LongCat-2.5-Preview vs GPT-5.6 Sol: Vad ett 1M-tokensfönster kostar på vardera sidan

Det mest användbara man kan säga om LongCat-2.5-Preview jämfört med GPT-5.6 Sol är inte vilken av dem som är smartare. Det är att båda annonserar ett kontextfönster på ungefär en miljon token, och att bara en av dem tar samma pris för hela fönstret. Priset för Sol fördubblas efter 272 000 indatatokens. LongCat-2.5-Previews publicerade prislista, i den mån Meituan skriver ner den, har inte några nivåer alls. Den enda strukturella skillnaden avgör de flesta verkliga arbetsbelastningar med långa dokument innan man ens tittar på ett benchmark – och det är den typ av sak som en jämförelse av specifikationsblad aldrig kommer att visa dig, eftersom båda modellerna skriver "1M" i samma teckenstorlek.

Här är vad som faktiskt finns dokumenterat för var och en, organiserat efter de frågor som är värda att ställa.

Är fönstret med en miljon token samma produkt på båda sidor?

Nej, och skillnaden är inte fönstret – det är vad som händer när du fyller det. I vår katalog har Sol ett kontextfönster på 1 050 000 token och en maximal utdata på 128 000 token, till $4,00 per miljon indatatoken och $20,00 per miljon utdatatoken för förfrågningar på upp till 272 000 token, med cachad indata för $0,40 per miljon och cacheskrivningar för $5,00 per miljon. Över den tröskeln höjs satserna till $8,00 och $30,00 per miljon. Så en dokumentgenomgång på 500 000 token med Sol debiteras enligt långkontextsatsen för hela förfrågan, inte en blandad sådan.

LongCat-2.5-Preview anger 1 000 000 tokens i kontext och 131 072 tokens som maximal utdata. Dess prislista, publicerad på Meituans egen plattform och markerad där som en tidsbegränsad rabatt, är 0,30 USD per miljon ocachade indatatokens, 0,006 USD per miljon cachade indatatokens och 1,20 USD per miljon utdatatokens. Meituan publicerar ingen andra prisnivå. Det är inte samma sak som att säga att ingen sådan finns – det säger att leverantören inte har beskrivit någon, och ett pris som inte beskrivs är inte ett pris man kan budgetera efter.

Sätt en siffra på det. En inläsning på 500 000 token som skriver tillbaka 20 000 token kostar ungefär 4,60 dollar på Sol vid long-context-nivån och ungefär 17 cent på LongCat-2.5-Preview till dess publicerade kampanjpris. Båda siffrorna är aritmetik på publicerade prislistor, inte mätningar. Kvoten är tillräckligt stor för att den förändrar vad som är ekonomiskt rimligt att försöka sig på: vid Sols long-context-priser är det ett beslut att mata in en kodbas i en modell; vid LongCats ligger det närmare ett standardval.

Vilken av dem har belägg bakom siffran?

Sol, med stor marginal, och detta är den del som gör att jämförelsen inte enbart blir ett prisargument. Sol är en utgåva från juli 2026 med en fullständig oberoende profil i vår katalog: ett Coding Index på 77,4, tredje av de modeller som Artificial Analysis följer; ett Intelligence Index på 47 på trettonde plats; GPQA Diamond 94,1 %; Humanity's Last Exam 49,5 %; SciCode 57,1 %; Terminal-Bench v2.1 på 88,0; τ²-Bench på 85,1. Alla dessa har Artificial Analysis som källa, inte OpenAI.

Dess mest relevanta siffra för den här jämförelsen är Long-Context Recall: 84. Det är den högsta bland de frontier-modeller vi erbjuder, och det är ett mått på huruvida modellen fortfarande använder information djupt inne i en lång input — den fråga ett stort kontextfönster förväntas besvara. Mätningen är också utförd vid Sols egen kontextlängd, på Sols egna villkor.

