价格战考验工程能力，也考验后方厚度。不同于纯 ai 模型公司，小米的手机、汽车、iot 和消费电子业务，给它提供了更长的投入周期和更大的战略耐心。它可以把大模型服务看作 ai 生态入口，避免陷入只按短期 api 收入斤斤计较的困局。这对中小模型公司并不友好。没有主业输血，没有过硬的 infra 实力，也没有足够调用规模摊薄成本的玩家，注定无法长期跟进这种价格。deepseek 的低价已经直接威胁到不少国产模型的市场定位。而随着小米 mimo 的跟进，更多仍有体量的厂商会被迫调整价格或将重新定义产品价值。更小的模型服务商，则可能被推向更窄的垂直场景。这轮降价某种程度上也是效率派模型厂商对市场的一次筛选。有工程能力、算力调度能力和生态入口的公司，可以承受更低价格带来的压力。只有模型能力、但推理成本压不下来的公司，会越来越被动。并且伴随继续下探的空间逐渐变窄，价格越接近物理成本，单纯降价的价值越有限。下一阶段，模型质量、agent 适配、开发者工具、生态绑定、服务稳定性和企业交付能力，也都将迎来新一轮内卷。模型能力决定了 ai 发展的上限，而推理成本决定了 ai 普及的规模。等到真正便宜的 token 涌入应用层时，我们才会真正看清，属于 ai 的下一个爆发时代会是什么模样。
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