Usiamo i cookie. Cookie e memoria del browser ti mantengono connesso e ricordano le tue preferenze. Con il tuo consenso misuriamo anche come viene usato il sito. Puoi in qualsiasi momento. Consulta la nostra cookie policy.

Sei nuovo? Scopri come funziona Un tour di 1 minuto tra banco di prova, modelli e la tua chiave API.

LongCat 2.0 vs MiniMax M3: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

Meituan: LongCat 2.0 contro MiniMax: MiniMax M3

Un confronto fianco a fianco tra Meituan: LongCat 2.0 (1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)) e MiniMax: MiniMax M3 (1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	Meituan: LongCat 2.0	MiniMax: MiniMax M3
Fornitore	Meituan	MiniMax
Ingresso	1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)	1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)
Uscita	4,20 USD / 1M token (≈ 3,74 €)	4,20 USD / 1M token (≈ 3,74 €)
Lettura cache	0,02 USD / 1M token (≈ 0,02 €)	0,21 USD / 1M token (≈ 0,19 €)
Finestra di contesto	1.048.756	1.048.576
Output massimo	262.144	512.000
Ingresso	text	text, image, video
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	20 lug 2026	31 mag 2026

Differenze principali

Entrambi hanno all’incirca lo stesso prezzo di input.
Solo MiniMax: MiniMax M3 supporta output JSON strutturato.
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00315 USD con Meituan: LongCat 2.0 e 0,00315 USD con MiniMax: MiniMax M3.

Nel dettaglio

Meituan: LongCat 2.0 è un modello testuale di Meituan, rilasciato il 20 luglio 2026. MiniMax: MiniMax M3 proviene da MiniMax ed è arrivato prima, il 31 maggio 2026. Entrambi sono elencati su api14 nella categoria text, ed entrambi sono serviti attraverso la stessa interfaccia compatibile con OpenAI, quindi la scelta tra i due riguarda soprattutto cosa devi inviare e cosa devi ricevere, non come integrarli.

La distinzione più netta è nelle modalità di input. LongCat 2.0 accetta solo testo e restituisce testo. MiniMax M3 accetta testo, immagini e video come input, e restituisce testo. Se il tuo prompt include uno screenshot, una pagina scansionata, un grafico o una clip video, M3 è quello che può prenderli direttamente, mentre LongCat 2.0 avrebbe bisogno che tu converta prima quel contenuto in testo. Le finestre di contesto sono effettivamente della stessa dimensione, entrambe poco più di un milione di token, quindi nessuno dei due modelli ti offre un vantaggio significativo su quanto puoi inserire in una singola richiesta. Sui parametri i due si sovrappongono ampiamente, con temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, seed, stop, tools, tool_choice e controlli di reasoning disponibili su entrambi. M3 aggiunge logprobs, top_logprobs, response_format e structured_outputs, che LongCat 2.0 non elenca.

Per il lavoro quotidiano, scegli in base alla forma dell'input e alla forma dell'output che ti serve. Se stai costruendo una pipeline che deve restituire JSON rigoroso o un altro schema che puoi validare, M3 è il default più sicuro perché structured outputs e response_format sono supportati, e puoi affidarti a quello invece di analizzare testo libero sperando che vada bene. Se vuoi segnali di confidenza a livello di token per classificazione, routing o scoring, logprobs e top_logprobs su M3 te li danno, e LongCat 2.0 non li offre. LongCat 2.0 resta una scelta ragionevole per attività testo in ingresso, testo in uscita in cui non hai bisogno di enforcement dello schema o di log probabilities, e in cui preferisci mantenere semplice la superficie della richiesta. Entrambi i modelli supportano il tool calling e i controlli di reasoning, e il confronto qualitativo sui prezzi li colloca all'incirca allo stesso prezzo sia in input sia in output, quindi il costo non è il fattore decisivo qui.

Chiamare l'uno o l'altro tramite api14 è lo stesso percorso di codice. Punti il tuo client OpenAI all'URL di base di api14, invii la tua chiave e imposti il campo model. Per usare il modello di Meituan, imposta l'id del modello su "meituan/longcat-2.0". Per usare il modello di MiniMax, impostalo su "minimax/minimax-m3". Tutto il resto nel corpo della richiesta segue la forma delle chat completions di OpenAI, quindi passare da uno all'altro è un cambio di una riga nell'id del modello, più eventuali campi extra supportati dal modello di destinazione. Se ti affidi a structured_outputs o logprobs, mantieni quei campi nella richiesta solo quando chiami M3, dato che LongCat 2.0 non li elenca.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "meituan/longcat-2.0" a "minimax/minimax-m3", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Meituan: LongCat 2.0: dettagli e banco di prova →MiniMax: MiniMax M3: dettagli e banco di prova →

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);

Meituan: LongCat 2.0 contro MiniMax: MiniMax M3

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

Altri confronti