Meituan: LongCat 2.0 lawan MiniMax: MiniMax M3
Perbandingan berdampingan Meituan: LongCat 2.0 (US$1,05 / 1 jt token (≈ Rp 18.984)) dan MiniMax: MiniMax M3 (US$1,05 / 1 jt token (≈ Rp 18.984)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Meituan: LongCat 2.0 | MiniMax: MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Penyedia | Meituan | MiniMax |
| Masukan | US$1,05 / 1 jt token (≈ Rp 18.984) | US$1,05 / 1 jt token (≈ Rp 18.984) |
| Keluaran | US$4,20 / 1 jt token (≈ Rp 75.936) | US$4,20 / 1 jt token (≈ Rp 75.936) |
| Baca cache | US$0,02 / 1 jt token (≈ Rp 380) | US$0,21 / 1 jt token (≈ Rp 3.797) |
| Jendela konteks | 1.048.756 | 1.048.576 |
| Output maks. | 262.144 | 512.000 |
| Masukan | text | text, image, video |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 20 Jul 2026 | 31 Mei 2026 |
Perbedaan utama
- Keduanya memiliki harga input yang hampir sama.
- Hanya MiniMax: MiniMax M3 yang mendukung output JSON terstruktur.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00315 dengan Meituan: LongCat 2.0 dan US$0,00315 dengan MiniMax: MiniMax M3.
Lebih mendalam
Meituan: LongCat 2.0 adalah model teks dari Meituan, dirilis pada 20 Juli 2026. MiniMax: MiniMax M3 berasal dari MiniMax dan hadir lebih awal, pada 31 Mei 2026. Keduanya terdaftar di api14 dalam kategori teks, dan keduanya dilayani melalui antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI yang sama, jadi pilihan di antara keduanya sebagian besar tentang apa yang perlu Anda kirim dan apa yang perlu Anda terima, bukan tentang cara Anda mengintegrasikannya.
Pemisahan paling jelas ada pada modalitas input. LongCat 2.0 hanya menerima teks dan mengembalikan teks. MiniMax M3 menerima teks, gambar, dan video sebagai input, dan mengembalikan teks. Jika prompt Anda menyertakan tangkapan layar, halaman hasil pindai, grafik, atau klip video, M3 adalah yang dapat menerimanya secara langsung, sedangkan LongCat 2.0 mengharuskan Anda mengonversi konten tersebut menjadi teks terlebih dahulu. Ukuran context window keduanya efektif sama, keduanya sedikit di atas satu juta token, jadi tidak ada model yang memberi Anda keunggulan berarti dalam hal seberapa banyak yang dapat dimuat dalam satu permintaan. Pada parameter, keduanya sangat tumpang tindih, dengan temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, seed, stop, tools, tool_choice, dan kontrol reasoning tersedia pada keduanya. M3 menambahkan logprobs, top_logprobs, response_format, dan structured_outputs, yang tidak dicantumkan oleh LongCat 2.0.
Untuk pekerjaan sehari hari, pilih berdasarkan bentuk input dan bentuk output yang Anda butuhkan. Jika Anda membangun pipeline yang harus mengembalikan JSON ketat atau skema lain yang dapat Anda validasi, M3 adalah default yang lebih aman karena structured outputs dan response_format didukung, dan Anda dapat mengandalkannya alih alih mengurai teks bebas dan berharap. Jika Anda menginginkan sinyal keyakinan tingkat token untuk klasifikasi, routing, atau penilaian, logprobs dan top_logprobs pada M3 memberi Anda itu, dan LongCat 2.0 tidak menawarkannya. LongCat 2.0 tetap menjadi pilihan yang wajar untuk tugas teks masuk, teks keluar biasa di mana Anda tidak memerlukan penegakan skema atau log probabilities, dan di mana Anda lebih suka menjaga permukaan permintaan tetap sederhana. Kedua model mendukung tool calling dan kontrol reasoning, dan perbandingan harga secara kualitatif menempatkan keduanya pada harga yang kurang lebih sama baik untuk input maupun output, jadi biaya bukan faktor penentu di sini.
Memanggil salah satu dari keduanya melalui api14 adalah jalur kode yang sama. Anda mengarahkan klien OpenAI Anda ke base URL api14, mengirim kunci Anda, dan mengatur field model. Untuk menggunakan model Meituan, atur id model ke "meituan/longcat-2.0". Untuk menggunakan model MiniMax, atur ke "minimax/minimax-m3". Semua hal lain dalam body permintaan mengikuti bentuk chat completions OpenAI, jadi beralih di antara keduanya adalah perubahan satu baris pada id model, ditambah field tambahan apa pun yang didukung model target. Jika Anda mengandalkan structured_outputs atau logprobs, pertahankan field tersebut dalam permintaan hanya saat Anda memanggil M3, karena LongCat 2.0 tidak mencantumkannya.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "meituan/longcat-2.0" ke "minimax/minimax-m3", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4