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 Perceptron Mk1: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

Meituan: LongCat 2.0 contro Perceptron: Perceptron Mk1

Un confronto fianco a fianco tra Meituan: LongCat 2.0 (1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)) e Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)) 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	Perceptron: Perceptron Mk1
Fornitore	Meituan	Perceptron
Ingresso	1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)	0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)
Uscita	4,20 USD / 1M token (≈ 3,74 €)	5,25 USD / 1M token (≈ 4,68 €)
Lettura cache	0,02 USD / 1M token (≈ 0,02 €)	-
Finestra di contesto	1.048.756	32.768
Output massimo	262.144	8192
Ingresso	text	text, image, video
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	20 lug 2026	12 mag 2026

Differenze principali

Perceptron: Perceptron Mk1 costa il 50% in meno sui token di input.
Meituan: LongCat 2.0 costa il 20% in meno sui token di output.
Meituan: LongCat 2.0 legge 32.0× più contesto (1.048.756 token).
Solo Meituan: LongCat 2.0 supporta chiamata di strumenti.
Solo Perceptron: Perceptron Mk1 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 Perceptron: Perceptron Mk1.

Nel dettaglio

Meituan: LongCat 2.0 è un modello testuale di Meituan, rilasciato il 2026-07-20. Perceptron: Perceptron Mk1 è un modello testuale di Perceptron, rilasciato il 2026-05-12. Entrambi sono serviti su api14 come modelli chat con output testuale, quindi a livello superficiale sembrano intercambiabili, ma i dettagli di ciò che ciascuno accetta e di quanto può contenere contemporaneamente li indirizzano verso lavori diversi.

La divisione più chiara riguarda il contesto e i tipi di input. LongCat 2.0 accetta solo testo e ha una finestra di contesto di 1.048.756 token, molto più ampia dei 32.768 token supportati da Perceptron Mk1. Perceptron Mk1, in cambio, accetta immagini e video insieme al testo, quindi può guardare input visivi mentre LongCat 2.0 non può. Sul fronte degli strumenti, LongCat 2.0 è quello che espone il tool calling tramite tool_choice e tools, mentre Perceptron Mk1 è quello che espone gli structured outputs. Entrambi elencano reasoning e include_reasoning, quindi nessuno dei due ha un vantaggio significativo in quel campo. LongCat 2.0 espone anche un insieme di parametri complessivamente più ampio, tra cui logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed e stop, mentre Perceptron Mk1 ne mantiene un insieme più ridotto. Sul prezzo, Perceptron Mk1 è l'opzione più economica per l'input, e LongCat 2.0 è l'opzione più economica per l'output, quindi il quadro dei costi dipende da quanto invii rispetto a quanto generi.

Per il lavoro pratico, scegli LongCat 2.0 quando il compito è testo in ingresso e testo in uscita e il materiale è grande: documenti lunghi, codebase estese, trascrizioni prolungate o qualsiasi cosa in cui altrimenti dovresti suddividere e ricomporre. È anche la scelta quando hai bisogno che il modello chiami strumenti, perché è lì che la sua lista di parametri si spinge oltre. Scegli Perceptron Mk1 quando l'input non è puramente testuale, come screenshot, diagrammi, foto o brevi clip video che devono essere descritti, riassunti o analizzati, e quando vuoi che la risposta torni in una forma strutturata rigorosa. Il suo contesto più piccolo significa che dovresti mantenere quelle richieste contenute, e il suo prezzo di input più economico si adatta a carichi di lavoro che inviano molto materiale rispetto a quanto ritorna in uscita.

Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii la tua chiave e usi la forma chat completions che già utilizzi. L'unica cosa che cambia tra i due è il model id: usa "meituan/longcat-2.0" per LongCat 2.0 e "perceptron/perceptron-mk1" per Perceptron Mk1. Tutto il resto, l'array messages, il flag streaming e il parsing della risposta, resta com'è, quindi puoi cambiare modello modificando una stringa o instradando su un valore di configurazione.

Ci sono casi in cui l'altro modello è comunque la scelta migliore anche dopo quanto detto. Se il tuo compito è solo testuale ma vuoi structured outputs, Perceptron Mk1 è quello che li supporta, quindi può essere la scelta giusta nonostante la finestra più piccola. Se il tuo compito coinvolge immagini o video, LongCat 2.0 non può accettarli affatto, quindi Perceptron Mk1 è l'unica opzione tra i due. E se il volume di output domina il tuo utilizzo, LongCat 2.0 è il lato più economico per l'output, il che può contare più del prezzo di input su lavori ad alta generazione.

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 "perceptron/perceptron-mk1", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Meituan: LongCat 2.0: dettagli e banco di prova →Perceptron: Perceptron Mk1: 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": "perceptron/perceptron-mk1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meituan: LongCat 2.0 contro Perceptron: Perceptron Mk1

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

Altri confronti