Meituan: LongCat 2.0은 Meituan의 텍스트 모델로, 2026년 7월 20일에 출시되었습니다. MiniMax: MiniMax M3는 MiniMax에서 나왔으며 더 이른 2026년 5월 31일에 등장했습니다. 둘 다 api14에 텍스트 카테고리로 등록되어 있고, 둘 다 동일한 OpenAI 호환 인터페이스를 통해 제공되므로, 둘 사이의 선택은 주로 통합 방식이 아니라 무엇을 보내고 무엇을 돌려받아야 하는지에 관한 것입니다.
가장 명확한 차이는 입력 모달리티에 있습니다. LongCat 2.0은 텍스트만 받고 텍스트를 반환합니다. MiniMax M3는 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받고 텍스트를 반환합니다. 프롬프트에 스크린샷, 스캔한 페이지, 차트 또는 비디오 클립이 포함되어 있다면 M3가 그것을 직접 받을 수 있는 모델이며, LongCat 2.0은 그 콘텐츠를 먼저 텍스트로 변환해야 합니다. 컨텍스트 윈도우는 사실상 같은 크기로, 둘 다 100만 토큰을 조금 넘으므로, 단일 요청에 얼마나 많이 담을 수 있는지에서 어느 모델도 의미 있는 우위를 주지 않습니다. 파라미터에서는 둘이 크게 겹치며, temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, seed, stop, tools, tool_choice, reasoning 컨트롤이 둘 다에서 사용 가능합니다. M3는 LongCat 2.0이 나열하지 않는 logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs를 추가로 제공합니다.
일상적인 작업에서는 필요한 입력의 형태와 출력의 형태를 기준으로 고르세요. 엄격한 JSON이나 검증 가능한 다른 스키마를 반환해야 하는 파이프라인을 만든다면 M3가 더 안전한 기본값입니다. structured outputs와 response_format이 지원되므로, 자유 텍스트를 파싱하며 기대에 걸지 않고 그것에 의존할 수 있습니다. 분류, 라우팅 또는 점수 산정을 위한 토큰 수준 신뢰도 신호를 원한다면 M3의 logprobs와 top_logprobs가 그것을 제공하며, LongCat 2.0은 이를 제공하지 않습니다. LongCat 2.0은 스키마 강제나 로그 확률이 필요 없고 요청 표면을 단순하게 유지하고 싶은 순수 텍스트 입력, 텍스트 출력 작업에 여전히 합리적인 선택입니다. 두 모델 모두 도구 호출과 추론 컨트롤을 지원하고, 정성적 가격 비교는 입력과 출력 모두에서 둘을 거의 같은 가격으로 놓으므로, 여기서 비용은 결정 요인이 아닙니다.
api14를 통해 둘 중 하나를 호출하는 것은 동일한 코드 경로입니다. OpenAI 클라이언트를 api14 base URL로 향하게 하고, 키를 보내고, model 필드를 설정하세요. Meituan의 모델을 사용하려면 model id를 "meituan/longcat-2.0"으로 설정하세요. MiniMax의 모델을 사용하려면 "minimax/minimax-m3"로 설정하세요. 요청 본문의 나머지는 모두 OpenAI chat completions 형태를 따르므로, 둘 사이를 전환하는 것은 model id에서 한 줄을 바꾸는 것과 대상 모델이 지원하는 추가 필드를 더하는 것뿐입니다. structured_outputs나 logprobs에 의존한다면 M3를 호출할 때만 요청에 유지하세요. LongCat 2.0은 이를 나열하지 않기 때문입니다.
M3가 더 많은 영역을 커버함에도 LongCat 2.0이 여전히 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. 작업이 순수 텍스트이고 고려할 요청 필드 집합을 최소로 유지하고 싶거나, 이미 텍스트 전용 계약으로 표준화되어 있어 코드 경로 근처에 이미지나 비디오 처리가 전혀 들어오지 않기를 원한다면, LongCat 2.0은 그 계약을 깨끗하게 유지합니다. 둘은 가격이 거의 같으므로 더 좁은 모델에 프리미엄을 지불하는 것도 아니고, 컨텍스트 길이를 포기하는 것도 아닙니다.