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LongCat 2.0 vs MiniMax M3：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Meituan: LongCat 2.0 対 MiniMax: MiniMax M3

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Meituan: LongCat 2.0（$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)）とMiniMax: MiniMax M3（$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	Meituan: LongCat 2.0	MiniMax: MiniMax M3
プロバイダー	Meituan	MiniMax
入力	$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)	$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)
出力	$4.20 / 100万トークン (≈ ￥663)	$4.20 / 100万トークン (≈ ￥663)
キャッシュ読み取り	$0.02 / 100万トークン (≈ ￥3)	$0.21 / 100万トークン (≈ ￥33)
コンテキストウィンドウ	1,048,756	1,048,576
最大出力	262,144	512,000
入力	text	text, image, video
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/07/20	2026/05/31

主な違い

入力料金はどちらもほぼ同じです。
構造化JSON出力に対応しているのはMiniMax: MiniMax M3だけです。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Meituan: LongCat 2.0で$0.00315、MiniMax: MiniMax M3で$0.00315です。

詳しく見る

Meituan: LongCat 2.0 は Meituan のテキストモデルで、2026年7月20日にリリースされました。MiniMax: MiniMax M3 は MiniMax のモデルで、より早い2026年5月31日に登場しました。どちらも api14 のテキストカテゴリに掲載されており、同じ OpenAI 互換インターフェース経由で提供されるため、両者の選択は主に、何を入力として送り、何を返してもらう必要があるかという点にかかっており、統合方法の違いではありません。

最も明確な違いは入力モダリティにあります。LongCat 2.0 はテキストのみを受け付け、テキストを返します。MiniMax M3 はテキスト、画像、動画を入力として受け付け、テキストを返します。プロンプトにスクリーンショット、スキャンしたページ、グラフ、動画クリップが含まれる場合、それをそのまま受け取れるのは M3 であり、LongCat 2.0 ではその内容をまずテキストに変換する必要があります。コンテキストウィンドウは実質的に同じサイズで、どちらも100万トークンを少し超える程度であるため、1回のリクエストにどれだけ詰め込めるかという点で、どちらかが意味のある優位性を持つわけではありません。パラメータについては両者は大きく重なっており、temperature、top_p、top_k、min_p、ペナルティ、seed、stop、tools、tool_choice、reasoning の各制御が両方で利用できます。M3 はさらに logprobs、top_logprobs、response_format、structured_outputs を追加していますが、LongCat 2.0 にはこれらがありません。

日々の作業では、必要な入力の形と出力の形に基づいて選んでください。厳密な JSON や検証可能な他のスキーマを必ず返す必要があるパイプラインを構築しているなら、structured outputs と response_format がサポートされている M3 がより安全な既定の選択です。自由テキストを解析してうまくいくことを期待する代わりに、それに頼ることができます。分類、ルーティング、スコアリングのためにトークンレベルの信頼度シグナルが必要なら、M3 の logprobs と top_logprobs がそれを提供し、LongCat 2.0 にはありません。LongCat 2.0 は、スキーマの強制も対数確率も必要とせず、リクエストの表面をシンプルに保ちたい、プレーンテキスト入力、テキスト出力のタスクでは妥当な選択であり続けます。両モデルともツール呼び出しと reasoning 制御をサポートしており、定性的な価格比較では入力と出力の両方でほぼ同じ価格に位置するため、コストはここでの決定要因ではありません。

どちらを呼び出す場合も api14 経由では同じコードパスです。OpenAI クライアントを api14 のベース URL に向け、キーを送信し、model フィールドを設定します。Meituan のモデルを使うには、model id を "meituan/longcat-2.0" に設定します。MiniMax のモデルを使うには、"minimax/minimax-m3" に設定します。リクエストボディのそれ以外はすべて OpenAI chat completions の形に従うため、両者の切り替えは model id の1行の変更と、対象モデルがサポートする追加フィールドだけです。structured_outputs や logprobs に依存する場合は、M3 を呼び出すときだけそれらをリクエストに含めてください。LongCat 2.0 にはこれらがありません。

M3 の方がより広い範囲をカバーしているにもかかわらず、LongCat 2.0 が依然としてより良い選択となるケースが1つあります。タスクが純粋にテキストであり、考慮すべきリクエストフィールドの集合を最小にしたい場合、あるいはすでにテキストのみの契約に標準化していて、コードパスの近くに画像や動画の処理を一切置きたくない場合、LongCat 2.0 はその契約をクリーンに保ちます。両者はほぼ同じ価格であるため、より狭いモデルに対して割高な料金を払うこともなく、コンテキスト長を犠牲にすることもありません。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"meituan/longcat-2.0"から"minimax/minimax-m3"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

Meituan: LongCat 2.0の詳細とプレイグラウンド →MiniMax: MiniMax M3の詳細とプレイグラウンド →

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 対 MiniMax: MiniMax M3

仕様

主な違い

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文字列1つで切り替え

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