Meituan: LongCat 2.0 tegen MiniMax: MiniMax M3
Een vergelijking naast elkaar van Meituan: LongCat 2.0 (US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94)) en MiniMax: MiniMax M3 (US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Meituan: LongCat 2.0 | MiniMax: MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Meituan | MiniMax |
| Invoer | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) |
| Uitvoer | US$ 4,20 / 1M tekstdelen (≈ € 3,74) | US$ 4,20 / 1M tekstdelen (≈ € 3,74) |
| Cache lezen | US$ 0,02 / 1M tekstdelen (≈ € 0,02) | US$ 0,21 / 1M tekstdelen (≈ € 0,19) |
| Contextvenster | 1.048.756 | 1.048.576 |
| Maximale output | 262.144 | 512.000 |
| Invoer | text | text, image, video |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 20 jul 2026 | 31 mei 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- Alleen MiniMax: MiniMax M3 ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00315 met Meituan: LongCat 2.0 en US$ 0,00315 met MiniMax: MiniMax M3.
In detail
Meituan: LongCat 2.0 is een tekstmodel van Meituan, uitgebracht op 20 juli 2026. MiniMax: MiniMax M3 komt van MiniMax en verscheen eerder, op 31 mei 2026. Beide staan op api14 onder de categorie tekst, en beide worden aangeboden via dezelfde OpenAI-compatibele interface, dus de keuze tussen hen gaat vooral over wat je moet invoeren en wat je terug wilt krijgen, niet over hoe je integreert.
De duidelijkste splitsing zit in de invoermodaliteiten. LongCat 2.0 accepteert alleen tekst en retourneert tekst. MiniMax M3 accepteert tekst, afbeeldingen en video als invoer, en retourneert tekst. Als je prompt een screenshot, een gescande pagina, een grafiek of een videoclip bevat, is M3 degene die dat direct kan verwerken, terwijl LongCat 2.0 je zou vragen die inhoud eerst naar tekst te converteren. De contextvensters zijn effectief even groot, beide iets meer dan een miljoen tokens, dus geen van beide modellen geeft je een betekenisvol voordeel in hoeveel je in een enkele aanvraag kunt stoppen. Qua parameters overlappen de twee sterk, met temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, seed, stop, tools, tool_choice en reasoning controls beschikbaar op beide. M3 voegt logprobs, top_logprobs, response_format en structured_outputs toe, die LongCat 2.0 niet vermeldt.
Voor dagelijks werk kies je op basis van de vorm van de invoer en de vorm van de uitvoer die je nodig hebt. Als je een pipeline bouwt die strikte JSON of een ander schema moet retourneren dat je kunt valideren, is M3 de veiligere standaard omdat structured outputs en response_format worden ondersteund, en je daarop kunt leunen in plaats van vrije tekst te parsen en te hopen. Als je confidence-signalen op tokenniveau wilt voor classificatie, routing of scoring, geven logprobs en top_logprobs op M3 je dat, en LongCat 2.0 biedt ze niet. LongCat 2.0 blijft een redelijke keuze voor taken met platte tekst in, tekst uit waarbij je geen schema-afdwinging of log probabilities nodig hebt, en waarbij je het aanvraagoppervlak liever eenvoudig houdt. Beide modellen ondersteunen tool calling en reasoning controls, en de kwalitatieve prijsvergelijking plaatst ze op ongeveer dezelfde prijs voor zowel invoer als uitvoer, dus kosten zijn hier niet de beslissende factor.
Een van beide aanroepen via api14 is hetzelfde codepad. Je richt je OpenAI-client op de api14 base URL, stuurt je sleutel mee, en stelt het model-veld in. Om het model van Meituan te gebruiken, stel je het model-id in op "meituan/longcat-2.0". Om het model van MiniMax te gebruiken, stel je het in op "minimax/minimax-m3". Al het andere in de request body volgt de vorm van OpenAI chat completions, dus wisselen tussen de twee is een wijziging van één regel in het model-id, plus eventuele extra velden die het doelmodel ondersteunt. Als je afhankelijk bent van structured_outputs of logprobs, houd die dan alleen in de aanvraag wanneer je M3 aanroept, aangezien LongCat 2.0 ze niet vermeldt.
Er is één geval waarin LongCat 2.0 nog steeds de betere keuze is, ook al dekt M3 meer terrein. Als je taak puur tekst is en je de kleinste set aanvraagvelden wilt om over na te denken, of je al gestandaardiseerd bent op een tekst-only contract en beeld- of videoverwerking nergens in de buurt van je codepad wilt, houdt LongCat 2.0 dat contract schoon. De twee kosten ongeveer hetzelfde, dus je betaalt geen premie voor het smallere model, en je levert ook geen contextlengte in.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "meituan/longcat-2.0" naar "minimax/minimax-m3", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4