Una tarjeta de título principal generada que dice 'LongCat-2.5-Preview vs GPT-5.6 Sol' con el antetítulo 'Una ventana de 1M que cuesta lo mismo de principio a fin', y dos paneles: 'LongCat-2.5-Preview: $0.30 / $1.20 por 1M, 131,072 de salida máxima' y 'GPT-5.6 Sol: $4.00 / $20.00 por 1M, se duplica después de 272K de entrada'. Logotipo de OrcaRouter en la esquina inferior derecha.
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LongCat-2.5-Preview vs. GPT-5.6 Sol: lo que cuesta una ventana de 1M tokens en cada lado

Autor

Rowan Sterling

Fecha de publicación

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Benchmarks: Artificial Analysis · actualizado a diario
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Lo más útil que se puede decir sobreLongCat-2.5-Previewfrente aGPT-5.6 Solno es cuál de los dos es más inteligente. Es que ambos anuncian una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens, y solo uno de ellos cobra la misma tarifa por toda la ventana. El precio de Sol se duplica a partir de 272.000 tokens de entrada. La tabla de precios publicada de LongCat-2.5-Preview, según lo que Meituan deja por escrito, no tiene tramos en absoluto. Esa única diferencia estructural decide la mayoría de las cargas de trabajo reales con documentos largos antes de consultar cualquier benchmark, y es el tipo de cosa que una comparación de fichas técnicas nunca te mostrará, porque ambos modelos ponen «1M» en el mismo tamaño de letra.

Esto es lo que consta realmente en el registro para cada uno, organizado según las preguntas que merece la pena plantear.

¿Es la ventana de un millón de tokens el mismo producto en ambos lados?

No, y la diferencia no es la ventana — es lo que sucede a medida que la llenas. Nuestro catálogo ofrece Sol con una ventana de contexto de 1,050,000 tokens y 128,000 tokens de salida máxima, a $4.00 por millón de tokens de entrada y $20.00 por millón de tokens de salida para solicitudes de hasta 272,000 tokens, con entrada en caché a $0.40 por millón y escrituras de caché a $5.00 por millón. Por encima de ese umbral, las tarifas suben a $8.00 y $30.00 por millón. Así que un procesamiento de documento de 500,000 tokens en Sol se factura a la tarifa de contexto largo para toda la solicitud, no a una tarifa combinada.

A screenshot of Meituan's LongCat API Platform change-log page, headlined 'Version: 2026-09-25 - LongCat-2.5-Preview Now Available', listing the model's three stated features - multimodal image understanding, coding capability, and compatibility with Claude Code, Hermes, OpenClaw, OpenCode and Kilo Code - with the platform's Guide, API, Tools and Pricing navigation and its column of earlier dated releases visible.

LongCat-2.5-Preview indica 1.000.000 de tokens de contexto y 131.072 tokens de salida máxima. Su tabla de tarifas, publicada en la propia plataforma de Meituan y marcada allí como un descuento por tiempo limitado, es de $0,30 por millón de tokens de entrada sin caché, $0,006 por millón de tokens de entrada en caché y $1,20 por millón de tokens de salida. Meituan no publica una segunda tarifa. Eso no es lo mismo que decir que no exista ninguna; significa que el proveedor no ha descrito ninguna, y un precio que no se describe no es un precio con el que se pueda hacer un presupuesto.

Ponle un número. Una lectura de 500.000 tokens que devuelve 20.000 tokens cuesta aproximadamente $4,60 en Sol en el nivel de contexto largo y aproximadamente 17 centavos en LongCat-2.5-Preview a su tarifa promocional publicada. Ambas cifras son aritmética sobre tarifas publicadas, no mediciones. La proporción es lo bastante grande como para cambiar lo que es económicamente razonable intentar: con las tarifas de contexto largo de Sol, alimentar un modelo con una base de código es una decisión; con las de LongCat, se acerca más a lo predeterminado.

¿Cuál tiene evidencia que respalde el número?

Sol, por un amplio margen, y esta es la parte que impide que la comparación sea puramente un argumento de precio. Sol es un lanzamiento de julio de 2026 con un perfil independiente completo en nuestro catálogo: un Coding Index de 77.4, tercero de los modelos que sigue Artificial Analysis; un Intelligence Index de 47 en el decimotercer puesto; GPQA Diamond 94.1%; Humanity's Last Exam 49.5%; SciCode 57.1%; Terminal-Bench v2.1 en 88.0; τ²-Bench en 85.1. Todos ellos tienen como fuente Artificial Analysis, no OpenAI.

Su número más relevante para esta comparación es el de Recuperación de Contexto Largo: 84. Es el más alto entre los modelos de frontera que ofrecemos, y es una medición de si el modelo sigue utilizando información que se encuentra en lo más profundo de una entrada larga — la pregunta que se supone que responde una ventana de contexto grande. Además, se toma con la propia longitud de contexto de Sol, en los propios términos de Sol.

LongCat-2.5-Preview no tiene equivalente. La entrada del registro de cambios de Meituan para el 25 de septiembre de 2026 afirma comprensión de imágenes, capacidad de programación y compatibilidad con «Claude Code y otros entornos de desarrollo convencionales», y menciona Hermes, OpenClaw, OpenCode y Kilo Code. No publica ninguna tabla de benchmarks, ninguna tarjeta de modelo ni ningún informe técnico. Se informa de aproximadamente 1,6 billones de parámetros totales con unos 48 mil millones activos por token a partir de los metadatos del sitio de Meituan y de la cobertura de la prensa especializada china, más que de documentación. No hay ningún repositorio de LongCat-2.5-Preview en HuggingFace, ninguno en la organización de GitHub de Meituan, y los metadatos del catálogo que distribuye OpenCode registran los pesos abiertos como false.