LongCat-2.5-Preview har ingen motsvarighet. Meituans ändringsloggpost för den 25 september 2026 gör anspråk på bildförståelse, kodningsförmåga och kompatibilitet med "Claude Code och andra vanliga utvecklingsmiljöer", och nämner Hermes, OpenClaw, OpenCode och Kilo Code. Den publicerar ingen benchmarktabell, inget modellkort och ingen teknisk rapport. Ungefär 1,6 biljoner parametrar totalt med omkring 48 miljarder aktiva per token rapporteras från Meituans webbplatsmetadata och kinesisk branschbevakning snarare än från dokumentation. Det finns inget LongCat-2.5-Preview-repository på HuggingFace, inget i Meituans GitHub-organisation, och den katalogmetadata som OpenCode levererar anger öppna vikter som falskt.

Matchar ingångssidan, eller bara utgångssidan?

Det är här Sols profil är bredare och LongCats är omstridd. Sol tar emot text, bilder och filer som indata i vår katalog och returnerar text. LongCat-2.5-Previews ändringslogg presenterar bildförståelse som sin främsta nyhet – "tolka bildinnehåll för tvärmodal frågebesvarande, innehållssammanfattning och komplext visuellt resonemang" – men exempelsvaret i Meituans egen dokumentation för "Retrieve Model" visar fortfarande input_modalities som ["text"] med en text->text modalitetssträng. Det exemplet kan helt enkelt vara föråldrat. Det är ändå leverantörens publicerade kontrakt, och den ärliga tolkningen är att bildindata påstås snarare än bekräftas tills du testar det.

En praktisk konsekvens: ett resonemangsspår från LongCat-2.5-Preview kommer i ett sammanflätat reasoning_content-fält i stället för som en samplad parameter. Testharnessar som parsar chattkompletteringar utan att förvänta sig det fältet kommer i tysthet att utelämna modellens tänkande — inget fel, bara ett sämre svar. Vad du än beslutar om själva modellen, kontrollera det först.

Vilken av dem är en rutt du faktiskt kan hålla?

Sol är en av våra. Vi tillhandahåller den till OpenAI:s listpris med noll påslag, så en prisförändring från leverantören når din faktura samma dag i stället för vid nästa förnyelse, och automatisk redundansväxling flyttar en degraderad begäran till en frisk leverantör utan att din applikation märker det. LongCat-2.5-Preview är inte en av våra rutter – vi tillhandahåller den inte, och inget i den här texten bör läsas som att vi påstår att vi gör det.

Det är i den asymmetrin som routing-lagret förtjänar sin plats i just den här specifika jämförelsen snarare än som en allmän randanmärkning. Sols nivåbaserade prissättning innebär att samma uppgift kan kosta dubbelt så mycket enbart på grund av indatalängden, och tröskeln ligger på 272 000 tokens – en siffra som din applikation känner till innan den skickar begäran. Att dela upp en arbetsbelastning efter förfrågningsstorlek mellan leverantörer är precis vad ett routing-DSL är till för, och modellfusion går längre: två modeller kan komponeras i en och samma begäran så att en långkontextkörning och ett syntessteg av hög kvalitet inte behöver vara samma modell till samma pris. Inget av dessa är ett skäl att välja en modell utan publicerat benchmark. Båda är skäl att inte hårdkoda en.

Slutsats

Om din arbetsbelastning är kort är Sol det enkla valet: den ligger trea på kodningsindexet, den har oberoende siffror över hela linjen och dess inputsida är dokumenterad. Om din arbetsbelastning är lång inverteras aritmetiken tvärt — long-context-nivån hos Sol kostar ungefär 26 gånger så mycket som kampanjpriset för LongCat-2.5-Preview för samma läsning på 500 000 token, och Sol är den vars recall-poäng, 84, faktiskt svarar på om det långa fönstret fungerar. Du köper ett uppmätt långt fönster till ett frontier-pris mot ett omätt långt fönster till ett rabattpris som leverantören redan har betecknat som tillfälligt.

Det felmönster som måste undvikas är att behandla dem som jämförbara alternativ. De är inte samma produkt såld till olika priser; de är en dokumenterad förmåga och ett löfte. Det korrekta sättet att överbrygga gapet är att köra LongCat-2.5-Preview på dina egna långkontextuppgifter medan den är gratis via OpenCode eller billig via Meituan — och att hålla Sol bakom en router så att den dag då kampanjpriset försvinner, eller långkontextnivån spränger din budget, är bytet en konfigurationsrad snarare än en migrering.