
LongCat-2.5-Preview vs GPT-5.6 Sol: Berapa Biaya Jendela 1 Juta Token di Masing-Masing Sisi
- typesafeBARUTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 per 1 juta token · 610 tok/s
- openaiBARUOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2237Kecerdasan
- openaiBARUOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Kecerdasan
- anthropicBARUAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Kecerdasan
- grokBARUGrok 4.72026-09-2146Kecerdasan
- OrcaBARUOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 per 1 juta token · 189 tok/s
- orcaBARUOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 per 1 juta token · 1306 tok/s
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040Kecerdasan
- openaiOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Kecerdasan77Koding
- googleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Kecerdasan76Koding
- qwenQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Kecerdasan76Koding
- anthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Kecerdasan82Koding
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 per 1 juta token · 111 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Kecerdasan72Koding
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 per 1 juta token · 225 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845Kecerdasan75Koding
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534Kecerdasan68Koding
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236Kecerdasan69Koding
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244Kecerdasan77Koding
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0540Kecerdasan72Koding
Hal paling berguna yang bisa Anda katakan tentang LongCat-2.5-Preview dibandingkan dengan GPT-5.6 Sol bukanlah soal mana yang lebih pintar. Intinya adalah bahwa keduanya mengiklankan jendela konteks sekitar satu juta token, dan hanya salah satunya yang mengenakan tarif yang sama untuk seluruh jendela. Harga Sol menjadi dua kali lipat setelah 272.000 token masukan. Daftar tarif yang dipublikasikan LongCat-2.5-Preview, sejauh yang dituliskan Meituan, tidak menerapkan tingkatan sama sekali. Perbedaan struktural tunggal itu menentukan sebagian besar beban kerja dokumen panjang di dunia nyata sebelum tolok ukur dirujuk — dan hal semacam itu tidak akan pernah ditunjukkan kepada Anda oleh perbandingan lembar spesifikasi, karena kedua model menempatkan "1M" dalam ukuran font yang sama.
Berikut adalah apa yang sebenarnya tercatat untuk masing-masing, disusun berdasarkan pertanyaan-pertanyaan yang layak diajukan.
Apakah jendela satu juta token merupakan produk yang sama di kedua sisi?
Tidak, dan perbedaannya bukan pada jendela konteksnya — melainkan pada apa yang terjadi saat Anda mengisinya. Katalog kami menyediakan Sol dengan jendela konteks 1.050.000 token dan output maksimum 128.000 token, dengan tarif $4,00 per juta token input dan $20,00 per juta token output untuk permintaan hingga 272.000 token, dengan input yang di-cache sebesar $0,40 per juta dan penulisan cache sebesar $5,00 per juta. Di atas ambang itu, tarifnya naik menjadi $8,00 dan $30,00 per juta. Jadi, pemrosesan dokumen 500.000 token pada Sol ditagih dengan tarif konteks panjang untuk seluruh permintaan, bukan tarif campuran.

LongCat-2.5-Preview mencantumkan 1.000.000 token konteks dan 131.072 token keluaran maksimum. Daftar tarifnya, yang diterbitkan di platform milik Meituan sendiri dan ditandai di sana sebagai diskon waktu terbatas, adalah $0.30 per juta token masukan yang tidak di-cache, $0.006 per juta token masukan yang di-cache, dan $1.20 per juta token keluaran. Meituan tidak menerbitkan tingkat harga kedua. Itu tidak sama dengan mengatakan tidak ada tingkat seperti itu — itu berarti vendor belum menjelaskannya, dan harga yang tidak dijelaskan bukanlah harga yang bisa Anda anggarkan.
Beri angkanya. Pembacaan 500.000 token yang menulis kembali 20.000 token biayanya sekitar $4,60 pada Sol di tier konteks panjang dan sekitar 17 sen pada LongCat-2.5-Preview dengan tarif promosi yang dipublikasikan. Kedua angka itu adalah aritmetika atas kartu tarif yang dipublikasikan, bukan hasil pengukuran. Rasionya cukup besar sehingga mengubah apa yang masuk akal secara ekonomi untuk dicoba: pada tarif konteks panjang Sol, memasukkan basis kode ke dalam model adalah sebuah keputusan; pada tarif LongCat, itu lebih mendekati default.
Manakah yang memiliki bukti di balik angka tersebut?
Sol, dengan selisih yang jauh, dan inilah bagian yang membuat perbandingan ini tidak semata-mata menjadi argumen harga. Sol dirilis pada Juli 2026 dengan profil independen lengkap di katalog kami: Coding Index 77,4, peringkat ketiga di antara model yang dilacak Artificial Analysis; Intelligence Index 47, peringkat ketiga belas; GPQA Diamond 94,1%; Humanity's Last Exam 49,5%; SciCode 57,1%; Terminal-Bench v2.1 pada 88,0; τ²-Bench pada 85,1. Semua itu bersumber dari Artificial Analysis, bukan dari OpenAI.
Angka yang paling relevan untuk perbandingan ini adalah Long-Context Recall: 84. Itu adalah yang tertinggi di antara model-model frontier yang kami bawa, dan ini merupakan pengukuran apakah model masih menggunakan informasi jauh di dalam input yang panjang — pertanyaan yang seharusnya dijawab oleh jendela konteks yang besar. Angka ini juga diambil pada panjang konteks Sol sendiri, dengan ketentuan Sol sendiri.
LongCat-2.5-Preview tidak memiliki padanan. Entri changelog Meituan untuk 25 September 2026 mengklaim pemahaman gambar, kemampuan coding, dan kompatibilitas dengan "Claude Code dan lingkungan pengembangan arus utama lainnya", serta menyebutkan Hermes, OpenClaw, OpenCode, dan Kilo Code. Meituan tidak menerbitkan tabel benchmark, kartu model, maupun laporan teknis. Sekitar 1,6 triliun parameter total dengan sekitar 48 miliar yang aktif per token dilaporkan dari metadata situs Meituan dan liputan perdagangan Tiongkok, bukan dari dokumentasi. Tidak ada repositori LongCat-2.5-Preview di HuggingFace, tidak ada di organisasi GitHub Meituan, dan metadata katalog yang disertakan OpenCode mencatat open weights sebagai false.

