
LongCat-2.5-Preview vs GPT-5.6 Sol: quanto costa una finestra da 1M token su ciascun lato
- typesafeNUOVOTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 per 1M di token · 610 tok/s
- openaiNUOVOOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2237Intelligenza
- openaiNUOVOOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Intelligenza
- anthropicNUOVOAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Intelligenza
- grokNUOVOGrok 4.72026-09-2146Intelligenza
- OrcaNUOVOOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 per 1M di token · 189 tok/s
- orcaNUOVOOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 per 1M di token · 1306 tok/s
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040Intelligenza
- openaiOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Intelligenza77Codice
- googleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Intelligenza76Codice
- qwenQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Intelligenza76Codice
- anthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Intelligenza82Codice
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 per 1M di token · 111 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Intelligenza72Codice
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 per 1M di token · 225 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845Intelligenza75Codice
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534Intelligenza68Codice
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236Intelligenza69Codice
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244Intelligenza77Codice
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0540Intelligenza72Codice
La cosa più utile che si possa dire di LongCat-2.5-Preview rispetto a GPT-5.6 Sol non è quale dei due sia più intelligente. È che entrambi pubblicizzano una finestra di contesto di circa un milione di token, e solo uno dei due applica la stessa tariffa per l'intera finestra. Il prezzo di Sol raddoppia oltre i 272.000 token di input. Il listino prezzi pubblicato di LongCat-2.5-Preview, per come lo mette per iscritto Meituan, non prevede affatto fasce. Questa singola differenza strutturale decide la maggior parte dei carichi di lavoro reali su documenti lunghi prima ancora che si consulti un benchmark — ed è il tipo di cosa che un confronto tra schede tecniche non ti mostrerà mai, perché entrambi i modelli mettono "1M" nella stessa dimensione del carattere.
Ecco ciò che è effettivamente agli atti per ciascuno, organizzato in base alle domande che vale la pena porre.
La finestra da un milione di token è lo stesso prodotto su entrambi i lati?
No, e la differenza non è la finestra — è ciò che accade mentre la riempi. Il nostro catalogo offre Sol con una finestra di contesto di 1.050.000 token e 128.000 token di output massimo, a 4,00 $ per milione di token di input e 20,00 $ per milione di token di output per richieste fino a 272.000 token, con input in cache a 0,40 $ per milione e scritture in cache a 5,00 $ per milione. Oltre quella soglia le tariffe salgono a 8,00 $ e 30,00 $ per milione. Quindi una passata di un documento da 500.000 token su Sol viene fatturata alla tariffa per contesto lungo per l'intera richiesta, non a una tariffa mista.

LongCat-2.5-Preview elenca 1.000.000 di token di contesto e 131.072 token di output massimo. Il suo listino prezzi, pubblicato sulla piattaforma di Meituan e lì segnalato come sconto a tempo limitato, è di $0,30 per milione di token di input non in cache, $0,006 per milione di token di input in cache e $1,20 per milione di token di output. Meituan non pubblica alcun secondo livello. Ciò non equivale a dire che non ne esista alcuno — significa che il fornitore non ne ha descritto alcuno, e un prezzo che non viene descritto non è un prezzo sul quale puoi basare il tuo budget.
Mettiamoci un numero. Una lettura da 500.000 token che ne riscrive 20.000 costa all’incirca 4,60 $ su Sol al livello long-context e all’incirca 17 centesimi su LongCat-2.5-Preview alla sua tariffa promozionale pubblicata. Entrambe le cifre derivano da aritmetica sui listini pubblicati, non da misurazioni. Il rapporto è abbastanza ampio da cambiare ciò che è economicamente ragionevole tentare: alle tariffe long-context di Sol, dare in pasto un codebase a un modello è una decisione; a quelle di LongCat, è più vicino a un default.
Quale ha prove a sostegno del numero?
Sol, con un ampio margine, e questa è la parte che impedisce che il confronto si riduca a una mera questione di prezzo. Sol è un rilascio di luglio 2026 con un profilo indipendente completo sul nostro catalogo: un Coding Index di 77,4, terzo tra i modelli monitorati da Artificial Analysis; un Intelligence Index di 47 al tredicesimo posto; GPQA Diamond 94,1%; Humanity's Last Exam 49,5%; SciCode 57,1%; Terminal-Bench v2.1 a 88,0; τ²-Bench a 85,1. Tutti questi dati provengono da Artificial Analysis, non da OpenAI.
Il suo numero più rilevante per questo confronto è Long-Context Recall: 84. È il valore più alto tra i modelli di frontiera che offriamo, ed è una misura di se il modello utilizza ancora informazioni collocate in profondità all’interno di un input lungo — la domanda a cui una grande finestra di contesto dovrebbe rispondere. Inoltre è rilevato alla lunghezza di contesto propria di Sol, alle condizioni di Sol.
LongCat-2.5-Preview non ha equivalenti. La voce di changelog di Meituan per il 25 settembre 2026 dichiara comprensione delle immagini, capacità di programmazione e compatibilità con «Claude Code e altri ambienti di sviluppo mainstream», citando Hermes, OpenClaw, OpenCode e Kilo Code. Non pubblica alcuna tabella di benchmark, alcuna scheda del modello né alcun rapporto tecnico. Circa 1,6 trilioni di parametri totali, con circa 48 miliardi attivi per token, sono riportati dai metadati del sito di Meituan e dalla copertura della stampa specializzata cinese anziché dalla documentazione. Non esiste alcun repository LongCat-2.5-Preview su HuggingFace, nessuno nell'organizzazione GitHub di Meituan, e i metadati del catalogo distribuiti da OpenCode registrano i pesi aperti come false.

