LongCat-2.5-Preview 与 GPT-5.6 Sol：100 万令牌窗口在双方各需多少成本

关于LongCat-2.5-Preview与GPT-5.6 Sol的对比，最有价值的一点并不是哪一个更聪明，而是两者都宣称拥有约一百万个 token 的上下文窗口，却只有其中一个在整个窗口范围内收取同样的价格。Sol 在输入 token 超过 272,000 之后价格翻倍。而就 Meituan 所公布的价目表而言，LongCat-2.5-Preview 完全没有分档。正是这一结构性的差异，在还没查任何基准测试之前，就已经决定了大多数真实的长文档工作负载的走向——而这类事情是规格参数对比永远不会告诉你的，因为两款模型都把“1M”印成同样大的字号。

以下是每一项实际记录在案的内容，按值得提出的问题来整理。

百万 token 窗口在两边是同一个产品吗？

不，区别不在于窗口——而在于你填充它时会发生什么。我们的产品目录中，Sol 提供 1,050,000 个 token 的上下文窗口，最大输出为 128,000 个 token；对于不超过 272,000 个 token 的请求，每百万输入 token 收费 $4.00，每百万输出 token 收费 $20.00；缓存输入为每百万 $0.40，缓存写入为每百万 $5.00。超过该阈值后，费率上调至每百万 $8.00 和 $30.00。因此，在 Sol 上处理一份 500,000 个 token 的文档时，整个请求都按长上下文费率计费，而不是混合费率。

LongCat-2.5-Preview 标示的上下文长度为 1,000,000 个 token，最大输出为 131,072 个 token。其价目表发布在美团自家平台上，并在那里标注为限时折扣：每百万未缓存输入 token 0.30 美元，每百万已缓存输入 token 0.006 美元，每百万输出 token 1.20 美元。美团没有公布第二档。这并不等于说不存在第二档——而是说供应商没有描述过这样一档，而一个未被描述的价格，并不是你能用来做预算的价格。

给它一个数字。一次读取 500,000 token 并写回 20,000 token，在 Sol 的长上下文档位下大约要花 4.60 美元，而在 LongCat-2.5-Preview 的已公布促销价下大约只要 17 美分。这两个数字都是基于已公布价目表算出来的，并非实测。这个比例大到足以改变哪些尝试在经济上还算合理：按 Sol 的长上下文费率，把一个代码库喂给模型是一个需要权衡的决定；按 LongCat 的费率，这更接近默认操作。

哪一个的数字背后有证据？

Sol，以很大优势领先，而这正是让这一比较不至于沦为纯粹价格之争的部分。Sol 是 2026 年 7 月发布的产品，在我们的目录中拥有完整的独立档案：Coding Index 为 77.4，在 Artificial Analysis 追踪的模型中排名第三；Intelligence Index 为 47，位列第十三；GPQA Diamond 94.1%；Humanity's Last Exam 49.5%；SciCode 57.1%；Terminal-Bench v2.1 为 88.0；τ²-Bench 为 85.1。所有这些数据均来自 Artificial Analysis，而非 OpenAI。

对于这一对比而言，它最相关的数字是长上下文召回率（Long-Context Recall）：84。在我们收录的前沿模型中，这是最高的，而它衡量的是模型是否仍能利用长输入深处的信息——这正是大上下文窗口本应回答的问题。而且它是在 Sol 自己的上下文长度下、按 Sol 自己的标准测得的。

LongCat-2.5-Preview 没有对等产品。美团在 2026 年 9 月 25 日的更新日志条目中声称其具备图像理解、编码能力，并兼容"Claude Code 及其他主流开发环境"，还点名了 Hermes、OpenClaw、OpenCode 和 Kilo Code。该条目未公布任何基准测试表、模型卡或技术报告。约 1.6 万亿总参数、每 token 约 480 亿激活参数，这些数据来自美团网站元数据和中国行业媒体报道，而非官方文档。HuggingFace 上没有 LongCat-2.5-Preview 仓库，美团的 GitHub 组织下也没有，而 OpenCode 随附的目录元数据将开放权重记录为 false。

输入侧是否匹配，还是只有输出侧？

这正是 Sol 的配置更广泛、而 LongCat 尚存争议的地方。在我们的目录中，Sol 接受文本、图像和文件作为输入，并返回文本。LongCat-2.5-Preview 的更新日志将图像理解列为其头条新增功能——"解析图像内容，以实现跨模态问答、内容摘要和复杂视觉推理"——但美团自己的"检索模型"文档中的示例响应仍显示 input_modalities 为 ["text"]，并带有 text->text 模态字符串。该示例可能只是过时了。但它毕竟是厂商公开的契约，诚实的解读是：在你亲自测试之前，图像输入只是宣称支持，而非已确认支持。

一个实际后果是：来自 LongCat-2.5-Preview 的推理轨迹会以交错的形式出现在 reasoning_content 字段中，而不是作为一个采样参数。如果解析聊天补全结果的框架没有预料到这个字段，就会悄无声息地丢弃模型的思考过程——不报错，只是给出更差的答案。无论你对模型本身作何判断，都应先检查这一点。

哪一个是你真正能坚持的路线？

Sol 是我们自己的模型之一。我们按 OpenAI 的标价提供它，零加价，因此供应商一旦调价，当天就会反映到你的账单上，而不必等到下次续费；同时自动故障转移会把性能退化的请求转到健康的提供商，而你的应用对此浑然不觉。LongCat-2.5-Preview 并不在我们的路由之列——我们不提供它，本文中的任何内容都不应被解读为声称我们提供该模型。

正是这种不对称性，让路由层在这一具体对比中——而非作为泛泛之谈——有了用武之地。Sol 的分级定价意味着，同一个任务完全可能仅仅因为输入长度就多花一倍的钱，而阈值恰好落在 272,000 个 token 上——这个数字你的应用在发出请求之前就已经知道。按请求规模把工作负载拆分到不同提供商，正是路由 DSL 的用武之地，而模型融合则更进一步：可以在同一个请求上组合两个模型，这样长上下文处理和高质量综合步骤就不必是同一个模型、按同一费率运行。这两点都不是选择一款没有公开基准的模型的理由，而都是不要把模型硬性绑死在一个上的理由。

底线

如果你的工作负载较短，Sol 就是直接了当的选择：它在编码指数上排名第三，各项指标都独立给出，而且其输入侧有文档说明。如果你的工作负载较长，算法结果就会急剧反转——对于同样的 500,000 token 读取，Sol 的长上下文档位成本大约是 LongCat-2.5-Preview 促销费率的 26 倍，而 Sol 正是那个召回分数为 84、真正能回答长窗口是否有效的选择。你是在以前沿价格购买一个经过实测的长窗口，对比一个以折扣价提供的、尚未实测的长窗口，而后者已被供应商标记为临时性。

要避免的失败模式，是把这两者当作可比的选项。它们不是同一款产品卖不同的价格，而是一项有据可查的能力与一个承诺。弥合差距的正确做法是：趁 LongCat-2.5-Preview 通过 OpenCode 免费、或通过 Meituan 低价可用时，用你自己的长上下文任务来跑它；同时把 Sol 放在路由器之后，这样当促销价消失、或长上下文档位超出你的预算时，切换只需改一行配置，而不是做一次迁移。