Meituan: LongCat 2.0 tegen Perceptron: Perceptron Mk1
Een vergelijking naast elkaar van Meituan: LongCat 2.0 (US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94)) en Perceptron: Perceptron Mk1 (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Meituan: LongCat 2.0 | Perceptron: Perceptron Mk1 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Meituan | Perceptron |
| Invoer | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) |
| Uitvoer | US$ 4,20 / 1M tekstdelen (≈ € 3,74) | US$ 5,25 / 1M tekstdelen (≈ € 4,68) |
| Cache lezen | US$ 0,02 / 1M tekstdelen (≈ € 0,02) | - |
| Contextvenster | 1.048.756 | 32.768 |
| Maximale output | 262.144 | 8.192 |
| Invoer | text | text, image, video |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 20 jul 2026 | 12 mei 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Perceptron: Perceptron Mk1 is 50% goedkoper op inputtokens.
- Meituan: LongCat 2.0 is 20% goedkoper op outputtokens.
- Meituan: LongCat 2.0 leest 32.0× meer context (1.048.756 tokens).
- Alleen Meituan: LongCat 2.0 ondersteunt tool-aanroepen.
- Alleen Perceptron: Perceptron Mk1 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 Perceptron: Perceptron Mk1.
In detail
Meituan: LongCat 2.0 is een tekstmodel van Meituan, uitgebracht op 2026-07-20. Perceptron: Perceptron Mk1 is een tekstmodel van Perceptron, uitgebracht op 2026-05-12. Beide worden geserveerd op api14 als chatmodellen met tekstuitvoer, dus op het eerste gezicht lijken ze uitwisselbaar, maar de details van wat elk accepteert en hoeveel het tegelijk kan bevatten, duwen ze naar verschillende taken.
De duidelijkste scheiding is context en invoertypes. LongCat 2.0 accepteert alleen tekst en heeft een contextvenster van 1,048,756 tokens, wat veel groter is dan de 32,768 tokens die Perceptron Mk1 ondersteunt. Perceptron Mk1 accepteert daarentegen afbeeldingen en video naast tekst, dus het kan naar visuele invoer kijken terwijl LongCat 2.0 dat niet kan. Wat de tooling betreft, LongCat 2.0 is degene die tool calling blootlegt via tool_choice en tools, terwijl Perceptron Mk1 degene is die gestructureerde uitvoer blootlegt. Beide hebben redeneren en include_reasoning, dus geen van beiden heeft daar een betekenisvoorsprong. LongCat 2.0 legt ook een veel breder parameter set bloot, inclusief logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed en stop, terwijl Perceptron Mk1 een kleiner set behoudt. Wat de prijs betreft, Perceptron Mk1 is de goedkopere optie voor invoer, en LongCat 2.0 is de goedkopere optie voor uitvoer, dus het kostenplaatje hangt af van hoeveel je verzendt versus hoeveel je genereert.
Voor praktisch werk grijp je naar LongCat 2.0 wanneer de taak tekst in en tekst uit is en het materiaal groot is: lange documenten, grote codebases, uitgebreide transcripties of alles waarbij je anders zou moeten chunk en stitch. Het is ook de keuze wanneer je het model moet laten tools aanroepen, aangezien zijn parameterlijst daar verder komt. Kies voor Perceptron Mk1 wanneer de invoer niet puur tekst is, zoals schermafbeeldingen, diagrammen, foto's of korte videoclips die beschreven, samengevat of over moeten worden gereedeneerd, en wanneer je wilt dat het antwoord terugkomt in een strikte gestructureerde vorm. Zijn kleinere context betekent dat je die verzoeken kort moet houden, en zijn goedkopere inputprijzen passen bij workloads die veel materiaal invoeren in verhouding tot wat er terugkomt.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je wijst je client naar de api14 basis-URL, stuurt je sleutel en gebruikt de chat completions vorm die je al gebruikt. Het enige wat tussen de twee verandert is de model id: gebruik "meituan/longcat-2.0" voor LongCat 2.0 en "perceptron/perceptron-mk1" voor Perceptron Mk1. Alles anders, de messages array, de streaming flag en de respons parsing, blijft hetzelfde, zodat je modellen kunt wisselen door één string te bewerken of door te routeren op een config waarde.
Er zijn gevallen waarin het andere model nog steeds de betere keuze is, zelfs nadat dat is gebeurd. Als je taak alleen tekst is, maar je gestructureerde uitvoer wilt, is Perceptron Mk1 degene die dit ondersteunt, dus het kan de juiste keuze zijn ondanks het kleinere venster. Als je taak afbeeldingen of video betreft, kan LongCat 2.0 ze helemaal niet verwerken, dus Perceptron Mk1 is de enige optie van de twee. En als het outputvolume je gebruik domineert, is LongCat 2.0 de goedkopere kant voor uitvoer, wat bij generatie-intensieve taken meer kan tellen dan de inputprijzen.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "meituan/longcat-2.0" naar "perceptron/perceptron-mk1", 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": "perceptron/perceptron-mk1",
"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