LongCat-2.5-Preview vs GPT-5.6 Sol: wat een tokenvenster van 1M aan elke kant kost

Het nuttigste wat je kunt zeggen over LongCat-2.5-Preview tegenover GPT-5.6 Sol is niet welke van de twee slimmer is. Het is dat beide een contextvenster van ongeveer een miljoen tokens adverteren, en dat slechts één van hen hetzelfde tarief rekent voor het hele venster. De prijs van Sol verdubbelt boven 272.000 inputtokens. De gepubliceerde tariefkaart van LongCat-2.5-Preview, voor zover Meituan die opschrijft, kent helemaal geen staffels. Dat ene structurele verschil bepaalt de meeste echte workloads met lange documenten voordat er een benchmark wordt geraadpleegd — en het is het soort ding dat een specificatievergelijking je nooit zal laten zien, omdat beide modellen "1M" in dezelfde lettergrootte zetten.

Dit is wat er voor elk daadwerkelijk is vastgelegd, geordend naar de vragen die het stellen waard zijn.

Is het venster van een miljoen tokens aan beide kanten hetzelfde product?

Nee, en het verschil is niet het venster — het is wat er gebeurt wanneer je het vult. Onze catalogus biedt Sol met een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale output van 128.000 tokens, tegen $4,00 per miljoen inputtokens en $20,00 per miljoen outputtokens voor aanvragen tot 272.000 tokens, met gecachte input tegen $0,40 per miljoen en cache-writes tegen $5,00 per miljoen. Boven die drempel stijgen de tarieven naar $8,00 en $30,00 per miljoen. Een documentverwerking van 500.000 tokens op Sol wordt dus voor de hele aanvraag gefactureerd tegen het tarief voor lange context, niet tegen een gemengd tarief.

LongCat-2.5-Preview geeft 1.000.000 tokens context en 131.072 tokens maximale uitvoer op. De tariefkaart ervan, gepubliceerd op het eigen platform van Meituan en daar gemarkeerd als een tijdelijke korting, is $0,30 per miljoen niet-gecachte invoertokens, $0,006 per miljoen gecachte invoertokens en $1,20 per miljoen uitvoertokens. Meituan publiceert geen tweede tariefniveau. Dat is niet hetzelfde als zeggen dat er geen bestaat — het betekent dat de leverancier er geen heeft beschreven, en een prijs die niet is beschreven, is geen prijs waarop je kunt budgetteren.

Zet er een getal op. Een read van 500.000 tokens die 20.000 tokens terugschrijft, kost ongeveer $4,60 op Sol in het long-contexttarief en ongeveer 17 cent op LongCat-2.5-Preview tegen het gepubliceerde promotietarief. Beide cijfers zijn rekenwerk op gepubliceerde tariefkaarten, geen metingen. De verhouding is groot genoeg om te veranderen wat economisch redelijk is om te proberen: tegen Sols long-contexttarieven is een codebase in een model stoppen een beslissing; bij LongCat ligt het dichter bij een standaardkeuze.

Welke heeft bewijs achter het getal?

Sol, met een ruime marge, en dit is het deel waardoor de vergelijking niet louter een prijsargument blijft. Sol is een release uit juli 2026 met een volledig onafhankelijk profiel in onze catalogus: een Coding Index van 77,4, derde van de modellen die Artificial Analysis volgt; een Intelligence Index van 47 op de dertiende plaats; GPQA Diamond 94,1%; Humanity's Last Exam 49,5%; SciCode 57,1%; Terminal-Bench v2.1 op 88,0; τ²-Bench op 85,1. Al die cijfers zijn afkomstig van Artificial Analysis, niet van OpenAI.

Het meest relevante cijfer voor deze vergelijking is Long-Context Recall: 84. Dat is het hoogste van de frontier-modellen die wij aanbieden, en het is een meting van of het model nog steeds informatie gebruikt die diep in een lange input zit — de vraag die een groot contextvenster hoort te beantwoorden. Het is ook gemeten op Sols eigen contextlengte, op Sols eigen voorwaarden.

LongCat-2.5-Preview kent geen equivalent. De changelog-vermelding van Meituan voor 25 september 2026 claimt beeldbegrip, codeervaardigheid en compatibiliteit met "Claude Code en andere gangbare dev-omgevingen", waarbij Hermes, OpenClaw, OpenCode en Kilo Code worden genoemd. Er wordt geen benchmarktabel, geen modelkaart en geen technisch rapport gepubliceerd. Ongeveer 1,6 biljoen totale parameters, met ongeveer 48 miljard actieve per token, wordt gemeld op basis van metadata op de site van Meituan en Chinese vakpers in plaats van documentatie. Er is geen LongCat-2.5-Preview-repository op HuggingFace, geen in de GitHub-organisatie van Meituan, en de catalogusmetadata die OpenCode meelevert, registreert open weights als false.