A screenshot of OrcaRouter's own model page for OpenAI GPT-5.6 Sol at /models/openai/gpt-5.6-sol, showing the openai/gpt-5.6-sol identifier, a 1.05M-token context window, 128K maximum output, text + image + file input and text output, Vision, Tools, JSON and Reasoning capability chips, a release date of 2026-07-09, a p50 first-token figure of 10.00 s, $4.00 and $20.00 rate tiles, and the OpenAI-compatible code samples.

¿Coincide el lado de entrada, o solo el lado de salida?

Aquí es donde el perfil de Sol es más amplio y el de LongCat está en disputa. Sol acepta texto, imágenes y archivos como entrada en nuestro catálogo, y devuelve texto. El registro de cambios de LongCat-2.5-Preview presenta la comprensión de imágenes como su novedad principal — "analizar el contenido de imágenes para responder preguntas entre modalidades, resumir contenido y razonamiento visual complejo" —, pero la respuesta de ejemplo en la propia documentación "Retrieve Model" de Meituan todavía muestra input_modalities como ["text"] con una cadena de modalidad text->text. Puede que esa muestra simplemente esté desactualizada. No obstante, es el contrato publicado por el proveedor, y la lectura honesta es que la entrada de imágenes se afirma en lugar de confirmarse hasta que uno la prueba.

Una consecuencia práctica: un rastro de razonamiento de LongCat-2.5-Preview llega en un camporeasoning_content intercalado en lugar de como un parámetro muestreado. Los harnesses que analizan las chat completions sin esperar ese campo descartarán el pensamiento del modelo de forma silenciosa — sin error, solo una peor respuesta. Decidas lo que decidas sobre el modelo en sí, comprueba eso primero.

¿Cuál es una ruta que realmente puedas mantener?

Sol es uno de los nuestros. Lo servimos al precio de lista de OpenAI con cero margen de beneficio, de modo que un cambio de precio del proveedor llega a tu factura el mismo día en lugar de en la próxima renovación, y la conmutación automática por error traslada una solicitud degradada a un proveedor saludable sin que tu aplicación se entere. LongCat-2.5-Preview no es una de nuestras rutas — no lo servimos, y nada en este artículo debe interpretarse como que afirmamos que sí.

Esa asimetría es donde la capa de enrutamiento se gana su lugar en esta comparación concreta, y no como una mera digresión general. El precio escalonado de Sol implica que la misma tarea puede costar el doble solo por la longitud de la entrada, y el umbral se sitúa en 272.000 tokens — una cifra que tu aplicación conoce antes de enviar la solicitud. Dividir una carga de trabajo según el tamaño de la solicitud entre distintos proveedores es exactamente para lo que sirve un DSL de enrutamiento, y la fusión de modelos va más allá: dos modelos pueden componerse en una sola solicitud, de modo que una pasada de contexto largo y un paso de síntesis de alta calidad no tengan que ser el mismo modelo a la misma tarifa. Ninguna de esas dos cosas es motivo para elegir un modelo sin benchmark publicado. Ambas son motivos para no fijar uno de forma rígida.

A generated two-column scoreboard titled 'LongCat-2.5-Preview vs GPT-5.6 Sol' with the subhead 'Two million-token windows, and only one of them prices the whole window the same'. Left column 'LongCat-2.5-Preview' (Meituan, listed 2026-09-25, no benchmark published): 1,000,000-token context, 131,072 max output, text with image input claimed not confirmed, $0.30 uncached / $0.006 cached input, no second tier described by the vendor, $1.20 output flagged limited-time, long-context recall not published, no repo and catalogue open_weights false. Right column 'GPT-5.6 Sol' (OpenAI, released 2026-07-09, independently scored): 1,050,000-token context, 128,000 max output, text, image and file to text, $4.00 input up to 272K then $8.00, price doubles at 272,000 input tokens, $20.00 output up to 272K then $30.00, long-context recall 84, coding index 77.4 at rank 3 by Artificial Analysis. Footnote credits the left column to Meituan's changelog and pricing page and the right column to OrcaRouter's catalogue with index figures sourced to Artificial Analysis, and notes that LongCat-2.5-Preview is not routed by OrcaRouter. OrcaRouter logo bottom-right.

En resumen

Si tu carga de trabajo es corta, Sol es la elección directa: ocupa el tercer lugar en el índice de programación, tiene cifras independientes en todos los aspectos y su lado de entrada está documentado. Si tu carga de trabajo es larga, las cuentas se invierten drásticamente: el nivel de contexto largo de Sol cuesta aproximadamente 26 veces la tarifa promocional de LongCat-2.5-Preview por la misma lectura de 500.000 tokens, y Sol es el que tiene una puntuación de recuerdo, 84, que responde de verdad a si la ventana larga funciona. Estás comprando una ventana larga medida a un precio de frontera frente a una ventana larga no medida a un precio con descuento que el proveedor ya ha etiquetado como temporal.

El modo de fallo que hay que evitar es tratar esos como opciones comparables. No son el mismo producto vendido a distintos precios; son una capacidad documentada y una promesa. La forma correcta de cerrar la brecha es ejecutar LongCat-2.5-Preview en tus propias tareas de contexto largo mientras es gratuito a través de OpenCode o barato a través de Meituan, y mantener Sol detrás de un enrutador para que el día en que la tarifa promocional desaparezca, o el nivel de contexto largo supere tu presupuesto, el cambio sea una línea de configuración y no una migración.