Xiaomi MiMo-V2.5シリーズAPIが恒久的な値下げを実施、最大99%オフ
AIモデルの価格競争が激化する中、Xiaomiは5月27日、同社の大規模モデル「MiMo」について、MiMo-V2.5シリーズAPIの価格を恒久的に引き下げると正式に発表した。同時に、課金システムを最適化し、技術革新を通じて開発者の利用コストをさらに削減する。

I. API価格の大幅値下げ — 最大99%オフ
今回の価格改定は、北京時間5月27日00:00より全世界で適用されました。これは、2つの主要バージョンであるMiMo-V2.5およびMiMo-V2.5Proに適用され、コンテキストウィンドウの長さによる価格差を廃止することで、価格体系を簡素化し、透明性を高めています。
モデルバージョン 入力キャッシュヒット価格 最大割引率 出力価格 最大割引率MiMo-V2.5Pro100万トークンあたり0.025元、最大99%オフ; 出力:100万トークンあたり6元、最大86%オフMiMo-V2.5100万トークンあたり0.02元、最大98%オフ;出力:100万トークンあたり2元、最大93%オフII. 課金システムのアップグレード — 追加費用なしでさらなる価値を提供
API価格の直接的な値下げに加え、XiaomiはToken Planの課金システムを大幅に最適化しました:
クォータ4倍化:従来の価格体系と比較して、実際のトークン使用クォータが以前の5~8倍に増加しました。
ルールの簡素化:クレジットの導入により、従来の複雑な課金方式が置き換えられ、開発者にとってトークンの消費やコスト計算がより直感的に行えるようになりました。

III. 技術的基盤 — なぜ価格を引き下げ続けられるのか?
Xiaomiの公式声明によると、この大幅な価格引き下げは、基盤となる推論システムアーキテクチャにおける技術的ブレークスルーによるものです:
SWA推論の最適化:SWA(Sliding Window Attention Mechanism)を完全にサポートするSGLang HiCacheを活用することで、GPUメモリ、CPUメモリ、SSD間のデータ転送量を従来の7分の1に削減しました。
キャッシュ効率の向上:キャッシュ可能なトークンの数は、以前の最適化バージョンと比較して約5倍に増加し、キャッシュヒット率を向上させ、推論あたりのコストを劇的に低減しました。
クラスタスループットの最適化:エキスパート並列(MoE)および入力長バケティング戦略の導入により、クラスタの入力スループットは質的な飛躍を遂げ、高いサービス品質を維持しつつ、トークンあたりのコストを着実に削減しています。
Xiaomiのこの動きは、大規模モデルの商用化における現在の激しい競争に対する積極的な対応と見られています。価格障壁が低下し続ける中、MiMoシリーズのコストパフォーマンスはさらに際立つようになり、垂直産業や開発者のワークフロー全体におけるAI機能の深い統合が加速するでしょう。
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I. API価格の大幅値下げ — 最大99%オフ
今回の価格改定は、北京時間5月27日00:00より全世界で適用されました。これは、2つの主要バージョンであるMiMo-V2.5およびMiMo-V2.5Proに適用され、コンテキストウィンドウの長さによる価格差を廃止することで、価格体系を簡素化し、透明性を高めています。
モデルバージョン 入力キャッシュヒット価格 最大割引率 出力価格 最大割引率MiMo-V2.5Pro100万トークンあたり0.025元、最大99%オフ; 出力:100万トークンあたり6元、最大86%オフMiMo-V2.5100万トークンあたり0.02元、最大98%オフ;出力:100万トークンあたり2元、最大93%オフII. 課金システムのアップグレード — 追加費用なしでさらなる価値を提供
API価格の直接的な値下げに加え、XiaomiはToken Planの課金システムを大幅に最適化しました:
クォータ4倍化:従来の価格体系と比較して、実際のトークン使用クォータが以前の5~8倍に増加しました。
ルールの簡素化:クレジットの導入により、従来の複雑な課金方式が置き換えられ、開発者にとってトークンの消費やコスト計算がより直感的に行えるようになりました。

III. 技術的基盤 — なぜ価格を引き下げ続けられるのか?
Xiaomiの公式声明によると、この大幅な価格引き下げは、基盤となる推論システムアーキテクチャにおける技術的ブレークスルーによるものです:
SWA推論の最適化:SWA(Sliding Window Attention Mechanism)を完全にサポートするSGLang HiCacheを活用することで、GPUメモリ、CPUメモリ、SSD間のデータ転送量を従来の7分の1に削減しました。
キャッシュ効率の向上:キャッシュ可能なトークンの数は、以前の最適化バージョンと比較して約5倍に増加し、キャッシュヒット率を向上させ、推論あたりのコストを劇的に低減しました。
クラスタスループットの最適化:エキスパート並列(MoE)および入力長バケティング戦略の導入により、クラスタの入力スループットは質的な飛躍を遂げ、高いサービス品質を維持しつつ、トークンあたりのコストを着実に削減しています。
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