Komt de inputzijde overeen, of alleen de outputzijde?

Dit is waar het profiel van Sol breder is en dat van LongCat wordt betwist. Sol accepteert tekst, afbeeldingen en bestanden als invoer in onze catalogus, en retourneert tekst. De changelog van LongCat-2.5-Preview presenteert beeldbegrip als belangrijkste toevoeging — "beeldinhoud parseren voor crossmodale vraagbeantwoording, inhoudssamenvatting en complexe visuele redenering" — maar het voorbeeldantwoord in Meituan's eigen "Retrieve Model"-documentatie toont nog steeds input_modalities als ["text"] met een text->text modaliteitsstring. Dat voorbeeld is wellicht gewoon verouderd. Het is niettemin het gepubliceerde contract van de leverancier, en de eerlijke lezing is dat beeldinvoer wordt beweerd in plaats van bevestigd totdat je het test.

Eén praktisch gevolg: een redeneerspoor van LongCat-2.5-Preview komt binnen in een tussengevoegd reasoning_content-veld in plaats van als een bemonsterde parameter. Harnassen die chat completions parseren zonder dat veld te verwachten, laten de gedachtegang van het model stilzwijgend wegvallen — geen fout, alleen een slechter antwoord. Wat je ook over het model zelf besluit, controleer dat eerst.

Welke is een route die je daadwerkelijk kunt aanhouden?

Sol is een van de onze. We leveren het tegen de lijstprijs van OpenAI met nul opslag, zodat een prijswijziging van een leverancier uw factuur dezelfde dag bereikt in plaats van bij de volgende verlenging, en automatische failover verplaatst een verslechterd verzoek naar een gezonde aanbieder zonder dat uw applicatie het weet. LongCat-2.5-Preview is geen van onze routes — we leveren het niet, en niets in dit stuk mag worden opgevat als een bewering dat we dat doen.

Die asymmetrie is waarom de routeringslaag in deze specifieke vergelijking haar plaats verdient, en niet als algemene zijopmerking. De getrapte prijsstelling van Sol betekent dat dezelfde taak twee keer zoveel kan kosten, puur door de invoerlengte, en de drempel ligt op 272.000 tokens — een getal dat je applicatie kent voordat ze het verzoek verstuurt. Een workload op basis van verzoekgrootte over providers verdelen is precies waar een routerings-DSL voor dient, en modelfusie gaat verder: twee modellen kunnen op één verzoek worden gecombineerd, zodat een long-context-pass en een hoogwaardige synthesestap niet hetzelfde model tegen hetzelfde tarief hoeven te zijn. Geen van beide is een reden om een model zonder gepubliceerde benchmark te kiezen. Beide zijn redenen om je niet op één model vast te leggen.

Kortom

Als je workload kort is, is Sol de eenvoudige keuze: het staat derde op de coderingsindex, het heeft onafhankelijke cijfers op alle fronten, en de inputzijde is gedocumenteerd. Als je workload lang is, slaat de rekensom scherp om — de long-contextlaag van Sol kost ongeveer 26 keer zoveel als het promotietarief van LongCat-2.5-Preview voor dezelfde read van 500.000 tokens, en Sol is degene waarvan de recallscore, 84, daadwerkelijk de vraag beantwoordt of het lange venster werkt. Je koopt een gemeten lang venster tegen een frontierprijs, tegenover een ongemeten lang venster tegen een kortingsprijs die de leverancier al als tijdelijk heeft bestempeld.

De faalmodus die je moet vermijden, is die als vergelijkbare opties te behandelen. Het zijn niet hetzelfde product dat tegen verschillende prijzen wordt verkocht; het zijn een gedocumenteerde capaciteit en een belofte. De juiste manier om de kloof te dichten is LongCat-2.5-Preview te draaien op je eigen taken met een lange context terwijl het gratis is via OpenCode of goedkoop via Meituan — en Sol achter een router te houden, zodat op de dag dat het promotietarief verdwijnt, of de laag voor lange context je budget overschrijdt, de overstap een configuratieregel is in plaats van een migratie.