MiniMax 最新宣布，从 Coding Plan 到 Token Plan：订阅模型被重写

在大模型价格战和能力同质化加速的当下，订阅模式本身，正在成为新的竞争战场。

这一次，MiniMax 选择直接改写规则——把“编程订阅”，升级为“全模态订阅”。

从 Coding Plan 到 Token Plan：订阅模型被重写

MiniMax 最新宣布，将原有 Coding Plan 全面升级为 Token Plan。

核心变化可以总结为一句话：

从“只支持写代码”，变成“一个Key调用所有模态”。

在新方案下：

• 保留原有编程模型使用额度（按5小时计）
• 额外赠送多模态调用额度（不占用原额度）
• 支持统一调用视频、语音、音乐、图像等模型

也就是说：

👉 用户不再需要为不同模态分别订阅或付费

一站式调用：AI开始走向“全模态统一接口”

Token Plan 覆盖的能力范围已经相当完整：

• 编程：M2.7 模型
• 视频：Hailuo 系列
• 语音：Speech 系列
• 音乐：Music 模型
• 图像：Image 生成

所有能力通过一个 Token Plan Key 即可调用。

这背后的产品逻辑很清晰：

👉 把“多模型拼装”，变成“统一入口调用”

对于开发者来说，这意味着：

• 更低的集成成本
• 更一致的调用体验
• 更高的组合自由度

一个关键变化：AI使用场景正在“泛化”

MiniMax 此次调整，本质上是在回应一个现实：

AI已经不再只是编程工具

过去：

• Coding Plan → 面向开发者

现在：

• Token Plan → 覆盖内容创作 + 办公 +开发

典型场景包括：

• 写代码 + 自动生成文档
• 生成视频内容 + 配音 + 配乐
• 多模态 Agent 自动执行任务

👉 AI正在从“单点能力”走向“复合生产力”

配套生态：与Agent工具深度绑定

值得注意的是，Token Plan 还与 Agent 工具生态形成联动。

例如在 OpenClaw 中：

• 可直接调用 MiniMax 多模态 Skill
• 实现语音互动、视频生成等复杂任务

这意味着：

👉 Token Plan 不只是订阅，更是 Agent 能力的“燃料层”

限流机制上线：增长压力开始显现

但在能力扩展的同时，MiniMax 也首次引入了明确的限制策略：

高峰限流

• 工作日 15:00–17:30 动态限流

周调用上限

• 单周额度 ≈ 编程模型5小时用量的10倍

官方给出的解释是：

避免高并发自动化任务挤占算力资源

但从侧面也说明一件事：

👉 真实调用需求，已经逼近算力边界

两套体系并行：订阅 vs 按量付费

为了兼顾不同用户需求，MiniMax 设计了双轨制：

Token Plan（订阅）

• 适合个人 / 中轻度使用
• 成本可控
• 体验优先

API 按量付费

• 适合高并发 / 企业级
• 无高峰限流
• 支持大规模任务

👉 从“统一收费”转向“分层供给”

另一个信号：M2.7开源在即

除了订阅升级，Skyler Miao 还透露：

MiniMax 2.7 开源权重将在约两周内发布

同时，团队仍在持续迭代模型，并在 OpenClaw 基准测试中取得提升。

这释放出两个信号：

• 商业化（订阅）在加速
• 开源（权重）也在推进

👉 “闭源赚钱 + 开源扩张”的双轮驱动策略

行业视角：订阅模式正在被重构

MiniMax 的这次升级，放在行业中看，指向一个更大的趋势：

过去的AI收费方式：

• 单模型订阅
• 按调用计费

现在开始演变为：

👉 “能力打包 + 统一Token分配”

类似变化也正在出现于：

• OpenAI（多工具整合）
• Anthropic（Agent能力增强）

结语：AI订阅的终点，是“无限能力 + 有限Token”

Token Plan 看起来只是一次产品升级，
但它背后其实是在回答一个关键问题：

当AI能力越来越多，用户该怎么付费？

MiniMax 给出的答案是：

• 能力：尽可能多（全模态）
• 成本：通过 Token 控制

这也许会成为未来主流模式：

你不再为“模型”付费，而是为“使用额度”付费。

当这一模式成熟之后，AI产品的竞争，也将不再只是模型能力本身，而是：

• 谁的“Token更便宜”
• 谁的“能力覆盖更全”
• 谁能在成本与体验之间找到平衡

而这，才是大模型商业化的真正下半场。