Meituan: LongCat 2.0 vs. MiniMax: MiniMax M3
Ein direkter Vergleich von Meituan: LongCat 2.0 (1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €)) und MiniMax: MiniMax M3 (1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Meituan: LongCat 2.0 | MiniMax: MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Meituan | MiniMax |
| Eingabe | 1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €) | 1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €) |
| Ausgabe | 4,20 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,74 €) | 4,20 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,74 €) |
| Cache-Lesen | 0,02 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,02 €) | 0,21 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,19 €) |
| Kontextfenster | 1.048.756 | 1.048.576 |
| Max. Ausgabe | 262.144 | 512.000 |
| Eingabe | text | text, image, video |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 20.07.2026 | 31.05.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Beide haben etwa denselben Eingabepreis.
- Nur MiniMax: MiniMax M3 unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Meituan: LongCat 2.0 0,00315 $ und mit MiniMax: MiniMax M3 0,00315 $.
Im Detail
Meituan: LongCat 2.0 ist ein Textmodell von Meituan, veröffentlicht am 20. Juli 2026. MiniMax: MiniMax M3 stammt von MiniMax und erschien früher, am 31. Mai 2026. Beide sind auf api14 unter der Kategorie Text gelistet, und beide werden über dieselbe OpenAI-kompatible Schnittstelle bereitgestellt, die Wahl zwischen ihnen dreht sich also vor allem darum, was man einspeisen und was man zurückbekommen möchte, nicht darum, wie man sie integriert.
Die deutlichste Trennung liegt bei den Eingabemodalitäten. LongCat 2.0 akzeptiert nur Text und gibt Text zurück. MiniMax M3 akzeptiert Text, Bilder und Videos als Eingabe und gibt Text zurück. Wenn der Prompt einen Screenshot, eine gescannte Seite, ein Diagramm oder einen Videoclip enthält, ist M3 das Modell, das dies direkt aufnehmen kann, während LongCat 2.0 verlangen würde, diesen Inhalt zuerst in Text umzuwandeln. Die Kontextfenster sind praktisch gleich groß, beide etwas über eine Million Token, sodass keines der Modelle einen nennenswerten Vorteil dabei bietet, wie viel man in eine einzelne Anfrage packen kann. Bei den Parametern überschneiden sich die beiden stark, mit temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, seed, stop, tools, tool_choice und reasoning controls, die bei beiden verfügbar sind. M3 ergänzt logprobs, top_logprobs, response_format und structured_outputs, die LongCat 2.0 nicht auflistet.
Für die tägliche Arbeit sollte man nach der Form der Eingabe und der Form der benötigten Ausgabe wählen. Wenn man eine Pipeline baut, die striktes JSON oder ein anderes validierbares Schema zurückgeben muss, ist M3 die sicherere Standardwahl, weil structured outputs und response_format unterstützt werden und man sich darauf verlassen kann, statt Freitext zu parsen und zu hoffen. Wenn man Token-genaue Konfidenzsignale für Klassifikation, Routing oder Scoring möchte, liefern logprobs und top_logprobs bei M3 genau das, und LongCat 2.0 bietet sie nicht an. LongCat 2.0 bleibt eine vernünftige Wahl für reine Text-rein-Text-raus-Aufgaben, bei denen man keine Schema-Durchsetzung oder Log-Wahrscheinlichkeiten benötigt und die Anfrageoberfläche lieber einfach hält. Beide Modelle unterstützen Tool Calling und reasoning controls, und der qualitative Preisvergleich setzt sie bei Eingabe und Ausgabe auf etwa denselben Preis, die Kosten sind hier also nicht der entscheidende Faktor.
Beide über api14 aufzurufen ist derselbe Codepfad. Man richtet seinen OpenAI-Client auf die api14-Basis-URL, sendet seinen Schlüssel und setzt das Feld model. Um das Modell von Meituan zu verwenden, setzt man die Modell-ID auf "meituan/longcat-2.0". Um das Modell von MiniMax zu verwenden, setzt man sie auf "minimax/minimax-m3". Alles andere im Request-Body folgt der Form der OpenAI chat completions, das Umschalten zwischen den beiden ist also eine Änderung einer Zeile bei der Modell-ID, plus die zusätzlichen Felder, die das Zielmodell unterstützt. Wenn man sich auf structured_outputs oder logprobs verlässt, sollte man diese nur dann in der Anfrage behalten, wenn man M3 aufruft, da LongCat 2.0 sie nicht auflistet.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "meituan/longcat-2.0" auf "minimax/minimax-m3", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "minimax/minimax-m3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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