AIREITERLongCat 2.5 API 每百萬輸入 token 僅 $0.30，看起來相當划算；不過這是未公布結束日期的限時促銷價，而且 Preview 使用者曾回報模型陷入迴圈，讓看似便宜的 token 反而變得昂貴。我的建議是先跑一個高度依賴快取的小型測試，不要急著遷移正式環境，先量出每個可採用結果的真實成本再說。
正式版定價已確立，可靠性疑慮仍未消失
LongCat 2.5 已正式推出。美團在 2026 年 11 月 1 日發布 LongCat-2.5 官方部落格文章，並於 2026 年 11 月 2 日在 API 平台啟用 LongCat-2.5，支援 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 與 Anthropic Messages 端點。
然而，正式發布並未解除信任問題。Preview 時期在 OpenCode 的測試體驗相當粗糙，讓準備導入正式環境的買家仍會問：11 月 2 日的版本是否修掉了迴圈問題與破壞性修改？依現有公開證據，誠實的答案是尚無法證實。絕大多數詳細失敗案例都來自 9 月下旬至 10 月的 LongCat-2.5-Preview，截至 11 月 3 日，尚未有獨立實驗室重新測試正式 checkpoint。
「我測了 LongCat 2.5：紙面實力很強，但我的測試中出現了一個明顯破口。」— @prompt48，他在免費聊天頁面測試聖誕樹 HTML 時，發現裝飾品散落到樹外。
這段回饋也呼應 Reddit 上的使用模式。實際使用 OpenCode 的用戶描述的不是聊天展示中的失誤，而是 agent 執行時的另一種故障：
「我拿它來設定 VM，它多次在執行簡單的 ls 指令時不斷陷入迴圈。」— u/Such_Competition8263，發表於 r/opencode
「它會以最隨機的方式，徹底修改和任務完全無關的程式碼。」— u/Avernite，同一討論串。
你買到的是 API 存取權，權重仍是 Coming soon
LongCat 2.5 目前實際上是 API-only：這是一個規模極大的 mixture-of-experts 模型，尚未提供可下載權重。LongCat 2.5 總參數量為 1.6 兆，每個 token 約啟用 480 億參數；可接受文字、圖片與影片輸入，僅輸出文字，上下文長度為 1,048,576 token，最高可輸出 262,144 token。簡單說，就是超長上下文、純文字輸出。
它的多模態能力是原生設計，不是外掛功能。圖片會和文字一樣轉為同一序列中的離散 token；每次請求最多可帶入 100 張圖片，每張上限 10 MB，支援 PNG、JPG、JPEG、WebP 與 GIF。影片則可透過公開 URL 傳入，最多 10 部、每部上限 100 MB，長度須低於 3,600 秒。思考預算最高為 262,144 token，會透過 reasoning_content 回傳；啟用思考時 temperature 固定為 1.0，關閉思考時則固定為 0.7。
9 月 25 日 Preview 與 11 月 2 日正式版，差在哪裡？
LongCat-2.5-Preview 與 LongCat-2.5 的差異，正是許多搜尋結果看起來混亂的主因。LongCat-2.5-Preview 在 2026 年 9 月 25 日上線，提供 100 萬 token 上下文與圖像理解；正式版 LongCat-2.5 則在 11 月 1 日至 2 日推出，新增影片輸入、利用失敗 agent 執行軌跡進行的 Trajectory2Task+ 訓練，以及 W4A4 4-bit 推理服務，宣稱 prefill 吞吐量比 8-bit 高 43.3%。
模型上線了，權重卻沒有隨之釋出。發布後 GitHub 與 Hugging Face 按鈕仍顯示「Coming soon」；可下載的最大 LongCat 模型依舊是採 MIT 授權的 LongCat-2.0。以 1.6T 總參數規模來看，對多數團隊而言，自行部署短期內並不現實。
LongCat 2.5 API 每百萬 token 的實際費用
LongCat 2.5 API 的促銷定價共有三種費率，但其中有一項成本特別值得留意。
| Token 類型 | 每 1M 促銷價 | 相對倍數 |
|---|---|---|
| 未快取輸入 | $0.30 | 1x |
| 已快取輸入 | $0.006 | 0.02x |
| 輸出 | $1.20 | 為輸入 4 倍、為快取 200 倍 |
計費公式為：(未快取輸入 x 0.30 + 已快取輸入 x 0.006 + 輸出 x 1.20) / 1,000,000。推理 token 計入輸出 token，不會另外收費。若 100 萬輸入 token 有 80% 命中快取，輸入成本會從 $0.30 降為 $0.0648。這代表輸入成本省下 78.4%，而非 98%；因為 98% 折扣僅適用於命中快取的 token 本身。
