邀请码不再限制你连接自己的账号。自带账号的能力对所有人免费开放,云端 Pro 仍为邀请制。阅读公告
公告2026 年 8 月 9 日

致每一位关注和使用 Mirasim 的朋友:

过去几天,仍处于内测、尚未做好大规模开放准备的 Mirasim,比原计划更早地来到了大家面前。

邀请码的传播范围超出了原定规模。短时间内,大量访问和测试请求涌入,同时也出现了部分异常高频的探测与访问请求。由于我们的容量、稳定性和安全防护准备不足,部分用户遇到了加载缓慢、请求失败、权益未到账等问题。

给大家带来的不好体验,我们诚恳道歉。无论流量因何而来,没有提前做好准备,都是我们的问题,不应该让用户承担后果。

与此同时,我们也收到了大量真实、具体的反馈。许多原本可能要在正式开放后才会暴露的问题,被大家提前发现了。感谢每一位认真体验、耐心反馈和负责任地报告安全问题的朋友。

接下来,Mirasim 将调整开放方式

邀请码不再限制你连接自己的账号使用 Mirasim;它只限制由 Mirasim 承担成本的云端 Pro 服务。

本地账号接入与调用能力将免费向所有用户开放。无需邀请码,你也可以连接自有的 Claude Code、Codex 等账号或模型服务,使用 Mirasim 的多模型、多 Agent 和多 Session 能力。Mirasim 不会对这部分能力收费;第三方订阅或 API 费用仍按对应服务商规则结算。

由 Mirasim 承担调用成本、帮助用户降低使用成本的云端 Pro 能力,将继续采用邀请制,并根据服务容量分批开放。我们会及时公布开放进度和后续安排,让规则尽可能清晰、透明。

关于大家关心的 Pro 权益

  • 原计划承诺的 1000 位内测用户,将获得 1 年 Mirasim Pro 权益,这一承诺不会改变。
  • 对于本轮超出原定 1000 人名额、但已经成功注册的用户,我们也将提供 1 个月 Mirasim Pro 权益,作为本次体验不稳定带来的补偿,也感谢大家愿意在产品尚未成熟时前来尝试。
  • 如果你已经完成注册或激活,但权益暂未到账,请不要重复操作。相关记录已经保存,我们会统一核验和补发,并同步后续到账与起算安排。

Mirasim 后续的开放节奏

未来 1—2 周,我们会集中扩充服务容量、修复权益系统、加强安全防护,并逐项处理大家反馈的问题。Mirasim 没有关闭,注册和本地账号能力会持续开放,云端 Pro 能力则会随容量分批开启。

我们希望构建的,不只是一个聚合模型的工具,而是一个面向长期创造的 Agent 工作空间。无论下一代更强的 Agent 出现在哪里,用户都能在同一个工作流中持续接入、无缝切换并协同使用;完成构建后,再交给仿真用户在真实环境中验证,让证据决定下一步。

我们想让每一次 Agent 能力的进步,都更快成为每个人的生产力,让大家少花时间追逐工具,把更多时间留给真正想做的事情。

模型会更替,创造无需重来。

谢谢大家在 Mirasim 还不够成熟的时候提前来到这里。接下来,我们会把承诺落实在每一次修复与更新中,用一个更稳定、更可靠的 Mirasim,回应大家的关注与信任。

—— Mirasim 团队

文章2026年8月13日

单次很便宜,按小时不便宜

每一次模型调用单看都小到不值一提,四个智能体跑一下午就不是了。预算正是安静地消失在这两个事实的差距里。

约 5 分钟

为什么它在变大之前都看不见#

按单次算,智能体便宜得没人会去查。按小时算,几个智能体各自反复读文件、重试、带着很长的上下文,就不便宜了。这两个数字都不算被藏起来——只是被放在你从不会去看的地方,而且单位对不上你真正想问的问题。「这周贵不贵?」这个问题,是没法从一串 API 调用记录里读出来的。

供应商后台也补不上这个缺口。它知道你的账号花了多少,但不知道是哪个智能体、哪个仓库、哪条会话花掉的。而账单超预期时,你需要的恰恰就是这个分解——也恰恰是没人手上有的那一份。

一份账目,在你自己的机器上#

既然每一次模型调用本来就要经过本机的代理,那它就可以在发生的地方被记下来。Mirasim 为每一次调用维护同一份账目——token、缓存命中、成本估算——解算与计算都在你自己的机器上完成,不在别处。选一个时间范围(今天、7 天、30 天或 90 天),它会先给出直接回答问题的那几个数字。

  • 调用次数、总 token、输出 token、缓存命中率与成本估算——每一项都与上一周期对比,于是「比平时多」是一个事实,而不是一种感觉。
  • 同一时间范围内,按智能体、模型、账号、工作区、会话分解。这一部分是供应商后台给不了的。
  • 有多少工作是走了额度兜底、而不是你自己的订阅。这个占比高的话,瓶颈在你的套餐,不在你的提示词。

它在实际使用中改变了什么#

有用的结果不是省钱,而是归因。一旦花费能按模型、按会话分解,那些贵的习惯就变得可见而且具体:某个长上下文的循环每轮都把同一棵目录树重读一遍;某个任务上推理档位一直开得很高,而它根本不需要;缓存命中率掉了下来,因为某段提示词现在每次调用都在变。

它也让选模型变成一个经验问题,而不是感觉问题。会话各自带着自己的模型与推理档位,所以换成便宜的那个只差一次切换——一周之后,你可以翻账目看看:便宜那个到底有没有让结果变差。