Meituan: LongCat 2.0 kontra MiniMax: MiniMax M3
Porównanie Meituan: LongCat 2.0 (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł)) i MiniMax: MiniMax M3 (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Meituan: LongCat 2.0 | MiniMax: MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Dostawca | Meituan | MiniMax |
| Wejście | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł) | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł) |
| Wyjście | 4,20 USD / 1M tokenów (≈ 16,46 zł) | 4,20 USD / 1M tokenów (≈ 16,46 zł) |
| Odczyt z cache | 0,02 USD / 1M tokenów (≈ 0,08 zł) | 0,21 USD / 1M tokenów (≈ 0,82 zł) |
| Okno kontekstu | 1 048 756 | 1 048 576 |
| Maks. wyjście | 262 144 | 512 000 |
| Wejście | text | text, image, video |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 20 lip 2026 | 31 maj 2026 |
Najważniejsze różnice
- Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
- Tylko MiniMax: MiniMax M3 obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00315 USD z Meituan: LongCat 2.0 i 0,00315 USD z MiniMax: MiniMax M3.
Szczegółowo
Meituan: LongCat 2.0 to model tekstowy od Meituan, wydany 20 lipca 2026. MiniMax: MiniMax M3 pochodzi od MiniMax i pojawił się wcześniej, 31 maja 2026. Oba są wymienione na api14 w kategorii tekstowej i oba są obsługiwane przez ten sam interfejs zgodny z OpenAI, więc wybór między nimi dotyczy głównie tego, co musisz wysłać na wejściu i co musisz otrzymać na wyjściu, a nie sposobu integracji.
Najwyraźniejszy podział dotyczy modalności wejściowych. LongCat 2.0 przyjmuje wyłącznie tekst i zwraca tekst. MiniMax M3 przyjmuje tekst, obrazy i wideo jako dane wejściowe, a zwraca tekst. Jeśli Twoje polecenie zawiera zrzut ekranu, zeskanowaną stronę, wykres lub klip wideo, M3 jest tym modelem, który może przyjąć to bezpośrednio, podczas gdy LongCat 2.0 wymagałby najpierw przekonwertowania tej treści na tekst. Okna kontekstu mają praktycznie ten sam rozmiar, oba nieco ponad milion tokenów, więc żaden model nie daje znaczącej przewagi pod względem ilości danych, które zmieszczą się w pojedynczym żądaniu. W zakresie parametrów oba mocno się pokrywają, a temperature, top_p, top_k, min_p, kary, seed, stop, tools, tool_choice oraz mechanizmy sterowania rozumowaniem są dostępne w obu. M3 dodaje logprobs, top_logprobs, response_format i structured_outputs, których LongCat 2.0 nie wymienia.
W codziennej pracy wybieraj na podstawie kształtu danych wejściowych i kształtu danych wyjściowych, których potrzebujesz. Jeśli budujesz potok, który musi zwracać ścisły JSON lub inny schemat, który możesz zwalidować, M3 jest bezpieczniejszym domyślnym wyborem, ponieważ obsługuje structured_outputs i response_format, i możesz na tym polegać zamiast parsować wolny tekst i mieć nadzieję. Jeśli potrzebujesz sygnałów pewności na poziomie tokenów do klasyfikacji, routingu lub oceniania, logprobs i top_logprobs w M3 dają Ci to, a LongCat 2.0 ich nie oferuje. LongCat 2.0 pozostaje rozsądnym wyborem do zadań czysto tekstowych na wejściu i tekście na wyjściu, gdy nie potrzebujesz wymuszania schematu ani logarytmów prawdopodobieństwa, i gdy wolisz utrzymać prostą powierzchnię żądania. Oba modele obsługują wywoływanie narzędzi i mechanizmy sterowania rozumowaniem, a jakościowe porównanie cen stawia je na mniej więcej tym samym poziomie zarówno dla danych wejściowych, jak i wyjściowych, więc koszt nie jest tutaj czynnikiem decydującym.
Wywołanie któregokolwiek z nich przez api14 to ta sama ścieżka kodu. Kierujesz swój klient OpenAI na bazowy adres URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model. Aby użyć modelu Meituan, ustaw identyfikator modelu na "meituan/longcat-2.0". Aby użyć modelu MiniMax, ustaw go na "minimax/minimax-m3". Wszystko inne w treści żądania jest zgodne ze kształtem uzupełnień czatu OpenAI, więc przełączenie między nimi to zmiana identyfikatora modelu w jednej linii, plus wszelkie dodatkowe pola, które obsługuje model docelowy. Jeśli polegasz na structured_outputs lub logprobs, pozostaw je w żądaniu tylko wtedy, gdy wywołujesz M3, ponieważ LongCat 2.0 ich nie wymienia.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "meituan/longcat-2.0" na "minimax/minimax-m3", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4