Meituan: LongCat 2.0 mot Perceptron: Perceptron Mk1
En jämförelse sida vid sida av Meituan: LongCat 2.0 (1,05 US$ / 1M textdelar (≈ 10,29 kr)) och Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Meituan: LongCat 2.0 | Perceptron: Perceptron Mk1 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Meituan | Perceptron |
| Indata | 1,05 US$ / 1M textdelar (≈ 10,29 kr) | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr) |
| Utdata | 4,20 US$ / 1M textdelar (≈ 41,14 kr) | 5,25 US$ / 1M textdelar (≈ 51,43 kr) |
| Cacheläsning | 0,02 US$ / 1M textdelar (≈ 0,21 kr) | - |
| Kontextfönster | 1 048 756 | 32 768 |
| Max utdata | 262 144 | 8 192 |
| Indata | text | text, image, video |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 20 juli 2026 | 12 maj 2026 |
Viktiga skillnader
- Perceptron: Perceptron Mk1 är 50% billigare på indata-tokens.
- Meituan: LongCat 2.0 är 20% billigare på utdata-tokens.
- Meituan: LongCat 2.0 läser 32.0× mer kontext (1 048 756 tokens).
- Endast Meituan: LongCat 2.0 stöder verktygsanrop.
- Endast Perceptron: Perceptron Mk1 stöder strukturerad JSON-utdata.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00315 US$ med Meituan: LongCat 2.0 och 0,00315 US$ med Perceptron: Perceptron Mk1.
Mer i detalj
Meituan: LongCat 2.0 är en textmodell från Meituan, släppt 2026-07-20. Perceptron: Perceptron Mk1 är en textmodell från Perceptron, släppt 2026-05-12. Båda serveras på api14 som chattmodeller med textutdata, så vid en första anblick ser de utbytbara ut, men detaljerna kring vad var och en accepterar och hur mycket den kan hålla samtidigt driver dem mot olika uppgifter.
Den tydligaste uppdelningen är kontext och indatatyper. LongCat 2.0 accepterar endast text och har ett kontextfönster på 1 048 756 tokens, vilket är långt större än de 32 768 tokens som Perceptron Mk1 stöder. Perceptron Mk1 accepterar i gengäld bilder och video tillsammans med text, så den kan titta på visuell input medan LongCat 2.0 inte kan. När det gäller verktyg är LongCat 2.0 den som exponerar verktygsanrop via tool_choice och tools, medan Perceptron Mk1 är den som exponerar strukturerade utdata. Båda listar reasoning och include_reasoning, så ingen av dem har en betydande fördel där. LongCat 2.0 exponerar också en bredare uppsättning parametrar totalt, inklusive logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed och stop, medan Perceptron Mk1 håller en mindre uppsättning. Priset: Perceptron Mk1 är det billigare alternativet för input, och LongCat 2.0 är det billigare alternativet för output, så kostnadsbilden beror på hur mycket du skickar kontra hur mycket du genererar.
För praktiskt arbete, välj LongCat 2.0 när uppgiften är text in och text ut och materialet är stort: långa dokument, stora kodbaser, utökade transkript, eller något där du annars skulle behöva dela upp och sy ihop. Den är också valet när du behöver att modellen anropar verktyg, eftersom det är där dess parameterlista går längre. Välj Perceptron Mk1 när indata inte är enbart text, till exempel skärmbilder, diagram, foton eller korta videoklipp som behöver beskrivas, sammanfattas eller resoneras kring, och när du vill att svaret kommer tillbaka i en strikt strukturerad form. Dess mindre kontext innebär att du bör hålla dessa förfrågningar tighta, och dess billigare inputprissättning passar arbetsbelastningar som skickar in mycket material i förhållande till vad som kommer tillbaka ut.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och använder den chat completions-form du redan använder. Det enda som ändras mellan de två är modell-id:t: använd "meituan/longcat-2.0" för LongCat 2.0 och "perceptron/perceptron-mk1" för Perceptron Mk1. Allt annat, messages-arrayen, streaming-flaggan och svars parsning, förblir som det är, så du kan byta modell genom att redigera en sträng eller genom att routa på ett konfigvärde.
Det finns fall där den andra modellen fortfarande är det bättre valet även efter det. Om din uppgift är enbart text men du vill ha strukturerade utdata, är Perceptron Mk1 den som stöder dem, så den kan vara rätt val trots det mindre fönstret. Om din uppgift involverar bilder eller video kan LongCat 2.0 inte ta dem alls, så Perceptron Mk1 är det enda alternativet av de två. Och om utdatavolymen dominerar din användning är LongCat 2.0 den billigare sidan för output, vilket kan spela större roll än inputprissättning vid generationsintensiva uppgifter.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "meituan/longcat-2.0" till "perceptron/perceptron-mk1", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4