5 月 27 日博尔塔拉pvc管道胶水，小米把 MiMo-V2.5 系列 API 降价。

MiMo-V2.5-Pro 的输入缓存命中价格降到 0.025 元 / 百万 tokens，输入未命中价格 3 元 / 百万 tokens，输出价格 6 元 / 百万 tokens。普通版 MiMo-V2.5 低：缓存命中 0.02 元，输入未命中 1 元，输出 2 元。

这不是次常规促销。

因为把价格横向比就会发现，小米这次不是随便降价，而是直接对标 DeepSeek。

MiMo-V2.5-Pro 对 DeepSeek V4-Pro，MiMo-V2.5 对 DeepSeek V4-Flash。

如今，DeepSeek 已经不只是个模型名字。至少在国产大模型市场里，它正在变成把价格尺子。

这把尺子反复抽各大模型公司：你的模型多少钱啊？

而这样个问题平等的提给所有人，也就创造了些新的机会，如小米 MiMo 这样的后来者，可以比其他模型身段灵活，进而可以"蹭"着 DeepSeek 赌出个上桌的机会。

token 的价格划分越来越细了

先来看看降价如何发生。

在这张价格表里，重要的细节是它把缓存命中和缓存未命中明确拆成了两种价格。

这已经是今天大模型价格战的暗线。

所谓缓存命中，说白了就是：如果这次请求的前缀内容，和之前某次请求的前缀内容样，平台就不用从头再遍，而是复用之前保存下来的中间结果。

大模型处理长上下文时博尔塔拉pvc管道胶水，成本大体分两段。

段叫 prefill，可以理解成"读题"。系统提示词、项目代码、企业文档、历史对话，都要先被模型读进去。

二段叫 decode，可以理解成"答题"。模型再个 token 个 token 往外生成回答。

过去大谈 API 价格，主要看输入和输出。但现在大模型越来越多地用在 Agent、Coding、知识库和长对话里，很多输入其实是重复的。

代码助手每次都要看同个仓库，企业助手每次都要读同批制度文档，Agent 每轮都带着同套工具说明和系统规则。

可能真正的不同只是后句指令。

这时候，缓存就成了成本结构里的关键变量。

次做题要草稿，二次题目前半段样，就不用重新草稿。缓存命中价格之所以能低到离谱，原因就在这里。

以 MiMo-V2.5-Pro 为例，未命中输入是 3 元 / 百万 tokens，缓存命中后是 0.025 元，差了 120 倍。

价格战的味道很浓，但大模型厂商已经不再把 token 当成种统商品来。新输入、缓存输入、输出 token，背后是三种不同的成本结构。这轮价格战不是"所有 token 起便宜"，而是厂商开始按照真实成本，把 token 拆开重新定价。

降价来自"机房"

"降幅 99 "是大噱头，但背后的门道来自其他地。

在降价的公告里小米团队提到，他们基于 SGLang HiCache 完整支持 SWA，也就是 Sliding Window Attention，把 KV Cache 在 GPU 显存、CPU 内存、SSD 多存储之间的数据搬运量降低到优化前的近 1/7，同时把可缓存 token 数量提升到近 5 倍。

这段话解释了这次降价的另层原因。

大模型每生成个 token博尔塔拉pvc管道胶水，都要参考前面的上下文。如果每步都把所有上下文重新遍，成本会非常。KV Cache 存的，就是前面 token 在注意力机制里出来的 Key 和 Value。

它相当于把模型已经读过的内容，变成可复用的"计草稿"。

但草稿也要放地。好的地是 GPU 显存，速度快，也贵；其次是 CPU 内存；再往下是 SSD，便宜但慢。缓存越多，越不可能全放在显存里。

于是，哪些缓存放显存，哪些放内存，哪些放 SSD？什么时候搬？搬多少？怎么避搬运本身拖慢理？

这就是小米公告里"多存储之间的数据搬运量降低"的含义。

以前为了复用上下文，要么占着昂贵显存，要么在不同存储之间来回搬，省下来的计成本又被搬运成本吃掉。现在系统调度聪明了，搬得少，存得多，命中率，缓存价才有条件继续往下。

