发布当天社区就注意到:同样是 1M 上下文,LongCat 2.0($0.30/$1.20)比 Kimi K3($3.00/$15.00)输入便宜约 10 倍、输出便宜约 12 倍,是当时 OpenRouter 上"最便宜的 1M+ 上下文模型"——但帖子同时提醒:列表页没有任何质量数据,"激进定价可能是抢份额,也可能是真高效"。
OpenRouter 同窗口期对比(发布日 2026-07-20):
Meituan LongCat 2.0:$0.30/M in,$1.20/M out,1048k context
Kimi K3:$3.00/M in,$15.00/M out(同 1M 上下文)
Muse Spark 1.1:$1.25/M in,$4.25/M out
Thinking Machines Inkling:$1.00/M in,$4.05/M out
结论:LongCat 2.0 对 Kimi K3 输入约 10x、输出约 12x 便宜;是列表上"by a wide margin"最便宜的 1M+ 上下文模型。
质疑:"列表本身不显示任何质量信息——没有 eval 分数、没有参数数、没有基准数字…… 这种激进的定价可能是抢份额的举动,也可能真的是个高效模型。"
社区评论:有用户指出 DeepSeek V4 Flash 显著更便宜(但非 1M 上下文);有评论揶揄"两者里只有一家能可靠运行自己的模型"(指 Kimi)。
价格数据可复核(OpenRouter 历史页,见测评 03 采集的 2026-08-18 快照:LongCat 仍为 $0.30/$1.20 标价、实际成交输入 $0.03872/M);Kimi K3 价格以 OpenRouter 实时页为准。
帖子明确标注"无质量数据"的局限,与 BenchLM 的"无共享基准"(测评 11)、AlphaSignal 的核查(测评 04)一致:价格对比成立,质量对比缺位。
适用判断:预算敏感、需要 1M 上下文的场景,LongCat 2.0 是当前价格洼地候选;但"便宜 10 倍"不等于"性价比 10 倍",需结合任务实测(见测评 05–09)。
LongCat 2.0