Meituan: LongCat 2.0 contre Perceptron: Perceptron Mk1
Un comparatif côte à côte de Meituan: LongCat 2.0 (1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €)) et Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Meituan: LongCat 2.0 | Perceptron: Perceptron Mk1 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Meituan | Perceptron |
| Entrée | 1,05 $US / 1M jetons (≈ 0,94 €) | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) |
| Sortie | 4,20 $US / 1M jetons (≈ 3,74 €) | 5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €) |
| Lecture du cache | 0,02 $US / 1M jetons (≈ 0,02 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 048 756 | 32 768 |
| Sortie max. | 262 144 | 8 192 |
| Entrée | text | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 20 juil. 2026 | 12 mai 2026 |
Principales différences
- Perceptron: Perceptron Mk1 est 50% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Meituan: LongCat 2.0 est 20% moins cher sur les tokens de sortie.
- Meituan: LongCat 2.0 lit 32.0× plus de contexte (1 048 756 tokens).
- Seul Meituan: LongCat 2.0 prend en charge l’appel d’outils.
- Seul Perceptron: Perceptron Mk1 prend en charge la sortie JSON structurée.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00315 $US avec Meituan: LongCat 2.0 et 0,00315 $US avec Perceptron: Perceptron Mk1.
En détail
Meituan : LongCat 2.0 est un modèle texte de Meituan, publié le 2026-07-20. Perceptron : Perceptron Mk1 est un modèle texte de Perceptron, publié le 2026-05-12. Les deux sont servis sur api14 en tant que modèles de chat avec sortie texte, donc en surface ils semblent interchangeables, mais les détails de ce que chacun accepte et de ce qu'il peut contenir en une fois les orientent vers des usages différents.
La séparation la plus claire concerne le contexte et les types d'entrée. LongCat 2.0 accepte uniquement du texte et dispose d'une fenêtre de contexte de 1 048 756 tokens, bien plus grande que les 32 768 tokens pris en charge par Perceptron Mk1. Perceptron Mk1, en échange, accepte les images et la vidéo en plus du texte, donc il peut examiner une entrée visuelle, ce que LongCat 2.0 ne peut pas faire. Côté outillage, LongCat 2.0 est celui qui expose l'appel d'outils via tool_choice et tools, tandis que Perceptron Mk1 est celui qui expose les sorties structurées. Les deux listent reasoning et include_reasoning, donc aucun n'a d'avantage significatif sur ce point. LongCat 2.0 expose aussi un ensemble de paramètres globalement plus large, incluant logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed et stop, tandis que Perceptron Mk1 en garde un plus restreint. Côté prix, Perceptron Mk1 est l'option la moins chère pour l'entrée, et LongCat 2.0 est l'option la moins chère pour la sortie, donc le tableau des coûts dépend de ce que vous envoyez par rapport à ce que vous générez.
Pour le travail pratique, privilégiez LongCat 2.0 quand la tâche est du texte en entrée et du texte en sortie et que le matériel est volumineux : longs documents, grosses bases de code, transcriptions étendues, ou tout ce que vous devriez sinon découper et recoller. C'est aussi le choix quand vous avez besoin que le modèle appelle des outils, car c'est là que sa liste de paramètres va plus loin. Privilégiez Perceptron Mk1 quand l'entrée n'est pas purement du texte, comme des captures d'écran, des schémas, des photos ou de courts clips vidéo à décrire, résumer ou analyser, et quand vous voulez que la réponse revienne dans une forme structurée stricte. Son contexte plus petit signifie que vous devez garder ces requêtes serrées, et son prix d'entrée moins cher convient aux charges de travail qui poussent beaucoup de matière en entrée par rapport à ce qui ressort.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, vous envoyez votre clé, et vous utilisez la forme chat completions que vous utilisez déjà. La seule chose qui change entre les deux est l'identifiant du modèle : utilisez "meituan/longcat-2.0" pour LongCat 2.0 et "perceptron/perceptron-mk1" pour Perceptron Mk1. Tout le reste, le tableau messages, l'indicateur streaming et l'analyse de la réponse, reste tel quel, donc vous pouvez changer de modèle en modifiant une chaîne ou en routant sur une valeur de configuration.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "meituan/longcat-2.0" par "perceptron/perceptron-mk1" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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