事情是这样的。前段时间我注册了小米 MiMo 的活动，申请通过之后，账号里多了一个 Pro 月度套餐。当时我一看，7 亿 Credits。说实话，这个数字已经挺离谱了。对于我这种不是天天拿模型跑重型任务的人来说，7 亿已经足够我非常放肆地试一堆东西了，写代码、跑 Agent、测 Prompt、折腾工具链，至少心理上不用每次调用都肉疼。

结果今天我上线看了一眼，整个人愣住了。原来的 7 亿，变成了 380 亿。旁边还多出来一条 110 多亿级别的补偿积分。我第一反应是:我也实现token自由了吗？

这可是模型调用里的 token 和 Credits，是你真正拿来跑模型、跑 Agent、写代码、做实验的燃料。以前看到余额，我想的是，够用了，省着点玩。现在看到 380 亿，我脑子里冒出来的是另一个念头，我这一个月得多爽啊？

然后我去翻了一下官方公告，发现不是我的账号出 bug 了。小米 MiMo 官方在 2026 年 5 月 27 日 0 点正式生效了一次调价，MiMo-V2.5 系列 API 永久降价，最高降幅达到 99%。Token Plan 也一起调整，Credits 用量提升到原来的 5 到 8 倍，而且有效期内已用 Credits 额度全量重置。

然后老用户点击自动续费，他会显示-70多块钱，也就是你将会一分钱继续续费你下个月的套餐，他还会把这几十块钱转化为token供你使用。这就是我现在有五百亿token的原因。

这次 MiMo-V2.5 的价格图更直观。MiMo-V2.5-Pro 输入缓存命中降到每百万 tokens 0.025 元，输入未命中缓存 3 元，输出 6 元。MiMo-V2.5 输入缓存命中 0.02 元，输入未命中缓存 1 元，输出 2 元。对于普通开发者来说，这个感受很直接，以前是边玩边算，现在是真的可以先跑起来看看。毕竟有钱的才是大爷，终于有一天也能尝试下做大爷的感觉了。

这就解释了我为什么一上线，突然感觉自己像被塞了一车算力券。它真正改变的不是账面数字，而是开发者的心理阈值。很多人用大模型 API 最大的障碍，不是不会写代码，而是不知道自己会花多少钱。尤其是 Agent 这种东西，它不是你问一句它答一句，它可能会读文件、查文档、改代码、跑测试、再修 bug。一轮任务下来消耗多少 token，普通用户心里其实没底。

所以大家经常进入一种很奇怪的状态。模型能力已经很强了，但你不敢把任务交给它。你怕它跑飞，怕它循环，怕它一顿操作之后账单起飞。最后就变成了，模型很先进，使用很克制。

我觉得这里最值得聊的，不是小米又搞了一次开发者活动，而是普通人终于有机会认真尝试 vibe coding 了。

简单讲，就是你不再像传统程序员那样，从零开始搭环境、查语法、写框架、调半天报错，而是把自己的想法用自然语言讲给 AI，让 AI 帮你把一个应用、一段脚本、一个网页、一个自动化流程先跑起来。

比如一个学生想做一个课程资料整理工具，不需要一上来就学完前端、后端、数据库、部署。你可以先告诉 AI，我有一堆 PDF 和课堂笔记，我想做一个能搜索、总结、出题的小工具。AI 先帮你生成一个最小版本，你再一点点改界面、改功能、改数据结构。它不一定一次就对，但你已经从“我完全不会做”变成了“我可以边做边改”。

这个变化很大。

以前很多人学编程，第一关就卡死在环境和语法上。不是因为他没有想法，而是从想法到第一个可运行版本，中间隔着一堵墙。现在 vibe coding 把这堵墙砸矮了。你可以先用 AI 做出一个很粗糙的东西，再在这个东西上学习。你不是为了学语法而学语法，而是为了修你自己的项目，顺手学会变量、接口、数据库、部署、报错定位。

说白了，AI 不是替你成为开发者，而是把“从 0 到 1 的启动成本”压低了。以前你脑子里有个想法，大概率会因为太麻烦而放弃。现在你至少可以在一个晚上把 demo 搓出来。哪怕最后失败，你也真的看见了它长什么样，而不是停留在“我有一个想法”。

不是“AI 帮我写几句文案”，也不是“AI 帮我总结一篇文章”。那些当然有用，但还只是效率提升。更大的变化是，普通人开始拥有一点点制造软件的能力。一个老师可以做自己的课堂小工具，一个运营可以做自己的数据清洗脚本，一个学生可以做自己的复习系统，一个小店老板可以做自己的客户问答助手。它们未必是大产品，但它们能解决自己的真实问题。

