Le coût élevé de l'inférence freine le déploiement des agents d'IA. Xiaomi MiMo résout ce problème avec une baisse de 99 % du prix de ses API et une mémoire persistante sur terminal. Cette approche permet aux entreprises de faire tourner des flottes d'agents autonomes à l'échelle industrielle tout en préservant leurs marges opérationnelles. À l’approche de l’été 2026, Xiaomi a conclu son programme d’incitation de 100 000 milliards de tokens après avoir distribué l’intégralité de l’enveloppe annoncée. La nouvelle grille tarifaire de la série MiMo-V2.5 est entrée en vigueur le 27 mai 2026, avec une baisse maximale annoncée de 99 % selon les catégories de tokens et une augmentation de 5 à 8 fois des volumes inclus dans les Token Plans. Le lancement de MiMo Code le 15 juin 2026, puis celui de MiMo Claw à la fin du même mois, installe deux usages complémentaires : un assistant open source dans le terminal et un agent cloud connecté à l’écosystème Kingsoft Office. Cette offensive intervient alors que les entreprises arbitrent entre les modèles récents de Xiaomi, Anthropic, OpenAI et des fournisseurs asiatiques comme DeepSeek V4 , avec des écarts importants de prix, de gouvernance et de maturité. Pour les directions techniques, l’enjeu n’est donc pas de migrer automatiquement, mais de mesurer sur leurs propres charges la qualité du code, le taux de réussite des agents, la consommation réelle de tokens et les contraintes de traitement des données. Au-delà des grilles tarifaires, Xiaomi MiMo illustre une évolution de fond : les modèles, les agents et les interfaces de travail se rapprochent jusqu’à former une chaîne continue entre raisonnement, exécution et production documentaire. La baisse de prix annoncée par Xiaomi accélère la commoditisation de l’inférence, mais sa portée réelle se mesurera dans les tâches réussies, pas dans le seul coût du million de tokens. En publiant les poids de MiMo-V2.5 sous licence MIT, en construisant un assistant terminal à mémoire persistante et en connectant MiMo Claw à Kingsoft Office, Xiaomi propose une vision où l’IA n’est plus seulement interrogée : elle conserve l’état d’un projet, appelle des outils et transforme ses résultats en livrables. Le changement de paradigme est crédible, à condition de conserver des garde-fous, des tests reproductibles et une gouvernance claire des données. Cette approche hybride, associant modèles ouverts, API cloud, terminal et bureautique, peut redistribuer les choix d’infrastructure. La décision ne se résumera toutefois ni au prix ni à la marque : elle reposera sur la performance par tâche, la maîtrise des données, la disponibilité du service et la capacité à changer de fournisseur.