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LongCat 2.0 vs Perceptron Mk1：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Meituan: LongCat 2.0 対 Perceptron: Perceptron Mk1

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Perceptron: Perceptron Mk1（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）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	Perceptron: Perceptron Mk1
プロバイダー	Meituan	Perceptron
入力	$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)
出力	$4.20 / 100万トークン (≈ ￥663)	$5.25 / 100万トークン (≈ ￥829)
キャッシュ読み取り	$0.02 / 100万トークン (≈ ￥3)	-
コンテキストウィンドウ	1,048,756	32,768
最大出力	262,144	8,192
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	2026/05/12

主な違い

Perceptron: Perceptron Mk1は入力トークンが50%安くなっています。
Meituan: LongCat 2.0は出力トークンが20%安くなっています。
Meituan: LongCat 2.0は32.0倍長いコンテキスト（1,048,756トークン）を読み取れます。
ツール呼び出しに対応しているのはMeituan: LongCat 2.0だけです。
構造化JSON出力に対応しているのはPerceptron: Perceptron Mk1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、Perceptron: Perceptron Mk1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、2026-07-20 にリリースされました。Perceptron: Perceptron Mk1 は Perceptron のテキストモデルで、2026-05-12 にリリースされました。どちらも api14 上でテキスト出力のチャットモデルとして提供されているため、表面的には互換性があるように見えますが、それぞれが受け付ける内容と一度に保持できる量の詳細によって、異なる用途に導かれます。

最も明確な違いはコンテキストと入力タイプです。LongCat 2.0 はテキストのみを受け付け、コンテキストウィンドウは 1,048,756 トークンで、Perceptron Mk1 がサポートする 32,768 トークンよりはるかに大きいです。その代わり Perceptron Mk1 はテキストに加えて画像と動画を受け付けるため、視覚入力を扱えますが、LongCat 2.0 にはそれができません。ツールに関しては、tool_choice と tools を通じてツール呼び出しを公開するのは LongCat 2.0 で、構造化出力を公開するのは Perceptron Mk1 です。どちらも reasoning と include_reasoning をリストしているため、そこに意味のある優位性はありません。LongCat 2.0 は全体としてより広いパラメータセットも公開しており、logit_bias、min_p、repetition_penalty、seed、stop を含みますが、Perceptron Mk1 はより小さなセットに留まっています。価格では、入力については Perceptron Mk1 が安い選択肢で、出力については LongCat 2.0 が安い選択肢であるため、コストの状況は送信する量と生成する量のどちらが多いかによって決まります。

実務では、テキスト入力とテキスト出力のジョブで、扱う資料が大きい場合、つまり長い文書、大きなコードベース、長い文字起こし、あるいは本来なら分割してつなぎ合わせなければならないようなものには LongCat 2.0 を選んでください。また、モデルにツールを呼び出させる必要がある場合にもこれが選択肢です。その点でパラメータリストがより充実しているからです。入力が純粋にテキストではない場合、たとえばスクリーンショット、図、写真、または説明、要約、推論が必要な短い動画クリップなどを扱う場合で、返答を厳密な構造化された形で受け取りたい場合には Perceptron Mk1 を選んでください。コンテキストが小さいため、そうしたリクエストは簡潔に保つべきであり、入力価格が安いことは、返ってくる量に対して大量の資料を投入するワークロードに適しています。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、キーを送信し、すでに使っている chat completions の形式を使用します。2 つの間で変わるのはモデル id だけです。LongCat 2.0 には "meituan/longcat-2.0" を、Perceptron Mk1 には "perceptron/perceptron-mk1" を使用します。それ以外はすべて、messages 配列、streaming フラグ、レスポンスの解析はそのままで、1 つの文字列を編集するか、設定値でルーティングすることでモデルを切り替えられます。

それでもなお、もう一方のモデルの方が適している場合があります。タスクがテキストのみであっても構造化出力を望む場合、それをサポートするのは Perceptron Mk1 なので、ウィンドウが小さいにもかかわらず正しい選択になり得ます。タスクに画像や動画が含まれる場合、LongCat 2.0 はそれらをまったく受け付けられないため、2 つの中では Perceptron Mk1 が唯一の選択肢です。そして、出力量が使用量の大部分を占める場合、LongCat 2.0 は出力の面で安い側であり、生成重視のジョブでは入力価格よりも重要になることがあります。

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

Meituan: LongCat 2.0 対 Perceptron: Perceptron Mk1

仕様

主な違い

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