Apakah sisi masukan cocok, atau hanya sisi keluaran?
Di sinilah profil Sol lebih luas dan profil LongCat diperdebatkan. Sol menerima teks, gambar, dan berkas sebagai input di katalog kami, serta mengembalikan teks. Catatan perubahan LongCat-2.5-Preview menyajikan pemahaman gambar sebagai tambahan utamanya — "mengurai konten gambar untuk penjawaban pertanyaan lintas modal, peringkasan konten, dan penalaran visual yang kompleks" — tetapi contoh respons dalam dokumentasi "Retrieve Model" milik Meituan sendiri masih menampilkan input_modalities sebagai ["text"] dengan text->text sebagai string modalitas. Contoh itu mungkin sekadar kedaluwarsa. Meskipun demikian, itu adalah kontrak yang diterbitkan vendor, dan pembacaan yang jujur adalah bahwa input gambar diklaim, bukan dikonfirmasi, sampai Anda mengujinya.
Satu konsekuensi praktis: jejak penalaran dari LongCat-2.5-Preview tiba dalamreasoning_content yang berselang-seling, bukan sebagai parameter yang disampel. Harness yang mengurai chat completions tanpa memperkirakan bidang tersebut akan membuang pemikiran model secara diam-diam — tanpa kesalahan, hanya jawaban yang lebih buruk. Apa pun yang Anda putuskan tentang model itu sendiri, periksa itu terlebih dahulu.
Yang mana yang merupakan rute yang benar-benar bisa kamu jalani?
Sol adalah salah satu milik kami. Kami menyediakannya dengan harga daftar OpenAI tanpa markup, sehingga perubahan harga vendor mencapai tagihan Anda pada hari yang sama, bukan pada perpanjangan berikutnya, dan failover otomatis memindahkan permintaan yang terdegradasi ke penyedia yang sehat tanpa disadari aplikasi Anda. LongCat-2.5-Preview bukan salah satu rute kami — kami tidak menyediakannya, dan tidak ada apa pun dalam tulisan ini yang boleh ditafsirkan sebagai mengklaim bahwa kami menyediakannya.
Asimetri itulah yang membuat lapisan perutean pantas dipertimbangkan dalam perbandingan spesifik ini, bukan sekadar sebagai catatan umum. Penetapan harga berjenjang Sol berarti tugas yang sama dapat berbiaya dua kali lipat semata-mata karena panjang input, dan ambangnya berada di 272.000 token — angka yang diketahui aplikasi Anda sebelum mengirimkan permintaan. Memecah beban kerja berdasarkan ukuran permintaan ke berbagai penyedia adalah tepatnya yang menjadi tujuan DSL perutean, dan fusi model melangkah lebih jauh: dua model dapat dikomposisikan dalam satu permintaan sehingga proses konteks panjang dan langkah sintesis berkualitas tinggi tidak harus menjadi model yang sama dengan tarif yang sama. Tidak satu pun dari keduanya menjadi alasan untuk memilih model tanpa tolok ukur yang dipublikasikan. Keduanya adalah alasan untuk tidak mengunci satu model secara permanen.

Intinya
Jika beban kerja Anda pendek, Sol adalah pilihan yang lugas: ia berada di peringkat ketiga pada indeks coding, ia memiliki angka independen di semua aspek, dan sisi inputnya terdokumentasi. Jika beban kerja Anda panjang, aritmetikanya berbalik tajam — tier konteks panjang Sol sekitar 26 kali biaya tarif promosi LongCat-2.5-Preview untuk pembacaan 500.000 token yang sama, dan Sol-lah yang skor recall-nya, 84, benar-benar menjawab apakah jendela panjang itu berfungsi. Anda membeli jendela panjang yang terukur dengan harga frontier melawan jendela panjang yang belum terukur dengan harga diskon yang telah dilabeli sementara oleh vendor.
Mode kegagalan yang harus dihindari adalah menganggap itu sebagai opsi yang sebanding. Itu bukan produk yang sama yang dijual dengan harga berbeda; itu adalah kemampuan yang didokumentasikan dan sebuah janji. Cara yang benar untuk menutup kesenjangan adalah menjalankan LongCat-2.5-Preview pada tugas konteks panjang Anda sendiri selagi gratis melalui OpenCode atau murah melalui Meituan — dan menjaga Sol di belakang router sehingga ketika tarif promosi hilang, atau tier konteks panjang melampaui anggaran Anda, peralihannya cukup satu baris konfigurasi, bukan migrasi.
