本文深度解析了小米推出的全新 Token Plan 计费模式，并通过多 Agent 协同科研任务实测了 MiMo V2 Pro 模型的工程能力，探讨了 AI 服务从订阅制向按量计费转型的行业意义。
📝 详细摘要
小米近期发布了基于 Credit 计费的 Token Plan，打破了传统 AI 服务的订阅制限制，通过弹性消耗模式适应不同任务难度。本文通过搭建多角色 Agent 协作系统（OpenClaw 框架），实测了 MiMo V2 Pro 在复杂架构设计与科研协作中的表现，验证了其长上下文处理与多步骤任务执行能力。文章进一步对比了当前主流厂商的计费策略，指出该模式不仅是定价创新，更是小米 AI 生态战略布局的重要一步。
💡 主要观点
- 小米推出基于 Credit 的 Token Plan 计费模式。 通过将 Token 消耗与 Credit 点数挂钩，实现按任务复杂度弹性计费，解决了传统订阅制在处理复杂任务时的成本预测难题，使 AI 服务更具公平性。
💬 文章金句
- 它把 AI 服务从一种固定消费，变成了随任务难度调整的弹性消耗。
- MiMo V2 Pro 不仅对 Agent 的协作边界有着清晰的认知，而且真正理解了任务。
- Token 的价格，一直都写在账单里。
📊 文章信息
AI 评分：86
来源：AI科技评论
作者：AI科技评论
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：17 分钟
字数：4221
标签： 小米, MiMo, Token Plan, AI 计费, Agent