AI模型定价对比误区 | AI生成和翻译
问题：为何小米MiMo通常比MiniMax M2.7更便宜，尽管MiniMax M2.7在百万token输入输出中显示更贵
回答：根据当前定价数据与模型规格，关于哪款模型更昂贵的认知存在误解。实际上，MiniMax-M2.7每百万token的成本显著低于小米MiMo-V2-Pro。“感知”成本与“实际”成本之间的差异，可能源于两者对推理token的处理方式以及在OpenRouter等平台上的定价层级差异。
1. 定价对比（每百万token）
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文窗口 |
|---|---|---|---|
| MiniMax-M2.7 | ~0.30美元 | ~1.20美元 | 204,800 |
| 小米MiMo-V2-Pro | 1.00美元 | 3.00美元 | 1,048,576 |
如上表所示，小米MiMo-V2-Pro的输入成本约为MiniMax-M2.7的3.3倍，输出成本约为2.5倍。
2. 推理token的作用
您提到MiniMax可能因/think或推理机制而更昂贵。以下是其影响总成本的方式：
- 强推理模型： MiniMax-M2.7是“纯推理型”或推理优化模型。虽然其单token价格更低，但在给出最终答案前会生成大量隐藏的内部推理token（即“思考”过程）。
- token效率： 尽管MiniMax-M2.7在“思考”问题时输出的token比前代模型（M2.5）多约55%，但它仍比其他推理模型（如GLM-5）更具token效率。
- 小米的策略： 小米MiMo-V2-Pro同样具备推理模式，但通常比MiniMax使用更少的token来得出答案。然而，由于其基础价格更高（3.00美元对比1.20美元），小米的“更便宜”仅发生在推理需求极低的简短简单任务中。
3. 成本差异总结
- 为何MiniMax在实践中显得“更贵”： 若使用MiniMax处理复杂任务，它可能生成2,000个“思考”token才给出100个token的答案。此时您需要为全部2,100个token付费。
- 为何小米客观上更昂贵： 对于任何固定数据量（如一篇10,000词的文档），小米的处理成本始终更高，因为其单token基础费率更高。
- 上下文因素： 小米提供百万token的上下文窗口，这需要更昂贵的硬件来维持，这也是其1美元/3美元定价较高的原因之一。
参考文献：
- MiniMax M2.7 - API定价与供应商 - OpenRouter
-
[小米：MiMo-V2-Pro – 供应商状态与定价 OpenRouter](https://openrouter.ai/xiaomi/mimo-v2-pro/providers) - MiniMax M2.7 对比 MiMo v2 Pro - 2026年定价与基准测试对比