Meituan: LongCat 2.0 karşı MiniMax: MiniMax M3
Meituan: LongCat 2.0 ($1,05 / 1M token (≈ ₺52,58)) ve MiniMax: MiniMax M3 ($1,05 / 1M token (≈ ₺52,58)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| Meituan: LongCat 2.0 | MiniMax: MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | Meituan | MiniMax |
| Girdi | $1,05 / 1M token (≈ ₺52,58) | $1,05 / 1M token (≈ ₺52,58) |
| Çıktı | $4,20 / 1M token (≈ ₺210,32) | $4,20 / 1M token (≈ ₺210,32) |
| Önbellek okuma | $0,02 / 1M token (≈ ₺1,05) | $0,21 / 1M token (≈ ₺10,52) |
| Bağlam penceresi | 1.048.756 | 1.048.576 |
| Maks. çıktı | 262.144 | 512.000 |
| Girdi | text | text, image, video |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 20 Tem 2026 | 31 May 2026 |
Temel farklar
- İkisinin girdi fiyatı da hemen hemen aynı.
- yapılandırılmış JSON çıktısı özelliğini yalnızca MiniMax: MiniMax M3 destekler.
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Meituan: LongCat 2.0 ile $0,00315, MiniMax: MiniMax M3 ile $0,00315 tutar.
Ayrıntılı bakış
Meituan: LongCat 2.0, Meituan'dan çıkan bir metin modelidir ve 20 Temmuz 2026'da yayınlanmıştır. MiniMax: MiniMax M3, MiniMax'tan gelmektedir ve daha önce, 31 Mayıs 2026'da gelmiştir. Her ikisi de api14 altında metin kategorisinde listelenir ve her ikisi de aynı OpenAI uyumlu arayüz üzerinden sunulur, bu nedenle seçim çoğunlukla ne göndermeniz ve ne geri almanız gerektiği ile ilgilidir, entegrasyonunuzla değil.
En belirgin ayrım girdi modlarında görülür. LongCat 2.0 yalnızca metin kabul eder ve metin döndürür. MiniMax M3, girdi olarak metin, görüntü ve video kabul eder ve metin döndürür. İsteminize bir ekran görüntüsü, taranmış bir sayfa, bir grafik veya bir video klibi dahilse, M3 bunu doğrudan alabilecek modelken, LongCat 2.0 bu içeriği öncelikle metne dönüştürmenizi gerektirir. Bağlam pencereleri etkili olarak aynı boyuttadır, her ikisi de bir milyondan biraz fazladır, bu nedenle hiçbir model tek bir istek içine ne kadar sığdırabileceğiniz konusunda size anlamlı bir avantaj sağlamaz. Parametreler açısından ikisi de yoğun bir şekilde örtüşür, her ikisinde de temperature, top_p, top_k, min_p, penalties, seed, stop, tools, tool_choice ve reasoning kontrolleri mevcuttur. M3, LongCat 2.0'ın listelemeyip de eklediği logprobs, top_logprobs, response_format ve structured_outputs özelliklerini içerir.
Günlük işler için, girdi şekline ve ihtiyacınız olan çıktı şekline göre seçim yapın. Kesin bir JSON veya doğrulanabilir başka bir şema döndürmesi gereken bir pipeline oluşturuyorsanız, M3 daha güvenli varsayılan seçenektir çünkü structured_outputs ve response_format desteklenir ve tahmin etmek yerine buna güvenebilirsiniz. Sınıflandırma, yönlendirme veya puanlama için token düzeyinde güven sinyalleri istiyorsanız, M3 üzerindeki logprobs ve top_logprobs size bunu verir ve LongCat 2.0 bunu sunmaz. LongCat 2.0, şema zorunluluğu veya log olasılıkları gerektirmeyen ve istek yüzeyini basit tutmayı tercih ettiğiniz düz metin girişi, metin çıkışı görevleri için makul bir seçim olmaya devam eder. Her iki model de tool calling ve reasoning kontrollerini destekler ve niteliksel fiyat karşılaştırması, hem girdi hem de çıktı üzerinde onları yaklaşık aynı fiyata koyduğu için maliyet burada belirleyici faktör değildir.
Her ikisine de api14 üzerinden çağrı yapmak aynı kod yolunu izler. OpenAI istemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirir, anahtarınızı gönderir ve model alanını ayarlarsınız. Meituan'ın modelini kullanmak için model kimliğini "meituan/longcat-2.0" olarak ayarlayın. MiniMax'ın modelini kullanmak için "minimax/minimax-m3" olarak ayarlayın. İstek gövdesindeki diğer her şey OpenAI sohbet tamamlama şeklini takip eder, bu nedenle ikisi arasında geçiş yapmak model kimliğinde tek satırlık bir değişiklikten ve hedef modelin desteklediği ek alanlardan ibarettir. structured_outputs veya logprobs'a güveniyorsanız, LongCat 2.0 bunları listelememesi nedeniyle bunları yalnızca M3'ü çağırırken istekte tutun.
M3 daha fazla alan kapsasa da LongCat 2.0'ın hala daha iyi bir seçim olduğu bir durum vardır. Göreviniz tamamen metin ise ve üzerinde düşünmek için en küçük istek alanı kümesini istiyorsanız veya zaten yalnızca metin tabanlı bir sözleşme üzerinde standartlaştıysanız ve görüntü veya video işleme kod yolunuzun yakınında olmasını istemiyorsanız, LongCat 2.0 bu sözleşmeyi temiz tutar. İkisi de yaklaşık aynı fiyata olduğu için dar model için prim ödemezsiniz ve bağlam uzunluğundan da vazgeçmezsiniz.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "meituan/longcat-2.0" yerine "minimax/minimax-m3" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
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);
Diğer karşılaştırmalar
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha karşı Tencent: Hy4