MiniMax 发布 Token Plan：全模态订阅计划上线，支持 M2.7 及视频语音模型

MiniMax 正式发布 Token Plan，这是一次面向开发者和 Agent 应用场景的重要产品升级。按照官方文档的说法，Token Plan 是对此前 Coding Plan 的全面升级，不再只覆盖语言模型，而是把使用范围扩展到了 文本、语音、视频、音乐和图像 等多个模态。也就是说，开发者现在可以通过一个订阅计划，统一调用 MiniMax 的多类模型能力，用更稳定的成本方式搭建更复杂的 AI 应用。

这次 Token Plan 最值得关注的地方，在于它不只是一个新的计费方案，而是在重新定义开发者调用多模态模型的方式。过去，如果一个应用同时要用到文本推理、语音生成、视频生成、图像生成和音乐生成，往往意味着要分别处理不同模型、不同配额和不同计费逻辑；而 Token Plan 的思路，是尽量把这些能力收进同一套订阅体系里，降低开发者构建复杂 Agent 和多模态产品的门槛。

MiniMax Token Plan 是什么？

从官方定义来看，Token Plan 是一个面向全模态模型使用场景的订阅计划。MiniMax 在文档中明确提到，它可以在一个订阅下支持多种模态模型调用，其中包括 MiniMax M2.7 / M2.7-highspeed，以及 语音、视频、音乐、图像 等模型。官方还强调，MiniMax 是少数同时覆盖文本、语音、视频、音乐和图像全模态模型研发的 AI 公司之一，因此 Token Plan 的定位，就是让这些能力在一个统一入口下被更方便地使用。

对开发者来说，这件事的意义很直接：
它不是单独买一个文本模型套餐，也不是单独开一个视频模型包，而是通过一套订阅方式，去满足更完整的 AI 产品构建需求。尤其对于需要打造多模态 Agent、内容生成应用、AI 创作平台和复杂工作流产品的团队来说，这种方式会更容易管理，也更利于控制成本。

MiniMax Token Plan 有哪些核心亮点？

1. 全模态订阅计划，一次覆盖文、图、音、视、音乐等多种能力

这次最核心的亮点，就是 全模态覆盖。按照官方文档，Token Plan 现在支持的不只是文本模型，还覆盖了：

M2.7 / M2.7-highspeed 文本模型
TTS HD 语音模型
Hailuo 2.3 / Hailuo 2.3-Fast 视频模型
Music-2.5 音乐模型
image-01 图像模型

这意味着，一个订阅可以同时满足文本处理、语音生成、视频生成、图像创作和音乐生成等多维度需求。对于今天越来越多需要“多模型协同”才能完成的 AI 应用来说，这种覆盖方式非常实用。
比如一个 AI Agent 想同时完成“理解需求—写文案—配音—出图—做视频”这条链路，以前可能要分别处理多个模型的接入和用量，现在则可以在更统一的订阅体系下完成。

2. 支持 M2.7 及高速版，兼顾复杂任务与效率需求

Token Plan 的另一个重点，是它把 MiniMax M2.7 放进了所有方案里。官方文档显示，标准版套餐支持 M2.7，极速版则支持 M2.7-highspeed，并明确写到 highspeed 版本在效果不变的情况下，推理速度更快。

这对开发者来说很关键。因为很多 AI 应用在落地时，并不是只需要“模型强”，还需要“模型够快”。尤其是编程助手、智能体工作流、内容生产系统和交互式产品场景里，速度和响应体验同样会直接影响可用性。
所以 MiniMax 这次不是只给一个模型调用入口，而是同时给了标准版和高速版的路线，满足不同类型用户的需求。

3. 视频与语音模型纳入统一计划，更适合复杂 Agent 构建

这次你给的亮点里提到“支持视频语音模型”，这点是可以明确写的。官方文档中已经列出，Token Plan 支持的非文本模型包括 TTS HD、Hailuo 2.3-Fast 768P 6s、Hailuo 2.3 768P 6s，部分套餐还支持 Music-2.5 和 image-01。其中 TTS HD 对应的具体模型包括 speech-2.8-hd、speech-2.6-hd、speech-02-hd。

这意味着，MiniMax 正在把“文本能力”扩展成“可听、可看、可生成”的更完整体系。
对于开发者来说，这种升级最大的价值，不是模型清单更长了，而是做复杂 Agent 时不需要在多个平台之间来回拼接能力。一个真正完整的 AI Agent，往往需要文本理解、语音输出、视频生成和图像内容协同，而 Token Plan 正是在朝这个方向搭基础设施。

4. 多种付费模式并存，适合不同体量用户

年订阅则在此基础上提供一定优惠，例如 Starter 为 290 元/年，Plus 为 490 元/年，Max 为 1190 元/年，极速版也分别有对应年费价格。

这套价格体系的意义在于，MiniMax 并没有把 Token Plan 只做成高门槛方案，而是同时覆盖了个人开发者、小团队以及更高频使用的重度用户。对于刚开始做产品验证的人来说，可以先从低价套餐起步；而对已经进入正式开发或高并发调用阶段的团队，也有更高额度和更高速度的方案可选。

5. 用量设计更适合实际开发场景

Token Plan 的用量规则也很有意思。官方文档显示：

M2.7 / M2.7-highspeed 按请求次数计算，额度 每 5 小时滚动重置
其他模型 如语音、视频、音乐、图像，则按 每日配额 计算，每日重置

这种设计其实比较贴近真实使用习惯。
文本模型通常调用频率更高，所以用滚动窗口更灵活；而视频、图像、音乐等生成模型往往更偏重内容创作，按日配额管理也更直观。
这说明 MiniMax 在做 Token Plan 时，并不是简单把所有模型捆到一起卖，而是有针对不同模型使用方式做区分。

为什么 MiniMax Token Plan 值得关注？

MiniMax Token Plan 值得关注，不只是因为它多了一个订阅计划，而是因为它反映出一个更清晰的趋势：
AI 产品正在从单一模型调用，走向多模态协同和更完整的生产力工具链。

以前很多开发者做 AI 产品，最大的麻烦不是模型本身不够强，而是当产品复杂起来后，需要同时处理文本、图像、语音、视频等多个能力模块，接入成本、调用成本和管理成本都会迅速上升。
而 Token Plan 试图解决的，就是“能力很多，但不好统一使用”这个现实问题。
对开发者来说，这种统一订阅方式会让多模态产品更容易起步，也更容易从 demo 走向真正可用的工具。