AIREITER0,30 $ pro Million Input-Token klingt bei LongCat 2.5 nach einem außergewöhnlichen Schnäppchen. Allerdings handelt es sich um einen befristeten Aktionspreis ohne genanntes Enddatum. Zudem berichten Preview-Nutzer von Schleifen, die selbst billige Token teuer machen. Ich würde daher zunächst einen kleinen, cache-intensiven Test fahren statt sofort auf den Produktionseinsatz umzustellen – entscheidend sind die Kosten pro akzeptiertem Ergebnis.
Produktiv veröffentlicht, aber noch kein Vertrauensbeweis
LongCat 2.5 ist offiziell verfügbar. Meituan veröffentlichte den LongCat-2.5-Blogbeitrag am 1. November 2026 und schaltete LongCat-2.5 am 2. November 2026 auf der API-Plattform frei – mit Endpunkten für OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses und Anthropic Messages.
Mit dem Release ist das Vertrauensproblem jedoch nicht verschwunden. Die Preview-Tests in OpenCode verliefen teils so holprig, dass potenzielle Produktionskunden weiterhin fragen, ob der 2. November die Schleifen und destruktiven Änderungen beseitigt hat. Die ehrliche Antwort auf Basis öffentlicher Belege lautet: nicht nachgewiesen. Fast alle detaillierten Fehlerberichte betreffen LongCat-2.5-Preview aus dem Zeitraum Ende September bis Oktober; bis zum 3. November hatte kein unabhängiges Labor den Produktions-Checkpoint erneut getestet.
„Ich habe LongCat 2.5 getestet: auf dem Papier stark, in meinen Tests mit einem echten Bruch.“ — @prompt48, nach einem Weihnachtsbaum-HTML-Test, bei dem die Ornamente auf der kostenlosen Chat-Seite außerhalb des Baums verteilt wurden.
Dieses Zitat passt zu den Berichten auf Reddit. Echte OpenCode-Nutzer beschreiben bei Agentenläufen einen anderen Fehlermodus als bei Chat-Demos:
„Ich nutzte es zum Einrichten einer VM, und bei simplen ls-Befehlen geriet es mehrfach in Schleifen.“ — u/Such_Competition8263 bei r/opencode
„Es änderte auf völlig zufällige Weise Code, der mit der Aufgabe überhaupt nichts zu tun hatte.“ — u/Avernite im selben Thread.
Was man bekommt: API-Modell, Gewichte weiter „Coming soon“
Praktisch bedeutet LongCat 2.5: API-Zugang zu einem sehr großen Mixture-of-Experts-Modell, aber keine herunterladbaren Gewichte. LongCat 2.5 kommt insgesamt auf 1,6 Billionen Parameter, von denen pro Token etwa 48 Milliarden aktiv sind. Es verarbeitet Text sowie Bilder und Videos, gibt aber ausschließlich Text aus – bei einem Kontextfenster von 1.048.576 Token und bis zu 262.144 Output-Token. Kurz gesagt: riesiger Kontext, Text als Ausgabe.
Die Multimodalität ist nativ umgesetzt, nicht nachträglich angesetzt. Bilder werden innerhalb derselben Sequenz wie Text in diskrete Token überführt. Pro Anfrage sind bis zu 100 Bilder mit jeweils 10 MB in PNG, JPG, JPEG, WebP oder GIF möglich. Hinzu kommen bis zu 10 Videos per öffentlicher URL, jeweils maximal 100 MB groß und unter 3.600 Sekunden lang. Das Thinking-Budget ist auf 262.144 Token begrenzt und wird als reasoning_content zurückgegeben. Mit aktiviertem Thinking ist die Temperatur auf 1.0 festgelegt, ohne Thinking auf 0.7.
Preview vom 25. September und Produktion ab 2. November: die Unterschiede
Die Unterscheidung zwischen LongCat-2.5-Preview und LongCat-2.5 erklärt den Großteil der widersprüchlichen Suchergebnisse. LongCat-2.5-Preview ging am 25. September 2026 mit 1M-Kontextfenster und Bildverständnis live. Die Produktionsversion LongCat-2.5 folgte vom 1. bis 2. November mit Video-Input, Trajectory2Task+-Training aus fehlgeschlagenen Agentenläufen und W4A4-Serving in 4 Bit, das nach eigener Aussage 43,3 % höheren Prefill-Durchsatz als 8 Bit erreicht.
