Meituan: LongCat 2.0 é um modelo de texto da Meituan, lançado em 20 de julho de 2026. MiniMax: MiniMax M3 vem da MiniMax e chegou antes, em 31 de maio de 2026. Ambos estão listados na api14 na categoria de texto, e ambos são servidos através da mesma interface compatível com OpenAI, portanto a escolha entre eles é principalmente sobre o que você precisa enviar e o que você precisa receber de volta, não sobre como você integra.
A divisão mais clara está nas modalidades de entrada. LongCat 2.0 aceita apenas texto e retorna texto. MiniMax M3 aceita texto, imagens e vídeo como entrada, e retorna texto. Se o seu prompt inclui uma captura de tela, uma página digitalizada, um gráfico ou um clipe de vídeo, M3 é o que pode receber isso diretamente, enquanto LongCat 2.0 precisaria que você convertesse esse conteúdo em texto primeiro. As janelas de contexto são efetivamente do mesmo tamanho, ambas um pouco acima de um milhão de tokens, então nenhum dos modelos oferece uma vantagem significativa sobre quanto você pode incluir em uma única requisição. Nos parâmetros, os dois se sobrepõem bastante, com temperature, top_p, top_k, min_p, penalidades, seed, stop, tools, tool_choice e controles de raciocínio disponíveis em ambos. M3 adiciona logprobs, top_logprobs, response_format e structured_outputs, que LongCat 2.0 não lista.
Para o trabalho do dia a dia, escolha com base no formato da entrada e no formato da saída de que você precisa. Se você está construindo um pipeline que deve retornar JSON estrito ou outro esquema que você possa validar, M3 é a opção padrão mais segura porque structured outputs e response_format são suportados, e você pode se apoiar nisso em vez de analisar texto livre e torcer para dar certo. Se você quer sinais de confiança em nível de token para classificação, roteamento ou pontuação, logprobs e top_logprobs no M3 fornecem isso, e LongCat 2.0 não os oferece. LongCat 2.0 continua sendo uma escolha razoável para tarefas de texto simples entrando e texto saindo, onde você não precisa de imposição de esquema ou probabilidades de log, e onde você prefere manter a superfície da requisição simples. Ambos os modelos suportam chamada de ferramentas e controles de raciocínio, e a comparação qualitativa de preços os coloca aproximadamente no mesmo preço tanto na entrada quanto na saída, então o custo não é o fator decisivo aqui.
Chamar qualquer um dos dois através da api14 é o mesmo caminho de código. Você aponta seu cliente OpenAI para a URL base da api14, envia sua chave e define o campo model. Para usar o modelo da Meituan, defina o id do modelo como "meituan/longcat-2.0". Para usar o modelo da MiniMax, defina como "minimax/minimax-m3". Todo o resto no corpo da requisição segue o formato de chat completions da OpenAI, então alternar entre os dois é uma mudança de uma linha no id do modelo, mais quaisquer campos extras que o modelo de destino suporte. Se você depende de structured_outputs ou logprobs, mantenha esses campos na requisição apenas quando estiver chamando M3, já que LongCat 2.0 não os lista.
Há um caso em que LongCat 2.0 ainda é a melhor escolha, mesmo que M3 cubra mais terreno. Se sua tarefa é puramente texto e você quer o menor conjunto de campos de requisição para raciocinar, ou você já está padronizado em um contrato apenas de texto e não quer manipulação de imagem ou vídeo em nenhum lugar perto do seu caminho de código, LongCat 2.0 mantém esse contrato limpo. Os dois têm aproximadamente o mesmo preço, então você não está pagando um prêmio pelo modelo mais restrito, e você também não está abrindo mão do comprimento de contexto.