在当前大语言模型（LLM）行业普遍陷入激烈价格战的背景下，小米选择了一条不盲从的道路。当许多厂商以“无限量使用”和“地板价”作为主要竞争手段，试图通过低价抢占市场时，小米MiMo大模型负责人罗福莉等人的观点明确指出，这种不计成本的“内卷”是一个不可持续的陷阱。
小米认为，当前行业的价格战已经偏离了商业本质。大模型服务的核心成本主要由算力、研发和维护三大部分构成。许多厂商推出的极低价套餐，其售价甚至低于模型推理所需的算力成本，这意味着用户越多，亏损越严重。这种“自杀式定价”策略，短期内看似能吸引流量，但长期来看，将导致企业无力进行技术创新和模型优化，最终损害整个行业生态。
一个加剧亏损的因素是第三方Agent框架的无序接入。这些工具为了追求功能的丰富性，可能会在单次用户请求中触发多轮API调用，并携带大量冗长的上下文信息，导致Token资源被大量无效消耗。对于采用低价或包月不限量模式的厂商而言，这会使其亏损雪上加霜。罗福莉指出，这种现象迫使一些厂商最终不得不切断第三方工具的订阅通道，以止住亏损。
基于此，小米并未跟风“贱卖”token，而是推出了一套旨在回归商业本质的计费方案。其核心策略是坚持“按量计费”与“预充值”的模式，提供了从入门到专业级的不同档位套餐。这种模式让算力成本与业务价值直接挂钩，不仅使用户的消费更加透明可控，也从机制上鼓励了对Token的高效使用，避免了资源浪费。同时，小米对第三方Agent的接入也设立了明确标准，引导开发者优化调用逻辑，共同维护生态的健康。
小米的策略背后，是对自身技术能力的自信。其观点是，真正有竞争力的“性价比”并非来自亏本降价，而是源于技术创新带来的效率提升。例如，通过采用混合专家（MoE）等先进架构，可以在保证模型强大能力的同时，显著降低推理成本和响应时间。小米将资源优先投入到技术研发和模型优化上，旨在通过提供更强、更稳、更高效的模型服务，来吸引并留住那些真正重视服务质量和稳定性的用户。
当然，也有观点认为，小米大模型在部分平台早期获得的高调用量，与其当时免费或极低价的推广策略有关，这为“不靠低价”的论点增加了一些复杂性。
面对行业的价格内卷，小米选择了不参与“贱卖”token的赌局。它试图通过清晰、可持续的商业模式，以及对技术效率的持续追求，来摆脱“越卷越亏”的恶性循环，推动行业从单纯的价格竞争转向价值创造和技术创新的良性发展轨道。这种选择的根本逻辑在于，大模型作为一种核心生产力工具，其长期价值最终取决于技术实力、服务质量和健康的商业生态，而非谁的价格更便宜。
