如果你每个月在 AI 编程上要花掉 10 美元以上，今天这条值得看完：CommandCode 把小米今天凌晨发布的 MiMo-V2.6 三个档位全部上架了，而且费率跟小米官网一分不差——Pro 输入每百万 token 0.435 美元、输出 0.87 美元，Flash 是 0.14 与 0.28。放在 GOAT 计划里，$10 换 $70 额度，折扣率 7 倍。
「7 倍额度」是数学还是话术，两周半前写过一次。这次换个问法：同一个活，交给四个模型做，谁把活干完、谁花得更少。我用账号里的 Provider API 跑了六组全自动判定的任务——没有一项靠人打分，对错由 pytest、JSON 解析和字符串匹配决定——把 MiMo V2.6 Pro、MiMo V2.6 Flash，和同平台上的 DeepSeek V4.1 Flash、GLM-5.3 Flash 放在同一张题卷上。
结论先说：MiMo V2.6 两档都能干活，端到端成本比直连小米官网便宜约 7 倍；但「Flash」这名字没带来速度，而最大的坑不在价格表上，在三个平台细节里。
它是什么，档位怎么选
CommandCode 是一套以开源模型为优先的编码 agent（CLI 加网页工作室），同时提供 OpenAI 与 Anthropic 双兼容的 Provider API，端点 https://api.commandcode.ai/provider/v1。MiMo V2.6 的三档今天上架，模型 ID 是 xiaomi/mimo-v2.6-pro、xiaomi/mimo-v2.6-flash、xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed，都标 1M 上下文。
档位地图（价格截至 2026-09-22，另收支付手续费）：
| 套餐 | 月费 | 额度 | 适合谁 |
|---|---|---|---|
| Go | $1 | $10 | 只想试一下，约 1.5 万次请求 |
| GOAT | $10 | $70 | 个人主力，约 7.5 万次请求 |
| Pro | $20 | $80 | 需要闭源旗舰模型（Claude、GPT、Gemini） |
| Max 10× / 20× | $100 / $200 | $150 / $300 | 重度用户，额度上限更高 |
| Provider | $15 起 | 按量付费 | 自建脚本调 API，零加价、不限流 |
倍率从哪来，官方没有藏着：一是额度按模型独立分配（$70 不是一个大池子，而是每个模型一份），二是缓存命中工程的差价，三是厂商 deal 补贴。第三条对 MiMo 用户特别现实——mimo-v2.6-flash 有个上架 deal，GOAT 上这个模型的额度临时提到 $67（平时 $30），9 月 24 日截止；上一代 V2.5 系列则挂着 -98% 与 -99% 的折扣。
对照一下直连：小米官方海外定价与 CommandCode 完全一致（Pro $0.435 / $0.87，缓存读 $0.0036），所以这里的「便宜 7 倍」纯粹来自订阅额度，不是平台压价。
先做纸面数学，再谈体验。官方给的「约 7.5 万次请求」是个容易误读的数字——它指的是轻量 agent 请求。按我下面实测里最便宜的动作（修一个 bug，账单 $0.00013）算，$70 足够跑 50 万次以上；换成最贵的动作（一次 12.9 万 token 的长上下文，账单 $0.0564），$70 只够 1,240 次。同样一笔钱，容量差 400 倍，取决于你每次让它读多少东西。所以「够不够一个月」这个问题，答案不在套餐页上，在你的使用姿势里：把复用前缀固定住、让缓存吃满，比换模型省钱得多。
实测：六组任务，四个模型
方法说明白：走 Provider API 直连，/chat/completions，温度与输出上限按任务固定；六个任务全部可机器判定——T1 是给一个预埋了 3 个 bug 的小仓库（6 个 pytest 用例，初始 3 失败 3 通过），模型交回完整文件，我应用后跑测试；T2 是两轮真实工具循环，看它会不会用 read_file 读完两个文件、再用 run_tests 带 -v 跑测试；T3 是把 23.7 万字符（实测 129,521 token）的合成代码库塞进去找一句藏起来的话；T4 是严格 JSON 指令遵循；T5 是一道可判定的多步概率题；T6 量时延与吞吐。
