api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम Meituan: LongCat 2.0

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और Meituan: LongCat 2.0 ($1.05 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0Meituan: LongCat 2.0
प्रोवाइडरAionLabsMeituan
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$1.05 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$4.20 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन$0.02 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो1,31,07210,48,756
अधिकतम आउटपुट32,7682,62,144
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 202620 जुल॰ 2026

मुख्य अंतर

  • Meituan: LongCat 2.0 इनपुट tokens पर 63% सस्ता है।
  • Meituan: LongCat 2.0 आउटपुट tokens पर 25% सस्ता है।
  • Meituan: LongCat 2.0 8.0× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,756 tokens)।
  • 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत AionLabs: Aion-2.0 के साथ $0.00560 और Meituan: LongCat 2.0 के साथ $0.00315 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। Meituan: LongCat 2.0, Meituan का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-07-20 को जारी किया गया था। दोनों को api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सर्व किया जाता है, और दोनों टेक्स्ट इनपुट लेकर टेक्स्ट आउटपुट देते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी आपको इमेज, ऑडियो या वीडियो हैंडलिंग नहीं देता। इन दोनों के बीच चुनाव मोडैलिटी के अंतर पर नहीं, बल्कि कॉन्टेक्स्ट आकार, पैरामीटर सतह और कीमत पर निर्भर करता है।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट लंबाई का है। LongCat 2.0 अधिकतम 1,048,756 टोकन स्वीकार करता है, जबकि Aion-2.0 अधिकतम 131,072 टोकन स्वीकार करता है, इसलिए जब किसी एक अनुरोध को बहुत बड़ी मात्रा में सामग्री ढोनी हो, जैसे कोई लंबा रिपॉज़िटरी, दस्तावेज़ों का ढेर या कोई लंबा ट्रांसक्रिप्ट, तो LongCat 2.0 ही चुनना चाहिए। सैंपलिंग और नियंत्रण पैरामीटरों पर भी दोनों एक जैसे नहीं हैं। Aion-2.0, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools और top_p उपलब्ध कराता है। LongCat 2.0 उन्हीं व्यापक क्षेत्रों के साथ frequency_penalty, logit_bias, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop और top_k भी उपलब्ध कराता है, जो आपको पुनरावृत्ति, नियतत्व और डिकोडिंग पर अधिक बारीक नियंत्रण देता है। दोनों tools और reasoning का समर्थन करते हैं, इसलिए टूल कॉलिंग या रीज़निंग आउटपुट पर किसी एक का अनन्य दावा नहीं है।

रोज़मर्रा के ऐसे काम के लिए जहाँ प्रॉम्प्ट और उत्तर दोनों एक मध्यम विंडो में आराम से समा जाते हैं, Aion-2.0 एक उचित डिफ़ॉल्ट है: यह एक सक्षम टेक्स्ट मॉडल है जिसमें वे पैरामीटर हैं जो ज़्यादातर एप्लिकेशन वास्तव में सेट करते हैं, और अगर आप सारांश बना रहे हैं, वर्गीकरण कर रहे हैं, निष्कर्षण कर रहे हैं या छोटे से मध्यम उत्तर उत्पन्न कर रहे हैं तो इसका छोटा कॉन्टेक्स्ट कोई सीमा नहीं है। LongCat 2.0 तब चुनें जब काम की परिभाषा मात्रा या नियंत्रण से तय होती हो। बड़े कॉर्पस पर रिट्रीवल, पूरे कोडबेस का विश्लेषण, लंबे बहु दस्तावेज़ संश्लेषण और ऐसा कुछ भी जहाँ आप seed पिन करना या penalties ट्यून करना चाहते हैं, LongCat 2.0 पर ही करना चाहिए। अगर आपका वर्कलोड खर्च के प्रति संवेदनशील है, तो ध्यान दें कि इनपुट और आउटपुट दोनों पर LongCat 2.0 दोनों में सस्ता है, इसलिए उच्च मात्रा वाले काम भी उसी की ओर झुकते हैं।

api14 के ज़रिए किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपनी key भेजें, और वही chat completions शैली का अनुरोध उपयोग करें जो आप पहले से उपयोग करते हैं। दोनों के बीच केवल model id स्ट्रिंग बदलती है: AionLabs के लिए "aion-labs/aion-2.0" और Meituan के लिए "meituan/longcat-2.0" उपयोग करें। आपका messages array, आपकी tool परिभाषाएँ और आपके अन्य अनुरोध फ़ील्ड वैसे ही रहते हैं, बशर्ते वे उन पैरामीटरों के अधीन हों जो प्रत्येक मॉडल स्वीकार करता है। इसका मतलब है कि आप एक ही कोड पथ रख सकते हैं और एक ही मान बदलकर मॉडल बदल सकते हैं, जिससे छोटे अनुरोधों को एक मॉडल पर और लंबे अनुरोधों को दूसरे पर रूट करना आसान हो जाता है।

कॉन्टेक्स्ट बाधा न होने पर भी Aion-2.0 के पक्ष में एक तर्क है। अगर आपके प्रॉम्प्ट आकार में मामूली हैं और आप वह पैरामीटर सेट चाहते हैं जिसे ज़्यादातर OpenAI संगत टूलिंग डिफ़ॉल्ट रूप से मान लेती है, तो Aion-2.0 चीज़ों को सरल रखता है, और यह आपसे LongCat 2.0 द्वारा दिए गए अतिरिक्त डिकोडिंग नॉब्स के बारे में सोचने को नहीं कहता। यहाँ किसी भी मॉडल को tools, संरचित आउटपुट या reasoning पर बेहतर नहीं बताया गया है, इसलिए वे किसी एक को प्राथमिकता देने के कारण नहीं हैं। कॉन्टेक्स्ट लंबाई, आपको कितना सैंपलिंग नियंत्रण चाहिए, और आपके ट्रैफ़िक के लिए कौन सा पक्ष सस्ता है, इनके आधार पर निर्णय लें, फिर तदनुसार model id सेट करें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "aion-labs/aion-2.0" से "meituan/longcat-2.0" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →Meituan: LongCat 2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →
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": "meituan/longcat-2.0",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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