Meituan: LongCat 2.0 vs. Perceptron: Perceptron Mk1
Ein direkter Vergleich von Meituan: LongCat 2.0 (1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €)) und Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Meituan: LongCat 2.0 | Perceptron: Perceptron Mk1 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Meituan | Perceptron |
| Eingabe | 1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €) | 0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €) |
| Ausgabe | 4,20 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,74 €) | 5,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,68 €) |
| Cache-Lesen | 0,02 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,02 €) | - |
| Kontextfenster | 1.048.756 | 32.768 |
| Max. Ausgabe | 262.144 | 8.192 |
| Eingabe | text | text, image, video |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 20.07.2026 | 12.05.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Perceptron: Perceptron Mk1 ist bei Eingabe-Tokens 50% günstiger.
- Meituan: LongCat 2.0 ist bei Ausgabe-Tokens 20% günstiger.
- Meituan: LongCat 2.0 liest 32.0× mehr Kontext (1.048.756 Tokens).
- Nur Meituan: LongCat 2.0 unterstützt Tool Calling.
- Nur Perceptron: Perceptron Mk1 unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Meituan: LongCat 2.0 0,00315 $ und mit Perceptron: Perceptron Mk1 0,00315 $.
Im Detail
Meituan: LongCat 2.0 ist ein Textmodell von Meituan, veröffentlicht am 2026-07-20. Perceptron: Perceptron Mk1 ist ein Textmodell von Perceptron, veröffentlicht am 2026-05-12. Beide werden auf api14 als Chat-Modelle mit Textausgabe bereitgestellt, sodass sie oberflächlich betrachtet austauschbar wirken, doch die Details dessen, was jedes akzeptiert und wie viel es gleichzeitig aufnehmen kann, drängen sie zu unterschiedlichen Aufgaben.
Die klarste Trennung liegt bei Kontext und Eingabetypen. LongCat 2.0 akzeptiert nur Text und bringt ein Kontextfenster von 1.048.756 Tokens mit, was weit größer ist als die 32.768 Tokens, die Perceptron Mk1 unterstützt. Perceptron Mk1 akzeptiert im Gegenzug Bilder und Video neben Text, sodass es visuelle Eingaben betrachten kann, während LongCat 2.0 das nicht kann. Beim Tooling ist LongCat 2.0 das Modell, das Tool-Aufrufe über tool_choice und tools bereitstellt, während Perceptron Mk1 das Modell ist, das strukturierte Ausgaben bereitstellt. Beide listen reasoning und include_reasoning auf, sodass keines dort einen nennenswerten Vorteil hat. LongCat 2.0 stellt insgesamt auch einen breiteren Parametersatz bereit, darunter logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed und stop, während Perceptron Mk1 einen kleineren Satz beibehält. Beim Preis ist Perceptron Mk1 die günstigere Option für Eingabe, und LongCat 2.0 ist die günstigere Option für Ausgabe, sodass das Kostenbild davon abhängt, wie viel Sie senden gegenüber wie viel Sie generieren.
Für praktische Arbeit greifen Sie zu LongCat 2.0, wenn die Aufgabe Text rein und Text raus ist und das Material groß ist: lange Dokumente, große Codebasen, ausgedehnte Transkripte oder alles, wo Sie sonst chunking und stitching betreiben müssten. Es ist auch die Wahl, wenn Sie benötigen, dass das Modell Tools aufruft, denn dort geht seine Parameterliste weiter. Greifen Sie zu Perceptron Mk1, wenn die Eingabe nicht rein textlich ist, etwa Screenshots, Diagramme, Fotos oder kurze Videoclips, die beschrieben, zusammengefasst oder analysiert werden müssen, und wenn Sie möchten, dass die Antwort in einer streng strukturierten Form zurückkommt. Sein kleinerer Kontext bedeutet, dass Sie diese Anfragen knapp halten sollten, und seine günstigere Eingabepreisgestaltung passt zu Workloads, die viel Material hineinschieben im Verhältnis zu dem, was herauskommt.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihren Schlüssel und verwenden die Chat-Completions-Form, die Sie bereits nutzen. Das Einzige, was sich zwischen den beiden ändert, ist die Modell-ID: Verwenden Sie "meituan/longcat-2.0" für LongCat 2.0 und "perceptron/perceptron-mk1" für Perceptron Mk1. Alles andere, das messages-Array, das Streaming-Flag und das Parsen der Antwort, bleibt wie es ist, sodass Sie Modelle wechseln können, indem Sie eine Zeichenkette bearbeiten oder anhand eines Konfigurationswerts routen.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "meituan/longcat-2.0" auf "perceptron/perceptron-mk1", 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": "perceptron/perceptron-mk1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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