Die Gewichte erschienen nicht zusammen mit dem Modell. Die Schaltflächen bei GitHub und Hugging Face standen auch nach dem Launch weiter auf „Coming soon“, während LongCat-2.0 das größte unter MIT herunterladbare LongCat-Modell bleibt. Bei 1,6T Gesamtparametern ist Self-Hosting für die meisten Teams ohnehin keine kurzfristige Option.
Was LongCat 2.5 für 0,30 $ pro Million Token tatsächlich kostet
Die LongCat-2.5-API hat drei Promo-Tarife – und einen teuren Gegenspieler.
| Token-Art | Promo-Preis pro 1M | Faktor |
|---|---|---|
| Nicht gecachter Input | $0.30 | 1x |
| Gecachter Input | $0.006 | 0.02x |
| Output | $1.20 | 4x Input, 200x Cache |
Die Abrechnung lautet (uncached input x 0.30 + cached input x 0.006 + output x 1.20) / 1,000,000. Reasoning-Token zählen zum Output und werden nicht separat berechnet. Bei 1 Million Input-Token und einer Cache-Hit-Rate von 80 % sinken die Input-Kosten von 0,30 $ auf 0,0648 $. Das entspricht einer Input-Ersparnis von 78,4 % und nicht 98 %, denn der Rabatt von 98 % gilt nur für die tatsächlich gecachten Token.
Zwei Workloads zu Promo-Preisen zeigen, weshalb der Output ins Gewicht fällt. Eine Zusammenfassung mit 20.000 Input- und 2.000 Output-Token kostet 0,0084 $, also 8,40 $ pro Tausend. Eine Agentenanfrage mit wiederholtem Kontext, 200.000 nicht gecachten und 800.000 gecachten Input-Token sowie 40.000 Output-Token kostet 0,1128 $, also 112,80 $ pro Tausend.
Wiederholungen nach fehlgeschlagenen Tools, zu lange Antworten und unbrauchbare, aber abrechenbare HTTP-200-Antworten treiben die Rechnung nach oben. Messen sollte man daher die Kosten pro akzeptiertem Ergebnis: gesamte abgerechnete Kosten über alle Versuche geteilt durch die Zahl akzeptierter Ergebnisse.
Promo ohne Enddatum: Budgets ohne Rabatt kalkulieren
Die Einschränkung der LongCat-2.5-Promo ist zeitlicher, nicht technischer Natur. Meituan kennzeichnet 0,30 $/1,20 $/0,006 $ als zeitlich begrenzt, nennt aber weder ein Enddatum noch einen regulären Preis. Meituan behält sich Preisänderungen vor; maßgeblich sind die Abrechnungsdaten der Plattform.
Die Hinweise deuten auf einen späteren deutlichen Sprung hin. ZenMux zeigte für Preview vor dem Rabatt 0,75 $ Input und 2,95 $ Output; Artificial Analysis führte LongCat-2.0 mit denselben 0,75 $/2,95 $. Das entspricht ungefähr dem 2,5-Fachen der Promo, die damit bei rund 40 % eines möglichen Standardpreises läge. Meituans chinesische Preisseite nennt laut Hokais Prüfung vom 3. November 2 CNY für nicht gecachten Input, 0,04 CNY für gecachten Input und 8 CNY für Output je Million Token.
Token Packs und Enterprise-Stufen
| Monatlicher Umsatz | Enterprise-Rabatt |
|---|---|
| $75+ | 10% |
| $300+ | 20% |
| $1,200+ | 30% |
| $6,000+ | 40% |
- Token Packs: festes Kontingent, 30 Tage gültig, zeitlich begrenzte Flash-Sales; das Kontingent wird zuerst verbraucht. Cache-Treffer sind kostenlos, Cache-Misses und Output belasten das Kontingent, nicht genutztes Guthaben wird automatisch erstattet.
- Pay-as-you-go: Guthaben verfällt nicht; Zahlung per Karte und Google Pay. Fehlgeschlagene 401-, 403-, 429- und 500-Anfragen werden nicht berechnet.
- Enterprise-Stufen: werden monatlich zurückgesetzt und schließen die Nutzung von Token Packs sowie Promo-Guthaben aus.
Anbieter im Vergleich: gleiche Tarife, andere Risiken
Beim Vergleich der LongCat-2.5-Anbieter wirken die Preise zunächst identisch. Unterschiede zeigen sich erst bei Qualität und Bedingungen.
| Route | Input / 1M | Cache / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|
| LongCat direkt | $0.30 | $0.006 | $1.20 |
| Vercel AI Gateway | $0.30 | $0.006 | $1.20 |
| NanoGPT | $0.75 | $0.015 | $2.95 |
Die offizielle LongCat API ist der direkte Weg zum Anbieter, einschließlich direkter Cache-Auswertung und Zugriff auf Token Packs. Vercel ergänzt bei gleichen Token-Tarifen Gateway-Credits, Routing, Limits und eigene Anbieterbedingungen. Das kostenlose Preview-Fenster von OpenCode war eine separate Client-Aktion und kein Beleg dafür, dass die First-Party-API kostenlos wäre.