從兩種促銷價工作負載就能看出，輸出往往才是成本主角。一次含 20,000 輸入與 2,000 輸出的摘要請求，成本為 $0.0084，換算每千次為 $8.40。若 agent 請求重複帶入上下文，包含 200,000 未快取輸入、800,000 已快取輸入與 40,000 輸出，單次成本為 $0.1128，也就是每千次 $112.80。
工具呼叫失敗後的重試、過長回覆，以及雖然回傳 HTTP 200 但實際不可用的結果，都會拉高帳單。應以所有嘗試的總計費成本除以獲採用結果數量，計算「每個可採用結果成本」。
促銷沒有結束日，預算別只看折扣價
LongCat 2.5 促銷價的限制不在技術，而在時間。美團將 $0.30／$1.20／$0.006 標示為限時價格，未公布結束日期，也沒有公開一般定價。美團保留調整價格的權利，並以平台計費紀錄為準。
一些線索顯示，未來價格可能大幅上調。ZenMux 顯示 Preview 折扣前的價格為輸入 $0.75、輸出 $2.95；Artificial Analysis 列出的 LongCat-2.0 也是相同的 $0.75／$2.95。這約是促銷價的 2.5 倍，意味著促銷價可能僅為一般價格的約 40%。根據 Hokai 在 11 月 3 日的查核，美團中文價格頁列出每百萬 token 未快取輸入 CNY 2、已快取輸入 CNY 0.04、輸出 CNY 8。
Token Packs 與企業方案折扣
| 每月消費額 | 企業折扣 |
|---|---|
| $75+ | 10% |
| $300+ | 20% |
| $1,200+ | 30% |
| $6,000+ | 40% |
- Token Packs：固定額度、有效期 30 天，會在限時特賣期間推出。用量優先扣除額度；快取命中免費，未命中與輸出會消耗額度，未使用額度會自動退款。
- 隨用隨付：帳戶餘額不會過期，支援信用卡與 Google Pay；401／403／429／500 失敗請求不計費。
- 企業方案：每月重新計算，且不包含 Token Pack 用量與促銷額度。
供應商路徑比較：費率相同，風險不同
只看 LongCat 2.5 的供應商價格，差距不大；把品質與條款納入後，情況就不同了。
| 路徑 | 輸入／1M | 快取／1M | 輸出／1M |
|---|---|---|---|
| LongCat 直連 | $0.30 | $0.006 | $1.20 |
| Vercel AI Gateway | $0.30 | $0.006 | $1.20 |
| NanoGPT | $0.75 | $0.015 | $2.95 |
LongCat 官方 API 是第一方路徑，可直接取得快取回報與 Token Pack。Vercel 在相同 token 費率之上，額外加入 gateway credits、路由、限制與供應商條款。OpenCode 的免費 Preview 期間則是獨立的客戶端促銷，不能據此認定第一方 API 免費。
對大量使用快取的工作負載而言，混合成本看起來很有吸引力，但前提是快取真的能命中。TokenPricing 假設輸入與輸出比為 3:1、其中一半輸入命中快取，計算出每百萬 token $0.4147；Hokai 則以無快取的 3:1 比例計算，得出 $0.525，並將 LongCat-2.5 排在 94 個同類模型中的第 27 名，對比中位數 $1.63。只要你的測試框架回報快取命中率偏低，或模型產生很長的推理軌跡，這兩種混合估算都會失準。
選擇路徑前，請確認三件事：列出的模型 ID 是 LongCat-2.5 還是 preview 別名；快取命中是否會出現在 usage payload；以及資料條款、輸出上限和重試政策是否符合官方 LongCat API 文件。
基準測試皆由廠商執行，應這樣解讀
評估 LongCat 2.5 基準成績時，首先要考量資料來源的折扣。美團表格中的所有 LongCat-2.5 分數都由廠商自行測得；部分競品分數取自公開報告，其他則由美團重新執行，僅供參考。截至 11 月 3 日，Artificial Analysis 與 OpenRouter 都尚未收錄 LongCat-2.5。
| 基準測試 | LongCat-2.5 | 引用競品最高分 |
|---|---|---|
| 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 |
整體模式很明顯：在較舊版 Terminal-Bench 與 BrowseComp 上，LongCat 2.5 接近頂尖水準；但在更深入的終端操作、repo 與程式開發測試中，差距明顯。比較中也未涵蓋 Kimi K3.1 Pro、GPT-6 Astra 與 Claude Opus 5.5 等較新的競品。