Corrisponde il lato di input, o solo il lato di output?
È qui che il profilo di Sol è più ampio e quello di LongCat è contestato. Sol accetta testo, immagini e file come input nel nostro catalogo e restituisce testo. Il changelog di LongCat-2.5-Preview presenta la comprensione delle immagini come la sua novità di punta — "analizzare il contenuto delle immagini per la risposta a domande cross-modali, la sintesi dei contenuti e il ragionamento visivo complesso" — ma la risposta di esempio nella documentazione "Retrieve Model" di Meituan mostra ancora input_modalities come ["text"] con una text->text come stringa di modalità. Quel campione potrebbe semplicemente essere obsoleto. È comunque il contratto pubblicato dal fornitore, e la lettura onesta è che l'input di immagini è dichiarato anziché confermato finché non lo si verifica.
Una conseguenza pratica: una traccia di ragionamento di LongCat-2.5-Preview arriva in un campo reasoning_content interlacciato anziché come parametro campionato. Gli harness che analizzano le chat completion senza aspettarsi quel campo elimineranno silenziosamente il ragionamento del modello — nessun errore, solo una risposta peggiore. Qualunque cosa decidiate sul modello stesso, controllate prima questo.
Quale di queste è una rotta che puoi davvero mantenere?
Sol è uno dei nostri. Lo serviamo al prezzo di listino di OpenAI con zero markup, così una variazione di prezzo del fornitore arriva sulla tua fattura lo stesso giorno anziché al rinnovo successivo, e il failover automatico sposta una richiesta degradata verso un fornitore sano senza che la tua applicazione se ne accorga. LongCat-2.5-Preview non è una delle nostre route — non lo serviamo, e nulla in questo articolo va interpretato come un'affermazione del contrario.
È in questa asimmetria che il livello di routing si guadagna il suo posto in questo confronto specifico, anziché come digressione generale. Il prezzo a livelli di Sol significa che la stessa attività può costare il doppio solo per via della lunghezza dell'input, e la soglia si colloca a 272.000 token — un numero che la tua applicazione conosce prima di inviare la richiesta. Suddividere un carico di lavoro in base alla dimensione della richiesta tra provider è esattamente ciò per cui serve un DSL di routing, e la fusione di modelli va oltre: due modelli possono essere composti su una singola richiesta, così che una passata a contesto lungo e una fase di sintesi di alta qualità non debbano essere lo stesso modello alla stessa tariffa. Nessuno dei due è un motivo per scegliere un modello senza benchmark pubblicati. Entrambi sono motivi per non cablarne uno in modo rigido.

Il risultato finale
Se il tuo carico di lavoro è breve, Sol è la scelta più diretta: è terzo nell'indice di coding, ha numeri indipendenti su tutti i fronti e il suo lato input è documentato. Se il tuo carico di lavoro è lungo, l'aritmetica si ribalta nettamente — il tier long-context di Sol costa circa 26 volte la tariffa promozionale di LongCat-2.5-Preview per la stessa lettura da 500.000 token, e Sol è quello il cui punteggio di recall, 84, risponde davvero alla domanda se la finestra lunga funziona. Stai acquistando una finestra lunga misurata a un prezzo di frontiera contro una finestra lunga non misurata a un prezzo scontato che il fornitore ha già etichettato come temporaneo.
La modalità di errore da evitare è trattare quelle come opzioni comparabili. Non sono lo stesso prodotto venduto a prezzi diversi; sono una capacità documentata e una promessa. Il modo corretto per colmare il divario è eseguire LongCat-2.5-Preview sulle tue attività a contesto lungo mentre è gratuito tramite OpenCode o economico tramite Meituan — e tenere Sol dietro un router, così che il giorno in cui la tariffa promozionale scompare, o il livello a contesto lungo supera il tuo budget, il passaggio sia una riga di configurazione anziché una migrazione.