Bei starker Cache-Nutzung sieht die Mischkalkulation gut aus – bis sie es nicht mehr tut. TokenPricing berechnet bei einem Input-zu-Output-Verhältnis von 3:1 und zur Hälfte gecachtem Input 0,4147 $ pro Million. Hokai kommt bei 3:1 ohne Cache auf 0,525 $ und führt LongCat-2.5 auf Rang 27 von 94 Vergleichsmodellen gegenüber einem Median von 1,63 $. Beide Rechnungen brechen zusammen, wenn das eigene Harness wenige Cache-Treffer meldet oder lange Reasoning-Traces erzeugt.
Vor der Wahl eines Zugangs sollten drei Punkte geklärt sein: Erstens, ob die angegebene Modell-ID LongCat-2.5 oder ein preview-Alias ist. Zweitens, ob Cache-Treffer im Usage-Payload auftauchen. Drittens, ob Datenbedingungen, Output-Limits und Retry-Richtlinien den offiziellen LongCat API-Dokumenten entsprechen.
Benchmarks stammen vom Anbieter: so sind sie zu lesen
Bei der Bewertung der LongCat-2.5-Benchmarks muss die Quelle berücksichtigt werden. Sämtliche LongCat-2.5-Werte in Meituans Tabelle stammen aus Tests des Anbieters. Einige Vergleichswerte kommen aus öffentlichen Berichten, andere wurden von Meituan nur indikativ erneut ausgeführt. Weder Artificial Analysis noch OpenRouter führten LongCat-2.5 zum 3. November.
| Benchmark | LongCat-2.5 | Bester genannter Rivale |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 88.4 | 90.6 DeepSeek V4.1 Flash |
| Terminal-Bench 4.0 | 38.5 | 53.9 Opus 5 |
| DeepSWE 1.1 | 64.6 | 74.2 DeepSeek Flash |
| NL2Repo | 60.5 | 75.3 Opus 5 |
| BrowseComp | 91.9 | 91.5 DeepSeek Flash |
| VideoMME | 85.2 | 90.0 Kimi K3 |
Das Muster: Bei der älteren Terminal-Bench-Version und bei BrowseComp liegt LongCat nahe an der Spitze. Bei anspruchsvolleren Suiten für Terminal, Repositories und Programmentwicklung sind die Abstände dagegen klar. In der Gegenüberstellung fehlen zudem neuere Rivalen wie Kimi K3.1 Pro, GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5.
Die übersehenen Bedingungen: Datennutzung, feste Temperatur, kein SLA
Für die Eignung bei Unternehmenscode sind LongCat 2.5s Daten- und Betriebsbedingungen oft wichtiger als Benchmarks. Die API-Bedingungen räumen LongCat eine kostenlose, weltweite Lizenz ein, Inputs, Outputs und Feedback zur Serviceoptimierung, Markenwerbung und für Marketing einzusetzen – sofern dies nicht durch einen Enterprise- oder anderen schriftlichen Vertrag geändert wird. Die API-Server können in Frankfurt, Hongkong und Festlandchina stehen; es gilt singapurisches Recht mit SIAC-Schiedsverfahren.
- Festes Sampling: reproduzierbare Ergebnisse bei niedriger Temperatur sind nicht möglich; Audio-Input und Bildgenerierung fehlen.
- Keine veröffentlichten Zusagen: Weder Aufbewahrungszeitraum noch SLA sind publiziert; für Self-Hosting bleibt nur das undatierte Warten auf die Gewichte.
- Abrechnung: Fehlgeschlagene Authentifizierung, Rate-Limits und Serverfehler sind kostenlos; erfolgreiche, aber nutzlose Antworten werden regulär berechnet.
„Ich muss sagen: Das 1m-Token-Kontextfenster ist verdammt cool. Ich arbeite mit LongCat2.5 – mit diesem Kontextfenster ist es definitiv ein guter Bug-Hunter.“ — @alexokita
Diese Einordnung als Bug-Hunter ist der sichere Weg, das 1M-Fenster einzusetzen: klar abgegrenzte Fehlerbehebungen auf Basis eines eindeutigen Error Codes und menschliche Kontrolle statt unbeaufsichtigter Refactorings.
