Meituan: LongCat 2.0 contra MiniMax: MiniMax M3
Una comparativa lado a lado de Meituan: LongCat 2.0 (1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €)) y MiniMax: MiniMax M3 (1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Meituan: LongCat 2.0 | MiniMax: MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Meituan | MiniMax |
| Entrada | 1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €) | 1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €) |
| Salida | 4,20 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,74 €) | 4,20 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,74 €) |
| Lectura de caché | 0,02 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,02 €) | 0,21 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,19 €) |
| Ventana de contexto | 1.048.756 | 1.048.576 |
| Salida máxima | 262.144 | 512.000 |
| Entrada | text | text, image, video |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 20 jul 2026 | 31 may 2026 |
Diferencias clave
- Ambos tienen aproximadamente el mismo precio de entrada.
- Solo MiniMax: MiniMax M3 admite salida JSON estructurada.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00315 US$ con Meituan: LongCat 2.0 y 0,00315 US$ con MiniMax: MiniMax M3.
En detalle
Meituan: LongCat 2.0 es un modelo de texto de Meituan, lanzado el 20 de julio de 2026. MiniMax: MiniMax M3 proviene de MiniMax y llegó antes, el 31 de mayo de 2026. Ambos están listados en api14 dentro de la categoría de texto, y ambos se sirven a través de la misma interfaz compatible con OpenAI, así que la elección entre ellos se trata principalmente de qué necesitas enviar y qué necesitas recibir, no de cómo los integras.
La división más clara está en las modalidades de entrada. LongCat 2.0 acepta solo texto y devuelve texto. MiniMax M3 acepta texto, imágenes y video como entrada, y devuelve texto. Si tu prompt incluye una captura de pantalla, una página escaneada, un gráfico o un clip de video, M3 es el que puede tomarlo directamente, mientras que LongCat 2.0 necesitaría que conviertas ese contenido a texto primero. Las ventanas de contexto son efectivamente del mismo tamaño, ambas un poco más de un millón de tokens, así que ningún modelo te da una ventaja significativa sobre cuánto puedes incluir en una sola solicitud. En parámetros los dos se superponen en gran medida, con temperature, top_p, top_k, min_p, penalizaciones, seed, stop, tools, tool_choice y controles de razonamiento disponibles en ambos. M3 agrega logprobs, top_logprobs, response_format y structured_outputs, que LongCat 2.0 no lista.
Para el trabajo diario, elige según la forma de la entrada y la forma de la salida que necesitas. Si estás construyendo un pipeline que debe devolver JSON estricto u otro esquema que puedas validar, M3 es la opción predeterminada más segura porque structured outputs y response_format son compatibles, y puedes apoyarte en eso en lugar de analizar texto libre y esperar que funcione. Si quieres señales de confianza a nivel de token para clasificación, enrutamiento o puntuación, logprobs y top_logprobs en M3 te dan eso, y LongCat 2.0 no los ofrece. LongCat 2.0 sigue siendo una opción razonable para tareas de texto simple de entrada y salida de texto donde no necesitas aplicación de esquemas ni probabilidades de log, y donde prefieres mantener la superficie de la solicitud simple. Ambos modelos admiten llamadas a herramientas y controles de razonamiento, y la comparación cualitativa de precios los sitúa aproximadamente al mismo precio tanto en entrada como en salida, así que el costo no es el factor decisivo aquí.
Llamar a cualquiera de los dos a través de api14 es la misma ruta de código. Apuntas tu cliente de OpenAI a la URL base de api14, envías tu clave y estableces el campo model. Para usar el modelo de Meituan, establece el id del modelo en "meituan/longcat-2.0". Para usar el modelo de MiniMax, establécelo en "minimax/minimax-m3". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud sigue la forma de chat completions de OpenAI, así que cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo, más los campos adicionales que admita el modelo objetivo. Si dependes de structured_outputs o logprobs, mantén esos en la solicitud solo cuando estés llamando a M3, ya que LongCat 2.0 no los lista.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "meituan/longcat-2.0" a "minimax/minimax-m3": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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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