| 任务 | MiMo V2.6 Pro | MiMo V2.6 Flash | DeepSeek V4.1 Flash | GLM-5.3 Flash |
|---|---|---|---|---|
| T1 修 3 个 bug（6 用例） | 通过 6/6 | 通过 6/6 | 通过 6/6 | 通过 6/6 |
| T2 两轮工具调用 | 通过 | 通过 | 未跑完（网关超时） | 未跑完（网关超时） |
| T3 12.9 万 token 藏针 | 答对 | 答对 | 未答出 | 未测 |
| T4 严格 JSON + 枚举 | 通过 | 通过 | 通过 | 通过 |
| T5 多步推理（0.65） | 通过 | 通过 | 通过 | 通过 |
| T6 时延中位 / 吞吐 | 7.60 秒 / 9.1 tok/s | 6.29 秒 / 12.9 tok/s | 7.84 秒 / 16.3 tok/s | 9.51 秒 / 13.5 tok/s |
三个可以直接用的观察。第一，能力层面四个模型打平——修 bug、工具调用、JSON、推理这四关谁都没掉队，MiMo V2.6 的「agentic coding」定位不是虚的，Pro 与 Flash 在这几关没有可见差距。第二，长上下文分开了档次：12.9 万 token 的检索，MiMo 两档都一次答对（Pro 20.0 秒、Flash 15.1 秒），DeepSeek V4.1 Flash 在同样的题上没能给出答案（它先把预算烧在思考上，触发长度截断）。第三，「Flash」不等于快：Flash 的 12.9 tok/s 反而低于 DeepSeek V4.1 Flash 的 16.3 tok/s，Pro 更慢（9.1 tok/s）。名字里的 Flash 说的是价格档位，不是速度承诺。
然后是钱。同样一道 T1 修 bug，四个模型的账单差 4.8 倍：
| 场景 | 输入 token | 输出 token | 账单（美元） | GOAT 实付（约） |
|---|---|---|---|---|
| 修 bug · MiMo Flash | 548 | 191 | $0.00013 | $0.00002 |
| 修 bug · MiMo Pro | 548（缓存 512） | 235 | $0.00022 | $0.00003 |
| 修 bug · DeepSeek V4.1 Flash | 598 | 471 | $0.00037 | $0.00005 |
| 修 bug · GLM-5.3 Flash | 536 | 1,079 | $0.00062 | $0.00009 |
| 12.9 万 token 长上下文 · MiMo Pro | 129,521 | 80 | $0.0564 | $0.0081 |
| 12.9 万 token 长上下文 · MiMo Flash | 129,521 | 27 | $0.0181 | $0.0026 |
折算成单价，GOAT 订阅下的 MiMo V2.6 Pro 相当于输入每百万 token 约 6 美分、输出约 12 美分；Flash 是 2 美分与 4 美分。这个量级已经比国内大部分 API 直采都低。
缓存是这套算术里最被低估的一项。我拿同一段 23,293 token 的前缀连发两次：第一次全价、7.65 秒；第二次 23,168 token 命中缓存（命中率 99.5%），只按 $0.0036/M 计费——缓存读取价是标准输入价的 1/120，延迟也降到 4.49 秒。也就是说 agent 场景里反复复用的系统提示与代码上下文，几乎不花钱。CommandCode 官方口径是「约 98% 缓存命中率」，我在单个场景复现到的比它更高。
