文 | AI 唱反调
近日，小米宣布 100 万亿免费 Token 提前耗尽 。
紧接着约 8 小时后，MiMo-V2.5 系列 API 永久降价 99% 正式上线，用户 Credits 额度同步重置。两个动作无缝衔接，绝非偶然的 " 用户热情爆棚 "。
当全网都在惊叹 AI 大幅降价、高呼行业普惠时，很少有人留意：这套从免费引流到复杂计费、再到强制迁移旗舰模型的完整流程，早已是一套成熟的运营打法。
叠加小米手机出货暴跌、利润腰斩、股价持续走低的现状，这场降价背后，是规则创新，更是主业承压下的必然选择。
Credits 计费：看似透明的价差陷阱
小米擅长用 " 限量、限时、额度稀缺 " 引导用户决策，这套逻辑自然也被平移到 AI 业务中。
本次 100 万亿免费 Token 未公开实时消耗进度，平台单方面宣布提前收官，紧接着立刻推出低价套餐，利用用户 " 错过福利 " 的心态锁定选择。
放在小米当下的经营背景下，这套打法更值得玩味。2026 年 Q1，小米手机国内出货同比大跌 35%，跌出行业前五，产品集中在中低端市场，高端化遇阻。雷军也明确表态，手机不再是业务重心。
主业增长见顶，AI 被推到台前成为新增长点，营销打法自然一脉相承。但依靠套路堆砌的热度，很难掩盖基本面的压力。
官方宣称新版 Credits 计费体系 " 定价透明 "，但换算规则却形成巨大价差。
以 MiMo-V2.5-Pro 为例：缓存命中 2.5 Credits/token，缓存未命中 300 Credits/token，输出 600 Credits/token。同一 Token，缓存命中与未命中成本相差 120 倍，输出成本更是命中状态的 240 倍。
缓存动态调整是大模型行业通用技术，但小米并未公开缓存判定规则、命中率波动区间。这意味着开发者无法提前预估实际账单，使用成本存在明显不确定性。
以往纯 Token 直计模式，消耗多少、费用多少一目了然。切换为 Credits 体系后，用户只能购买固定额度，真实可调用 Token 数量完全依赖平台规则。
而 MiMo 负责人罗福莉的表态，也解释了这套定价体系的底气：" 模型推理成本远低于行业平均，本次定价依旧预留 2-3 倍利润空间。降价 99% 仍可实现收支平衡。"
" 加量不加价 " 的数字魔术
小米 Token Plan 的口号是 " 定价不变，Credits 大幅提升 "。Lite 套餐从 0.6 亿提升到 41 亿，Standard 从 2 亿到 110 亿，Pro 从 7 亿到 380 亿，表面看额度暴涨数十倍。
再叠加 " 非高峰期 0.8x 消耗 " 规则，高峰时段界定标准未对外公开，进一步增加了成本预判难度。
针对 AI 变现问题，卢伟冰在财报会上表示 " 不会急于变现 "。但结合财报数据来看，Q1 集团营收下滑 10.9%，净利润大跌 43.1%，经营利润腰斩 59.5%，盈利压力显著。
所谓 " 不急变现 "，更像是长期生态说辞。而复杂的 Credits 体系，本质是提前搭建好可持续的收费框架。
56 倍鸿沟：旗舰模型不降价，才是真正的价格壁垒
如果说 V2.5 系列降价是入门诱饵，被刻意淡化的旗舰模型定价，才是真正的价格墙。
MiMo-V2-Pro 和 MiMo-V2-Omni 两款高阶模型维持原价不变，原有低价 Token 套餐也将下线，官方明确引导用户迁移至 V2.5 系列。
开发者被低价吸引入门后，一旦需要更强模型能力，使用成本会瞬间飙升数十倍。这并非纯粹的普惠让利，而是低价引流加产品矩阵锁客模式，引导用户长期停留在入门级版本。
获客 - 锁死闭环：四步剧本完整串连
把以上环节串起来，小米的完整剧本浮出水面：
第一步：免费获客。 100T Token 计划培养开发者使用习惯，让大量开发者把代码、项目、工作流建立在 MiMo 之上。
第二步：饥饿紧迫感。 " 提前发完 " 制造稀缺，配合 8 小时后的降价生效，迫使开发者在 " 免费额度用完 " 的焦虑中快速决策。
第三步：复杂计费锁死迁移。 Credits 体系加命中率黑箱加高峰期浮动，让开发者完全无法预估真实成本，更无法与其他平台做直观价格对比。
第四步：生态绑定长期锁定。 当开发者深度依赖 MiMo 的 API 格式、缓存机制、Credits 体系后，迁移成本急剧上升。此时推出 " 人车家全生态 " 增值服务，开发者发现自己已被锁进这套规则。
这不是 AI 普惠，这是平台经济学的精准运营——只不过运营的工具从会员订阅变成了 Credits，从流量入口变成了 API。
对标 DeepSeek：基础设施 vs 平台锁定
DeepSeek 沿用纯 Token 直计模式，价格档位公开固定，无额外换算、无动态浮动规则，偏向做行业通用基础设施。
小米则选择搭建自有 Credits 体系、分层定价、区分高低端模型，核心逻辑是构建封闭生态、提升用户迁移成本。
路线差异的背后，也是两家企业处境不同。前者聚焦纯技术服务，后者绑定手机、IoT、汽车全生态，同时背负更大的主业增长压力。
600 亿压力下的 " 速效方案 "
雷军宣布未来三年在 AI 领域计划投入 600 亿元，2026 年单年至少 160 亿。一季度研发支出已达 90 亿元，同比增 33.4%。
巨额投入必然要求业务快速跑出规模与数据。8 小时衔接的免费额度与降价活动、分层计费规则、高低端模型价差，都是资本压力下快速起量的运营手段。
资本市场的态度也十分明确。截至降价生效当日收盘，小米股价年内累计下跌超 27%，市值蒸发千亿港元。投资者早已看清：低价走量不等于健康盈利能力。
罗福莉曾提醒同行：" 别一味跟风打价格战，多数模型和推理方案根本撑不住低价。"
这句话同样值得所有开发者留意。低价之下，更要看清规则背后的成本逻辑。
真正的 AI 普惠，是价格透明、规则简单、高低端同步让利。而当下的 MiMo 降价，更像是一套为适配自身生态与经营现状量身打造的运营体系。开发者享受低价的同时，也不得不接受这套复杂规则带来的约束。