團隊最容易忽略的條款：資料再利用、固定 temperature、沒有 SLA
對公司程式碼是否適用而言，LongCat 2.5 的資料與營運條款，往往比基準測試更快決定答案。除非企業合約或其他書面協議另有修改，API 條款授予 LongCat 免費、全球性的授權，可將輸入、輸出與回饋用於服務最佳化、品牌推廣與行銷。API 伺服器可能位於法蘭克福、香港與中國大陸，適用新加坡法律並採 SIAC 仲裁。
- 固定取樣設定，無法透過低 temperature 取得可重現結果；也不支援音訊輸入與圖片生成。
- 未公開資料保留期限或 SLA；自行部署則得等待未定日期的權重發布。
- 驗證失敗、限流與伺服器錯誤不計費；成功但無用的回覆仍照常收費。
「不得不說，100 萬 token 上下文視窗真的猛。我一直在用 LongCat2.5，它靠這個上下文視窗抓 bug 確實不錯。」— @alexokita
把它定位成 bug hunter，是使用 100 萬 token 上下文較安全的方式：針對有明確錯誤碼的問題做範圍受控的修正，並保留人工審查，而不是讓它無監督地重構程式碼。
你的 agent 適合呼叫 LongCat 2.5 嗎？
LongCat 2.5 是否合適，取決於你能容忍多少監督成本，以及資料的機密程度。它適合重視成本的 Claude Code、Codex 或 OpenCode 使用者，特別是執行大量長上下文、快取命中率高的 agent 工作流，以及 screenshot-to-code 前端工作、結合瀏覽與實作的研究任務；此時視覺輸入能省去文字描述的步驟。
| 適合使用 LongCat 2.5 的情況 | 應考慮其他選項的情況 |
|---|---|
| 重複的大量上下文能帶來高快取命中率 | 沒有企業條款保護的受監管或高度機密程式碼 |
| 任務是依明確錯誤碼進行範圍受限的 bug 修復 | 任務是自主處理多檔案重構 |
| 你能審查 diff，並衡量每個可採用結果的成本 | 你需要固定低 temperature、SLA 或立即自行部署 |
尚未解決的取捨，在於促銷價格與可靠證據之間。以 $0.30／$1.20 與 $0.006 快取價來看，LongCat-2.5 的輸入價格約比 Claude Opus 定價的 $5／$25 低 16 倍。但在美團自家表格中，Opus 5 在難度更高的終端與 repo 測試仍居領先。請用自己的測試框架跑有計量的試用，比較它與 DeepSeek V4.1 Flash、以及 GLM 級低價模型的每個可採用結果成本，再判斷折扣是否足以抵銷額外監督成本。
延伸閱讀：DeepSeek V4.1 Flash 1017 程式開發評測、GLM 5.3 基準測試與定價、Kimi K3.1 Pro API 定價指南。
LongCat 2.5 API 定價常見問題
LongCat 2.5 API 要多少錢？
LongCat 2.5 API 促銷價為每百萬未快取輸入 token $0.30、已快取 token $0.006、輸出 token $1.20。輸出成本是未快取輸入的 4 倍，因此很長的推理軌跡通常會主導帳單。
$0.30 的價格是永久的嗎？
不是。美團將 LongCat 2.5 的定價標為限時促銷，沒有公布結束日期或一般價格。預算規劃可將 Preview 時期的 $0.75／$2.95 視為可能上調情境的參考值。
LongCat 2.5 是開源模型還是僅提供 API？
截至 2026 年 11 月上旬，LongCat 2.5 僅提供 API。GitHub 與 Hugging Face 顯示 Coming soon，沒有日期或授權資訊；LongCat-2.0 則仍是可下載的 MIT 選項。
LongCat 2.5 能在 Claude Code 與 OpenCode 使用嗎？
可以。LongCat 2.5 支援 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 與 Anthropic Messages，模型 ID 為 LongCat-2.5。將 base URL 與模型名稱指向 LongCat 直連或 gateway 後，請確認所選路徑有正確回報快取用量。
LongCat 2.5 可安全用於公司程式碼嗎？
LongCat 2.5 是否適合公司程式碼，關鍵在合約條款而不是基準測試。預設 API 條款允許將輸入與輸出再利用於最佳化與行銷，因此受監管或機密工作需要企業協議，並明確排除資料使用權。
正式版 LongCat 2.5 和 Preview 不同嗎？
不同。Preview 在 9 月 25 日推出，提供圖像理解；正式版則在 11 月 1 日至 2 日推出，加入影片輸入與重新訓練的 agent 行為。公開失敗回報大多針對 Preview，因此正式版可靠性仍需獨立重跑測試驗證。