MiniMax 最新发布的大模型 M3 已经全面接入了支付宝的 TokenPay 一站式全栈解决方案。这意味着什么？企业可以像买软件席位一样批量购买 Token，一次性分发到各个部门；而个人用户在使用 MiniMax Agent 提供的 Mix Claw 服务时，只需要说句话就能完成应用内结账——全程无需跳转、无需输入密码。

这背后有一个重量级信号：MiniMax 成为全球首批将 Token Pay 支付能力融入核心订阅体系的大模型厂商。而由支付宝推出的国内首个面向 MaaS（模型即服务）的支付解决方案，也正式进入了规模化应用阶段。

更有意思的是，MiniMax 还将在近日全线接入支付宝全栈 AI 支付产品，面向开发者和个人用户全面升级服务体验。核心目标就两个：让开发者直接用自然语言调用支付能力，让用户指挥 Agent 执行任务时更听话、更靠谱。说白了，商业化加速的齿轮已经咬合。

企业级 Token 席位管理：批量采购，一键分发

当大模型真正成为企业级生产力工具，越来越多的公司开始批量采购 Token 服务。但在实际操作中，企业采买 Token 会遇到一系列头疼的问题：到底该买多少席位？每个席位的套餐怎么选？内部怎么高效分发？报销流程又该怎么走？——这些看似琐碎，却直接拖慢了从采购到使用的效率。

Token Pay 这次升级的企业席位管理能力，正是针对这些痛点。它涵盖了繁琐的团体管理、席位 Token 分配、团体扩增或减少等场景，企业可以一键订阅团体服务，灵活增减席位。MiniMax 接入后，相当于内置了一套完善的支付 SaaS 系统，企业客户购买体验的提升不是一星半点。

与大模型深度打通：M3 在支付场景安全能力突出

要让 Agent 时代的 AI 办事靠谱，光有产品层面的接入远远不够。MiniMax 和支付宝这次实现了更深层的打通——从“大模型意图理解”到“金融级支付执行”的底层协同。

6月1日，MiniMax 正式发布新一代通用模型 M3，采用自研的稀疏注意力架构 MSA。M3 是国内首个同时具备前沿 Coding 能力、1M 超长上下文和原生多模态三项核心能力的大模型，也是目前全球唯一具备完整能力组合的开源选项。注意，是“唯一”——这个含金量相当高。

而支付宝在对 M3 进行适配测试时发现，它在意图识别准确率和风险边界意识上表现尤为突出。对支付任务链路、安全边界和工程实现复杂度的整体理解，M3 明显有优势。这恰恰是 AI 原生应用实现商业闭环的关键基础设施——如果大模型连“这是个支付任务”都判断不准，后面的环节根本没法跑。

低代码接入：让商业化门槛趋近于零

“我们将支付方案全部组件化，实现开箱即用。”蚂蚁集团 AI 支付总经理朱林给出的这句话，点明了这套产品的设计哲学。在大模型商业化场景中，模型厂商只需要按需调用支付宝的能力，就可以把精力集中到模型性能提升和底层算力优化上，不用被支付开发拖后腿。

通过低代码接入，订阅制、按量计费、加油包套餐等不同收费模式，都可以像搭积木一样灵活组合。这套 AI 支付产品不仅能显著降低大模型公司的研发成本、提升支付转化率，更大的价值在于——它可能成为驱动业务增长的引擎。

全新支付范式：将成为大模型商业化的“标准底座”

当 Agent 的数量以指数级增长，Token 正在成为 AI 经济的硬通货，一场支付范式的迁移才刚刚开始。

Token Pay 的三层架构分别对应着 AI 商业化的核心痛点：结算层确保 Agent 任务在执行过程中“不断电”；管理层帮助大模型厂商对企业的 Token 一站式采买管理，形成显著的效率杠杆；开放层则将接入门槛压到极低，让不同收费模式灵活组合，加速商业化落地。

据透露，支付宝未来还将进一步探索按效果付费、动态定价等创新模式，并支持跨 Agent 框架的统一结算。在此之前，支付宝已经宣布了全栈 AI 原生支付产品体系，并以 3 亿笔 AI 智能体支付、支持 95% 的通用智能体框架，成为全球首个大规模商用的 AI 原生支付基建。可以说，这个“标准底座”已经有了扎实的根基，接下来就看整个生态怎么跑起来了。

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