Meituan: LongCat 2.0 kontra Perceptron: Perceptron Mk1
Porównanie Meituan: LongCat 2.0 (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,13 zł)) i Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,07 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 | Perceptron: Perceptron Mk1 | |
|---|---|---|
| Dostawca | Meituan | Perceptron |
| Wejście | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,13 zł) | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,07 zł) |
| Wyjście | 4,20 USD / 1M tokenów (≈ 16,53 zł) | 5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,67 zł) |
| Odczyt z cache | 0,02 USD / 1M tokenów (≈ 0,08 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 048 756 | 32 768 |
| Maks. wyjście | 262 144 | 8192 |
| Wejście | text | text, image, video |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 20 lip 2026 | 12 maj 2026 |
Najważniejsze różnice
- Perceptron: Perceptron Mk1 jest o 50% tańszy na tokenach wejściowych.
- Meituan: LongCat 2.0 jest o 20% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Meituan: LongCat 2.0 przyjmuje 32.0× więcej kontekstu (1 048 756 tokenów).
- Tylko Meituan: LongCat 2.0 obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko Perceptron: Perceptron Mk1 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 Perceptron: Perceptron Mk1.
Szczegółowo
Meituan: LongCat 2.0 to model tekstowy od Meituan, wydany 2026-07-20. Perceptron: Perceptron Mk1 to model tekstowy od Perceptron, wydany 2026-05-12. Oba są udostępniane na api14 jako modele czatu z wyjściem tekstowym, więc na pierwszy rzut oka wyglądają wymiennie, ale szczegóły tego, co każdy przyjmuje i ile może pomieścić naraz, kierują je do różnych zadań.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i typów danych wejściowych. LongCat 2.0 przyjmuje tylko tekst i ma okno kontekstu wynoszące 1 048 756 tokenów, znacznie większe niż 32 768 tokenów obsługiwane przez Perceptron Mk1. Perceptron Mk1 w zamian przyjmuje obrazy i wideo obok tekstu, więc może analizować dane wejściowe wizualne, czego LongCat 2.0 nie potrafi. Jeśli chodzi o narzędzia, to LongCat 2.0 udostępnia wywoływanie narzędzi przez tool_choice i tools, podczas gdy Perceptron Mk1 udostępnia strukturalne wyjścia. Oba wymieniają reasoning i include_reasoning, więc żaden nie ma tu istotnej przewagi. LongCat 2.0 udostępnia też ogólnie szerszy zestaw parametrów, w tym logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed i stop, podczas gdy Perceptron Mk1 ma mniejszy zestaw. Jeśli chodzi o cenę, Perceptron Mk1 jest tańszą opcją dla danych wejściowych, a LongCat 2.0 jest tańszą opcją dla danych wyjściowych, więc obraz kosztów zależy od tego, ile wysyłasz w porównaniu z tym, ile generujesz.
W praktyce sięgaj po LongCat 2.0, gdy zadanie polega na tekście na wejściu i tekście na wyjściu, a materiał jest duży: długie dokumenty, duże bazy kodu, rozbudowane transkrypcje albo cokolwiek, co w innym wypadku trzeba by dzielić na fragmenty i scalać. To również właściwy wybór, gdy potrzebujesz, aby model wywoływał narzędzia, ponieważ tam jego lista parametrów idzie dalej. Sięgaj po Perceptron Mk1, gdy dane wejściowe nie są wyłącznie tekstem, na przykład zrzuty ekranu, diagramy, zdjęcia lub krótkie klipy wideo, które trzeba opisać, streścić lub przeanalizować, oraz gdy chcesz, aby odpowiedź wróciła w ścisłym, strukturalnym kształcie. Jego mniejszy kontekst oznacza, że takie żądania należy utrzymywać zwięzłymi, a jego tańsze ceny danych wejściowych pasują do obciążeń, które wprowadzają dużo materiału w stosunku do tego, co wraca na wyjściu.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz klienta na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i używasz kształtu chat completions, którego już używasz. Jedyne, co się zmienia między nimi, to identyfikator modelu: użyj "meituan/longcat-2.0" dla LongCat 2.0 i "perceptron/perceptron-mk1" dla Perceptron Mk1. Wszystko inne, tablica messages, flaga streaming i parsowanie odpowiedzi, pozostaje bez zmian, więc możesz przełączać modele, edytując jeden ciąg znaków albo kierując na podstawie wartości konfiguracji.
Są przypadki, w których drugi model nadal jest lepszym wyborem nawet po tym. Jeśli twoje zadanie dotyczy tylko tekstu, ale chcesz strukturalnych wyjść, to Perceptron Mk1 je obsługuje, więc może być właściwym wyborem mimo mniejszego okna. Jeśli twoje zadanie obejmuje obrazy lub wideo, LongCat 2.0 nie może ich w ogóle przyjmować, więc Perceptron Mk1 jest jedyną opcją z tych dwóch. A jeśli objętość danych wyjściowych dominuje w twoim użyciu, LongCat 2.0 jest tańszą stroną dla danych wyjściowych, co może mieć większe znaczenie niż ceny danych wejściowych w zadaniach opartych na generowaniu.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "meituan/longcat-2.0" na "perceptron/perceptron-mk1", 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": "perceptron/perceptron-mk1",
"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