实测确认 LongCat-2.0 的 API 只接受 low/med/high 三档 reasoning effort,收到其他档位(如 DeepSeek 系的 xhigh)会返回畸形 200 响应而非报错,导致 Hermes Agent 静默回退到 fallback provider;同一用户还给出能力定位:介于 DeepSeek-V4-Flash 与 DeepSeek-V4-Pro 之间、缓存好、PAYG 便宜。
"用了一阵子后,我的感觉是它(能力)介于 Deepseek-4-Flash 和 Deepseek-4-Pro 之间,定价也如此。"
喜欢它有 PAYG(按量付费)计划;缓存效果和 Deepseek 一样好,API 实际使用"极其便宜"。
"肯定在我的常备模型轮换名单里。"
场景:把 Agent 从 DS4P 切到 LongCat-2.0,立刻命中 fallback provider。
报错(agent.log,原文摘录):
agent.conversation_loop: API call failed (attempt 1/3) error_type=RuntimeError
provider=custom base_url=https://api.longcat.chat/openai/v1 model=LongCat-2.0
summary=Provider returned an empty stream with no finish_reason
(possible upstream error or malformed SSE response).根因:LongCat 只接受 low, med, high 的 reasoning level;用户之前在 DeepSeek-4-Pro 上设了 xhigh 以获取最大思考。Hermes 切换模型时不改 reasoning effort,于是把 xhigh 发给 LongCat;LongCat 返回畸形 200 响应(空流、无 finish_reason)而不是错误响应。
已向 LongCat 反馈,对方承认问题("They appear to have acknowledged the issue")。
教训:在 Hermes 中频繁切换模型、且各模型 reasoning effort 档位不一致时,切到 LongCat 前要把 effort 改回 low/med/high。
匿名用户单点报告,报错日志为原文引用;与官方 API 参考(提示词目录 01)中 thinking: {"type":"enabled"/"disabled"} 的字段不同——本报告涉及的是 Hermes 侧的 reasoning effort 概念,两者映射关系官方未文档化,切换模型时需留意。
能力定位(介于 DS4-Flash 与 DS4-Pro 之间)是主观判断,与 AlphaSignal 的"DeepSeek V4-Pro 标价更低"(测评 04)、OpenRouter 第三方指数(测评 03)互相补充,可交叉验证。
任务适用判断:适合缓存友好的 Agent 循环与 PAYG 成本敏感场景;切换模型频繁的 Hermes 用户需注意上述配置坑。
LongCat 2.0