LongCat-2.0 API 平台接入快速上手（官方 Quick Start + Chat Completions 参考 + 定价）

一句话结论

这份官方文档让你 5 分钟内拿到 API Key，用 OpenAI 或 Anthropic 两种兼容格式把 LongCat-2.0 接入任何客户端，并了解 1M 上下文 / 128K 最大输出的参数与「缓存命中不计费」的定价结构。

适用场景

• 适合的任务：把 LongCat-2.0 接入自建应用、脚本、IDE 插件、Agent 框架；评估成本；为 Agent 循环配置缓存优化

• 不适合的任务：多模态输入（API 为纯文本输入，官方文档明确 "Text input only"）；需要官方未公开的模型参数调优

• 适用的模型版本：LongCat-2.0（API 平台当前唯一在售模型）

• 适用的客户端、Agent 或 API：任何 OpenAI 兼容客户端（base_url 指向 /openai）、任何 Anthropic 兼容客户端（base_url 指向 /anthropic）、OpenAI/Anthropic SDK、cURL

• 推荐的推理档位和参数：temperature 0~1；max_tokens 上限 131072（128K）；thinking 用 {"type":"enabled"} 开启、{"type":"disabled"} 关闭（默认开启）；缓存命中计费远低于未命中

可直接使用的内容

1. 获取 API Key

1. 访问 https://longcat.chat/platform 注册账号。

2. 登录后进入 API Keys 页面，手动创建 Key（只在创建时显示一次，需立即保存）。

2. 端点与模型

模型名：LongCat-2.0（OpenAI/Anthropic 双格式均可用）。

限制：最大上下文 1M tokens，最大输出 128K tokens（max_tokens 上限 131072）。超限返回 HTTP 429，建议客户端做指数退避重试。

3. OpenAI 格式调用（Python）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APP_KEY",
    base_url="https://api.longcat.chat/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="LongCat-2.0",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    max_tokens=1000
)
print(response.choices[0].message.content)

4. Anthropic 格式调用（Python）

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="YOUR_APP_KEY",
    base_url="https://api.longcat.chat/anthropic",
    default_headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_APP_KEY",
    }
)

response = client.messages.create(
    model="LongCat-2.0",
    max_tokens=1000,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(response.content[0].text)

5. Chat Completions 关键参数（官方 API 参考）

POST https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

body:
  model: "LongCat-2.0"
  messages: [{role: "system"|"user"|"assistant", content: "<纯文本>"}]
  stream: true|false          # 支持 SSE 流式
  max_tokens: 131072          # 上限 128K
  temperature: 0 ~ 1
  top_p: <nucleus 采样参数>
  thinking: {"type": "enabled"} | {"type": "disabled"}   # 显式开关思考模式

响应中包含 reasoning_content（思考内容）与 usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens（思考 token 数），可用于统计思考开销。

6. 定价（Pay-As-You-Go，¥/1M tokens）

注：官方同时出售 Token 包（官方 X 账号 2026-08-03 推文：5000 万 tokens $4.9，限时 67% 折扣；新用户 $1.9 新手包）。价格以平台账单为准。

原始数据与复核说明

• 上述端点、参数、定价均直接抄录自官方文档页面（2026-08-18 采集）。

• 社区实测（r/vibecoding）确认"缓存命中不计费、只扣未命中与输出"，与官方定价口径一致；但 OpenRouter 渠道（AtlasCloud）实际成交价（输入 $0.03872/M 加权平均）显著低于标价，说明缓存折扣在真实 Agent 循环中影响很大。

• AlphaSignal（2026-07-01 文章）曾引用 $0.69/$2.78 per 1M 的早期标价，与当前官方 ¥5/¥20 口径不同，引用时注意时间版本。

适用边界

• 该文档只覆盖官方直连渠道（api.longcat.chat）。OpenRouter / Nous Portal / opencode 等第三方渠道的模型 ID、价格和免费额度以各自平台为准。

• API 为纯文本输入，不支持图片/音频/视频输入。

• thinking 参数对输出 token 数影响显著（思考 token 计入输出计费），需要控制成本时可用 {"type":"disabled"}。