所以，万能胶生产厂家低价只靠补贴，它就是钱，如果低价来自 KV Cache、SWA、多存储、并行和输入长度分桶，它就是基础设施能力。

前者只能换阵子的流量，后者才可能改变长期价格。据小米透露，相关的丰富细节的技术论文会在稍后发出。

DeepSeek 出的题，能不能变成小米的稻草

降价疑会在短期给个模型带来用户增加，而小米的降价除了官透露的技术上的变化带来的可能外，其实很明显也设计了降价的时点和节奏。

它选择在 DeepSeek 刚刚新轮的降价后马上贴身跟上。

DeepSeek 给所有模型厂商出了道题，当强如 DeepSeek 也可以低价调用时，其他模型厂商还凭什么维持原来的价格？

以前国产模型公司只要比 GPT、Claude 便宜，就能解释自己的价比。但 DeepSeek 把价格锚点下来以后，行业进入了个难受的阶段。

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如果你比 DeepSeek 贵很多，就须证明自己能力强很多。如果你能力差不多，就须证明自己速度快、稳定好、生态顺。如果能力、价格和体验都没有明显优势，就只能退到窄的场景里，比如多模态、端侧、企业私有化、行业模型、工具链绑定。

如果这些都没有，那就只能早点退出。

DeepSeek 像条鲶鱼，没有让所有模型都立刻变便宜，但让"贵"这件事需要重新解释。

Claude 可以用 coding 和复杂任务能力解释自己的价格，GPT 可以用完整生态、多模态和工具链解释自己的价格。

那小米这样的还没有产生任何用户规模应的后来者呢？尤其是小米目前的核心盘子，不在个立模型上，而在手机、汽车、IoT、HyperOS 和智能硬件生态里。

所以 MiMo 目前大的挑战，论对内还是对外，都是：个并非默认选的基础模型，如何入开发者的候选名单？

这次，MiMo 显然决定要抓住 DeepSeek 这个稻草，从价格上像素对标，这可能是唯的机会。它须抓着 DeepSeek 来蹦上桌。

只有把价格到 DeepSeek 同档，才可能有人来用。在 API 市场里，开发者不会缘故把调用量交给个新模型。尤其是 Agent、Coding、长上下文这些场景，次任务可能就是几十轮调用。只要价格比 DeepSeek 截，开发者还没试到模型差异，就已经先被账单劝退了。

而另侧的压力也来自内部：MiMo 要尽快证明，它到底能不能变成小米生态里的 AI 基础能力。

对小米来说，模型 API 不定是终点。它终要去的地，不只是开发者控制台，而是自的生态。

但模型想进入这些场景，不能只靠发布会和参数表。它需要大量真实调用，需要开发者在真实任务里反复试，需要用户在长对话、代码、Agent、知识库、车机和设备控制等场景里持续使用。只有这些使用数据回来，模型才知道哪些能力真的有用，哪些场景值得优化，哪些接口需要重做。

于是，哪怕罗福莉前不久刚刚提出模型不能"盲目降价"，今天 MiMo 也须发起场价格战。而罗福莉新的文里也对此作了解释：

"在新降价后的 API 价格下运行，我们的生产理引擎接近满负荷运转，仍能基本实现收支平衡。我们此前建议 LLM 公司不要盲目降价，正是因为很少有模型架构和理优化能让 API 成本避亏损。如果多节省计和 KV 缓存的架构出现，并辅以优的理基础设施来压低 API 成本，这将在行业内形成个佳的良循环。"

在刚刚降价天的节点，这个描述看起来多还是个假设，实现了，MiMo 就上了台桌，实现不了，就是另个故事了。

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