Sollte der eigene Agent LongCat 2.5 aufrufen?
Ob LongCat 2.5 passt, hängt letztlich von der akzeptablen Aufsicht und der Vertraulichkeit ab. Geeignet ist das Modell für preissensible Nutzer von Claude Code, Codex oder OpenCode, die cache-lastige Agenten mit langem Kontext ausführen, Screenshot-zu-Code-Frontend-Arbeit erledigen oder bei Browse-and-Build-Recherche durch visuellen Input einen Beschreibungsschritt sparen.
| LongCat 2.5 passt, wenn | Besser nach Alternativen suchen, wenn |
|---|---|
| Wiederholter großer Kontext für viele Cache-Treffer sorgt | Regulierter oder hochvertraulicher Code ohne Enterprise-Bedingungen verarbeitet wird |
| Die Aufgabe ein klar abgegrenzter Bugfix zu einem eindeutigen Error Code ist | Die Aufgabe ein autonomes Refactoring über mehrere Dateien ist |
| Diffs geprüft und Kosten pro akzeptiertem Ergebnis gemessen werden können | Eine fest niedrige Temperatur, ein SLA oder sofortiges Self-Hosting erforderlich sind |
Der ungeklärte Zielkonflikt lautet Promo gegen Nachweis. Mit 0,30 $/1,20 $ und 0,006 $ für Cache unterbietet LongCat-2.5 die Preise von Claude Opus mit 5 $/25 $ beim Input um etwa das 16-Fache. In Meituans eigener Tabelle führt Opus 5 jedoch weiter bei den schwierigeren Terminal- und Repository-Suiten. Ein gemessener Test im eigenen Harness, verglichen nach Kosten pro akzeptiertem Ergebnis mit DeepSeek V4.1 Flash und günstigen Runnern aus der GLM-Klasse, sollte entscheiden, ob der Rabatt den zusätzlichen Kontrollaufwand wert ist.
Weiterführend: DeepSeek V4.1 Flash 1017 im Coding-Test, GLM 5.3: Benchmarks und Preise, Leitfaden zu den API-Preisen von Kimi K3.1 Pro.
FAQ zu den LongCat 2.5 API-Preisen
Wie viel kostet die LongCat 2.5 API?
Die LongCat 2.5 API kostet im Promozeitraum 0,30 $ pro Million nicht gecachter Input-Token, 0,006 $ pro Million gecachter Token und 1,20 $ pro Million Output-Token. Output ist viermal so teuer wie nicht gecachter Input, daher dominieren lange Reasoning-Traces die Rechnung.
Bleibt der Preis von 0,30 $ dauerhaft bestehen?
Nein. Meituan bezeichnet die LongCat-2.5-Preise als zeitlich begrenzt, ohne Enddatum und ohne regulären Preis. Als mögliches Szenario für eine Erhöhung sollte man mit der Preview-Referenz von 0,75 $/2,95 $ kalkulieren.
Ist LongCat 2.5 Open Source oder nur per API verfügbar?
LongCat 2.5 ist Anfang November 2026 ausschließlich per API verfügbar. GitHub und Hugging Face zeigen „Coming soon“, ohne Datum oder Lizenz; LongCat-2.0 bleibt die unter MIT herunterladbare Option.
Läuft LongCat 2.5 in Claude Code und OpenCode?
Ja. LongCat 2.5 unterstützt OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses und Anthropic Messages mit der Modell-ID LongCat-2.5. Base URL und Modellname auf LongCat direkt oder ein Gateway setzen und anschließend die Cache-Auswertung auf dem jeweiligen Zugang prüfen.
Ist LongCat 2.5 für Unternehmenscode sicher?
Ob LongCat 2.5 für Unternehmenscode geeignet ist, hängt von den Vertragsbedingungen ab, nicht von Benchmarks. Die Standard-API-Bedingungen erlauben die Wiederverwendung von Inputs und Outputs für Optimierung und Marketing. Für regulierte oder vertrauliche Arbeit ist daher ein Enterprise-Vertrag mit Ausnahmen für die Datennutzung nötig.
Unterscheidet sich LongCat 2.5 in Produktion von der Preview?
Ja. Die Preview erschien am 25. September mit Bildverständnis, die Produktionsversion vom 1. bis 2. November mit Video-Input und neu trainiertem Agentenverhalten. Öffentliche Fehlerberichte betreffen überwiegend die Preview; die Zuverlässigkeit der Produktionsversion muss deshalb noch unabhängig erneut geprüft werden.