而这件事为什么和 MiMo 这次降价有关？因为 vibe coding 很吃 token。你让 AI 写代码，它不会只输出一次。它要理解需求，要生成文件，要解释报错，要根据运行结果修复，要继续迭代。一个小工具从想法到能用，可能要来回几十轮。如果每一轮你都在心疼额度，你很快就不敢试了。你会变得很谨慎，很保守，很像以前那种“算了，等我有空系统学一下再说”的状态。

但如果额度足够大，价格足够低，你就会进入另一种状态。我先试试。我先让它跑起来。我先把这个页面改出来。我先让它接一个 API。我先让它读一下我的 Excel。这个“先试试”，才是 AI 真正改变普通人的地方。

这个 Orbit 计划的数据也挺夸张。总申请人数 548664，累计发放数量 241879，通过率 43.74%，发放 Token 100 万亿，折合人民币金额 65834211 元。用户来自科研学术、制造工业、内容创作、电商零售、金融等行业。这个数据有意思的地方不只是“送了多少钱”，而是它证明了一件事，AI 这东西已经不是少数算法工程师在实验室里玩的玩具了，它开始往普通人的工作台上掉。

再回到小米。很多人以前看小米，第一反应还是手机、汽车、IoT、澎湃 OS。AI 这条线，普通用户感知没有那么强。但 MiMo 最近这一套动作，其实挺值得看。先做模型开源，再做百万亿 Token 创作者激励计划，然后这次直接把 API 价格体系重新翻了一遍。它不是只想发一个模型让大家评测一下，它更像是在铺一个入口，让更多人用它做出东西。

结合雷军发的小米 2026 年 Q1 业绩来看，这事就更像长期布局。小米当季营收 991 亿元，经调整净利润 61 亿元，全球月活超过 7.46 亿，AIoT 平台连接设备数超过 11 亿，研发投入 90 亿元，同比增长 33.4%，研发人员总数 26048 人，预计全年研发投入超过 400 亿元。更关键的是，雷军提到未来三年在 AI 领域投入 600 亿元。

这就不是一个单纯的 API 降价新闻了。小米有硬件，有系统，有账号，有车，有家电，有 IoT 场景。如果它能把 MiMo 变成开发者愿意接入的模型能力，那后面想象空间就不只是聊天机器人，而是大量和真实设备、真实场景、真实工作流结合的 AI 应用。

这些东西听起来都不宏大，但它们才是真正会发生的 AI 落地。不是每个人都要做下一个 ChatGPT，也不是每家公司都要训练大模型。更多普通人需要的是，能不能把自己手头那点重复、麻烦、费时间的工作，交给 AI 先处理一部分。

今天AI 的使用门槛正在快速下降。以前你想做个小工具，成本是学习成本、时间成本、模型成本一起压过来。现在至少模型成本这一块，正在被大幅削掉。

门槛一低，真正重要的东西就变了。以前拼的是谁会写代码，谁能调环境，谁能忍受报错。以后越来越拼的是，谁更知道自己要解决什么问题，谁更会把问题拆清楚，谁更敢把想法做成一个能跑的东西。技术还是重要，但它不再是唯一的入场券。

这也是我自己看到 380 亿 Credits 后真正兴奋的原因。不是白嫖到了多少额度，而是我突然意识到，普通人动手做 AI 应用的成本，又往下掉了一截。

当然，最后还是要泼一点冷水。额度多了，不代表可以无脑浪费。模型便宜了，也不代表每个输出都可靠。AI 写的代码仍然要跑，生成的内容仍然要检查，企业数据仍然要注意权限和安全。尤其是 vibe coding，越是爽，越要记得验收。你可以不会从零写每一行代码，但你不能完全不知道它做了什么。

我看到过很多人上传代码连自己的apikey都上传上去github泄露,引发了不少安全问题.

不过这些都是使用中的问题，不是入场前的恐惧。以前很多人还没开始，就被成本和门槛劝退了。现在至少你可以先开始，先试，先跑起来，然后在真实使用里学会怎么修、怎么改、怎么判断。

如今AI 的竞争，正在从发布会走向控制台，从模型参数走向开发者账本，从少数人的技术展示走向普通人的实际动手。再强的模型，如果普通人用不起、用不顺、用不敢，也只是远处的一束光。而这次，小米至少把这束光，往桌面上又拉近了一点。

参考资料：
Xiaomi MiMo 官方调价公告
https://platform.xiaomimimo.com/docs/zh-CN/news/v2.5-price-update

Xiaomi MiMo-V2.5 开源公告
https://platform.xiaomimimo.com/docs/zh-CN/news/v2.5-open-sourced