Meituan: LongCat 2.0 contra Perceptron: Perceptron Mk1
Una comparativa lado a lado de Meituan: LongCat 2.0 (1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €)) y Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)) 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 | Perceptron: Perceptron Mk1 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Meituan | Perceptron |
| Entrada | 1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €) | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) |
| Salida | 4,20 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,74 €) | 5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €) |
| Lectura de caché | 0,02 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,02 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.048.756 | 32.768 |
| Salida máxima | 262.144 | 8192 |
| Entrada | text | text, image, video |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 20 jul 2026 | 12 may 2026 |
Diferencias clave
- Perceptron: Perceptron Mk1 es 50% más barato en tokens de entrada.
- Meituan: LongCat 2.0 es 20% más barato en tokens de salida.
- Meituan: LongCat 2.0 lee 32.0× más contexto (1.048.756 tokens).
- Solo Meituan: LongCat 2.0 admite llamadas a herramientas.
- Solo Perceptron: Perceptron Mk1 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 Perceptron: Perceptron Mk1.
En detalle
Meituan: LongCat 2.0 es un modelo de texto de Meituan, lanzado el 2026-07-20. Perceptron: Perceptron Mk1 es un modelo de texto de Perceptron, lanzado el 2026-05-12. Ambos se sirven en api14 como modelos de chat con salida de texto, así que a simple vista parecen intercambiables, pero los detalles de lo que cada uno acepta y cuánto puede retener a la vez los empujan hacia trabajos distintos.
La división más clara es el contexto y los tipos de entrada. LongCat 2.0 acepta solo texto y tiene una ventana de contexto de 1,048,756 tokens, que es mucho más grande que los 32,768 tokens que admite Perceptron Mk1. Perceptron Mk1, a cambio, acepta imágenes y video junto con texto, así que puede mirar entrada visual mientras que LongCat 2.0 no puede. En cuanto a herramientas, LongCat 2.0 es el que expone el llamado a herramientas mediante tool_choice y tools, mientras que Perceptron Mk1 es el que expone salidas estructuradas. Ambos listan reasoning e include_reasoning, así que ninguno tiene una ventaja significativa ahí. LongCat 2.0 también expone un conjunto de parámetros más amplio en general, incluidos logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed y stop, mientras que Perceptron Mk1 mantiene un conjunto más pequeño. En precio, Perceptron Mk1 es la opción más barata para entrada, y LongCat 2.0 es la opción más barata para salida, así que el panorama de costos depende de cuánto envíes frente a cuánto generes.
Para trabajo práctico, recurre a LongCat 2.0 cuando el trabajo sea texto de entrada y texto de salida y el material sea grande: documentos largos, bases de código grandes, transcripciones extensas, o cualquier cosa donde de otro modo tendrías que dividir en fragmentos y unir. También es la elección cuando necesitas que el modelo llame a herramientas, ya que ahí es donde su lista de parámetros llega más lejos. Recurre a Perceptron Mk1 cuando la entrada no sea puramente texto, como capturas de pantalla, diagramas, fotos o clips de video cortos que necesiten ser descritos, resumidos o analizados, y cuando quieras que la respuesta vuelva en una forma estructurada estricta. Su contexto más pequeño significa que deberías mantener esas solicitudes ajustadas, y su precio de entrada más barato conviene a cargas de trabajo que envían mucho material en relación con lo que sale de vuelta.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu clave, y usas la forma de chat completions que ya usas. Lo único que cambia entre los dos es el id del modelo: usa "meituan/longcat-2.0" para LongCat 2.0 y "perceptron/perceptron-mk1" para Perceptron Mk1. Todo lo demás, el arreglo de messages, el indicador de streaming y el análisis de la respuesta, permanece igual, así que puedes cambiar de modelo editando una cadena o enrutando según un valor de configuración.
Hay casos donde el otro modelo sigue siendo la mejor elección incluso después de eso. Si tu tarea es solo texto pero quieres salidas estructuradas, Perceptron Mk1 es el que las admite, así que puede ser la decisión correcta a pesar de la ventana más pequeña. Si tu tarea involucra imágenes o video, LongCat 2.0 no puede tomarlos en absoluto, así que Perceptron Mk1 es la única opción de los dos. Y si el volumen de salida domina tu uso, LongCat 2.0 es el lado más barato para salida, lo que puede importar más que el precio de entrada en trabajos con mucha generación.
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 "perceptron/perceptron-mk1": 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": "perceptron/perceptron-mk1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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