额度不等于能花完。GOAT 的两道滚动窗口是 5 小时 $14、每周 $35。按实测里最贵的动作（一次 12.9 万 token 长上下文，账单 $0.0564）算，5 小时窗口大约能跑 248 次，一周约 620 次，月度 $70 够跑 1,240 次——对日常编码够用，但如果你拿它灌整个仓库做批量分析，卡住的会是 5 小时窗口而不是月度额度。额外买的按量额度不计入限额，超窗时会优先消耗它们。
三个价格表上没有的坑
第一，非浏览器 UA 会被 Cloudflare 拦。我用 Python 的 urllib 直连时一律返回 HTTP 403 error code: 1010，换成 curl 或给请求加一个浏览器 User-Agent 就正常。1010 是 Cloudflare 的浏览器签名判定，不是模型权限问题——自己写脚本接这个 API 的人，第一分钟就会撞上。
第二，推理默认开着，预算给少了会拿到空回答。一个「只回复两个字」的请求，账单是 13 输入、18 输出，其中 15 个 token 花在思考上。我第一版长上下文测试把输出上限设成 64，模型把 64 个 token 全用来思考，最终 finish_reason=length、正文为空——看起来像模型没答出来，实际是预算太紧。给到 1024 之后 DeepSeek 也能正常作答。用这个平台写脚本，输出上限要按「思考加正文」的总量来配，习惯性写 256 的人会误判模型能力。
第三，平台自己还没给 MiMo V2.6 打过分。四个 V2.6 相关条目在 CommandCode 的模型页上，智能指数与吞吐两栏都写着 not yet scored。这不是缺陷，但意味着你在选择档位时没有任何第三方参考，只能像本文这样自己跑题。
超速档 mimo-v2.6-pro-ultraspeed 也是 10 倍价（输入 $4.35、输出 $8.70），GOAT 同样能调用（我实测返回 200）。它存在的意义只有延迟敏感的交互场景，以我测到的 Pro 延迟水平看，不值得默认开启。
判断：谁该用哪一档
主力用 Flash，难任务切 Pro。两者在本次六组任务里能力打平，而 Flash 的输出价只有 Pro 的 32%（$0.28 对 $0.87），还更快一点；再加上 9 月 24 日前额度提到 $67 的上架 deal，当下性价比最高的是它。Pro 该出场的地方是长链路 agent 任务与方案设计——12.9 万 token 藏针这一关，它和 Flash 都答对了，但账单是 Flash 的 3.1 倍，所以除非真遇到 Flash 答错的场景，长上下文也建议先用 Flash。
如果你的用法是「一次性把整个仓库喂进去」，要注意 MiMo 的输入侧单价（Pro $0.435/M）在 1M 上下文下并不便宜：单次 12.9 万 token 就是 5.6 美分，一天跑几十次就吃掉 5 小时窗口的大半；这种用法更该配合缓存，把复用前缀固定住。
如果你只是偶尔写点代码，$1 的 Go 档也能用 MiMo——但 Go 档没有 API 权限，只能在 CLI 里用。
如果你的用法是跑脚本而不是敲代码，$15 的 Provider 档更对路：按量付费、零加价、没有滚动限流，只是额度不会像订阅那样被放大 7 倍。反过来，$1 的 Go 档虽然也能用 MiMo，但没有 API 权限，只能待在 CLI 里。
别指望它替代闭源旗舰。小米自己的报告里，Pro 在 ProgramBench 上得 26.5，而 Claude Opus 5 是 37.0；ExploitBench 47.9 对 78.5。它在开源权重阵营里是第一梯队，但跨到闭源旗舰那一档仍有肉眼可见的差距，这也是 CommandCode 把 Claude、GPT、Gemini 放在 Pro 与 Max 套餐的原因。
最后是利益与口径声明：本文作者是 CommandCode GOAT 的付费订阅用户，自购自用，与 CommandCode、小米均无商业合作；文中全部价格为 2026 年 9 月 22 日抓取的官方页面口径，费率与 deal 随时可能变动；实测数据来自本机 Python 脚本直连 Provider API，每一组的判定逻辑（pytest 退出码、JSON 解析、字符串匹配）都可复现，任务集与原始结果已存档。
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