Meituan: LongCat 2.0 contra Perceptron: Perceptron Mk1
Uma comparação lado a lado entre Meituan: LongCat 2.0 (US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,74)) e Perceptron: Perceptron Mk1 (US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Meituan: LongCat 2.0 | Perceptron: Perceptron Mk1 | |
|---|---|---|
| Provedor | Meituan | Perceptron |
| Entrada | US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,74) | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) |
| Saída | US$ 4,20 / 1M fragmentos (≈ R$ 22,97) | US$ 5,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 28,71) |
| Leitura de cache | US$ 0,02 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,11) | - |
| Janela de contexto | 1.048.756 | 32.768 |
| Saída máxima | 262.144 | 8.192 |
| Entrada | text | text, image, video |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 20 de jul. de 2026 | 12 de mai. de 2026 |
Principais diferenças
- Perceptron: Perceptron Mk1 é 50% mais barato nos tokens de entrada.
- Meituan: LongCat 2.0 é 20% mais barato nos tokens de saída.
- Meituan: LongCat 2.0 lê 32.0× mais contexto (1.048.756 tokens).
- Só o Meituan: LongCat 2.0 suporta chamada de ferramentas.
- Só o Perceptron: Perceptron Mk1 suporta saída JSON estruturada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00315 com Meituan: LongCat 2.0 e US$ 0,00315 com Perceptron: Perceptron Mk1.
Em detalhe
Meituan: LongCat 2.0 é um modelo de texto da Meituan, lançado em 2026-07-20. Perceptron: Perceptron Mk1 é um modelo de texto da Perceptron, lançado em 2026-05-12. Ambos são servidos na api14 como modelos de chat com saída de texto, então, à primeira vista, parecem intercambiáveis, mas os detalhes do que cada um aceita e de quanto consegue manter ao mesmo tempo os direcionam para trabalhos diferentes.
A divisão mais clara está no contexto e nos tipos de entrada. O LongCat 2.0 aceita apenas texto e carrega uma janela de contexto de 1.048.756 tokens, que é muito maior que os 32.768 tokens suportados pelo Perceptron Mk1. O Perceptron Mk1, em troca, aceita imagens e vídeo junto com texto, então consegue analisar entrada visual enquanto o LongCat 2.0 não consegue. Em ferramentas, o LongCat 2.0 é o que expõe chamada de ferramentas por meio de tool_choice e tools, enquanto o Perceptron Mk1 é o que expõe saídas estruturadas. Ambos listam reasoning e include_reasoning, então nenhum tem vantagem significativa nesse ponto. O LongCat 2.0 também expõe um conjunto de parâmetros mais amplo no geral, incluindo logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed e stop, enquanto o Perceptron Mk1 mantém um conjunto menor. Em preço, o Perceptron Mk1 é a opção mais barata para entrada, e o LongCat 2.0 é a opção mais barata para saída, então o quadro de custo depende de quanto você envia versus quanto você gera.
Para trabalho prático, recorra ao LongCat 2.0 quando a tarefa for texto de entrada e texto de saída e o material for grande: documentos longos, bases de código grandes, transcrições extensas, ou qualquer coisa em que você de outra forma teria que dividir em blocos e remendar. Ele também é a escolha quando você precisa que o modelo chame ferramentas, já que é aí que sua lista de parâmetros vai mais longe. Recorra ao Perceptron Mk1 quando a entrada não for puramente texto, como capturas de tela, diagramas, fotos ou clipes de vídeo curtos que precisam ser descritos, resumidos ou analisados, e quando você quiser que a resposta volte em um formato estruturado estrito. Seu contexto menor significa que você deve manter essas requisições enxutas, e seu preço de entrada mais barato favorece cargas de trabalho que enviam muito material em relação ao que volta.
Chamar qualquer um dos modelos pela api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente para a URL base da api14, envia sua chave e usa o formato de chat completions que você já usa. A única coisa que muda entre os dois é o id do modelo: use "meituan/longcat-2.0" para o LongCat 2.0 e "perceptron/perceptron-mk1" para o Perceptron Mk1. Todo o resto, o array de messages, a flag de streaming e a análise da resposta, permanece como está, então você pode trocar de modelo editando uma string ou roteando por um valor de configuração.
Há casos em que o outro modelo ainda é a melhor escolha mesmo depois disso. Se sua tarefa for apenas texto mas você quiser saídas estruturadas, o Perceptron Mk1 é o que as suporta, então ele pode ser a escolha certa apesar da janela menor. Se sua tarefa envolver imagens ou vídeo, o LongCat 2.0 não consegue recebê-los de forma alguma, então o Perceptron Mk1 é a única opção entre os dois. E se o volume de saída dominar seu uso, o LongCat 2.0 é o lado mais barato para saída, o que pode importar mais que o preço de entrada em trabalhos com muita geração.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "meituan/longcat-2.0" para "perceptron/perceptron-mk1", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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);
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