Meituan: LongCat 2.0 대 Perceptron: Perceptron Mk1
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Meituan: LongCat 2.0(US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415))와(과) Perceptron: Perceptron Mk1(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Meituan: LongCat 2.0 | Perceptron: Perceptron Mk1 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Meituan | Perceptron |
| 입력 | US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415) | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) |
| 출력 | US$4.20 / 100만 토큰 (≈ ₩5,660) | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075) |
| 캐시 읽기 | US$0.02 / 100만 토큰 (≈ ₩28) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,756 | 32,768 |
| 최대 출력 | 262,144 | 8,192 |
| 입력 | text | text, image, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 7. 20. | 2026. 5. 12. |
주요 차이점
- Perceptron: Perceptron Mk1의 입력 토큰 가격이 50% 더 저렴합니다.
- Meituan: LongCat 2.0의 출력 토큰 가격이 20% 더 저렴합니다.
- Meituan: LongCat 2.0는(은) 32.0배 더 긴 컨텍스트(1,048,756 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) Meituan: LongCat 2.0만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Perceptron: Perceptron Mk1만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Meituan: LongCat 2.0에서 US$0.00315, Perceptron: Perceptron Mk1에서 US$0.00315입니다.
자세히 보기
Meituan: LongCat 2.0은 Meituan의 텍스트 모델로, 2026-07-20에 출시되었습니다. Perceptron: Perceptron Mk1은 Perceptron의 텍스트 모델로, 2026-05-12에 출시되었습니다. 둘 다 api14에서 텍스트 출력을 내는 채팅 모델로 제공되므로, 표면적으로는 서로 바꿔 쓸 수 있어 보이지만, 각각이 받아들이는 것과 한 번에 담을 수 있는 양의 세부 사항은 이들을 서로 다른 작업으로 밀어냅니다.
가장 명확한 구분은 컨텍스트와 입력 유형입니다. LongCat 2.0은 텍스트만 받아들이고 1,048,756 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지며, 이는 Perceptron Mk1이 지원하는 32,768 토큰보다 훨씬 큽니다. 반대로 Perceptron Mk1은 텍스트와 함께 이미지와 비디오를 받아들이므로, LongCat 2.0이 할 수 없는 시각적 입력을 볼 수 있습니다. 도구 쪽에서는 LongCat 2.0이 tool_choice와 tools를 통해 도구 호출을 노출하는 쪽이고, Perceptron Mk1은 구조화된 출력을 노출하는 쪽입니다. 둘 다 reasoning과 include_reasoning을 나열하므로, 그 부분에서 의미 있는 우위는 어느 쪽에도 없습니다. LongCat 2.0은 또한 전반적으로 더 넓은 파라미터 집합을 노출하며, logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed, stop을 포함하는 반면, Perceptron Mk1은 더 작은 집합을 유지합니다. 가격에서는 Perceptron Mk1이 입력에서 더 저렴한 옵션이고, LongCat 2.0이 출력에서 더 저렴한 옵션이므로, 비용 구도는 얼마나 보내는지와 얼마나 생성하는지에 달려 있습니다.
실무에서는 작업이 텍스트 입력과 텍스트 출력이고 자료가 클 때 LongCat 2.0을 선택하세요. 긴 문서, 큰 코드베이스, 확장된 대화 기록, 또는 그렇지 않으면 청크로 나누고 이어 붙여야 했을 모든 것이 해당합니다. 또한 모델이 도구를 호출해야 할 때도 이것이 선택인데, 바로 그 지점에서 이 모델의 파라미터 목록이 더 나아가기 때문입니다. 입력이 순수한 텍스트가 아닐 때, 예를 들어 스크린샷, 다이어그램, 사진 또는 설명, 요약, 추론이 필요한 짧은 비디오 클립일 때, 그리고 응답이 엄격한 구조화된 형태로 돌아오기를 원할 때는 Perceptron Mk1을 선택하세요. 컨텍스트가 더 작다는 것은 그러한 요청을 간결하게 유지해야 한다는 뜻이며, 더 저렴한 입력 가격은 돌아오는 양에 비해 많은 자료를 밀어 넣는 워크로드에 적합합니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 키를 보내고, 이미 사용 중인 chat completions 형태를 사용하면 됩니다. 두 모델 사이에서 바뀌는 것은 모델 id뿐입니다. LongCat 2.0에는 "meituan/longcat-2.0"을, Perceptron Mk1에는 "perceptron/perceptron-mk1"을 사용하세요. 나머지 모든 것, 즉 messages 배열, streaming 플래그, 응답 파싱은 그대로 유지되므로, 문자열 하나를 편집하거나 설정 값에 따라 라우팅하여 모델을 전환할 수 있습니다.
그런데도 다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 작업이 텍스트 전용이지만 구조화된 출력을 원한다면, Perceptron Mk1이 그것을 지원하는 쪽이므로 더 작은 윈도우에도 불구하고 올바른 선택이 될 수 있습니다. 작업에 이미지나 비디오가 포함된다면, LongCat 2.0은 그것들을 전혀 받을 수 없으므로 둘 중 유일한 옵션은 Perceptron Mk1입니다. 그리고 출력량이 사용량을 지배한다면, LongCat 2.0이 출력에서 더 저렴한 쪽이며, 이는 생성이 많은 작업에서 입력 가격보다 더 중요할 수 있습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "meituan/longcat-2.0"에서 "perceptron/perceptron-mk1"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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);
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