LongCat
LongCat adalah keluarga model dasar terbuka Meituan yang dibangun untuk penalaran konteks panjang dan pengkodean keagenan, disampaikan melalui API yang kompatibel dengan OpenAI/Anthropic dan mencakup varian obrolan cepat, pemikiran mendalam, dan multimodal.
https://longcat.chat/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Jul 9, 2026
Apa itu LongCat
LongCat adalah keluarga model bahasa besar (LLM) yang dikembangkan oleh Meituan, diposisikan di sekitar pemahaman konteks panjang, alur kerja agen yang menggunakan alat, dan kemampuan pengkodean/tingkat repositori yang kuat. Ini mencakup model Mixture-of-Experts (MoE) skala besar unggulan seperti LongCat-2.0 (total 1.6T parameter dengan ~48B diaktifkan per token) dan model berorientasi efisiensi seperti LongCat-Flash (total 560B parameter dengan ~18.6B–31.3B diaktifkan, rata-rata ~27B). LongCat dapat diakses melalui pengalaman web LongCat (longcat.ai / longcat.chat) dan platform API yang kompatibel dengan format mainstream, memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikannya ke dalam tumpukan yang ada dengan perubahan minimal.
Fitur Utama LongCat
LongCat adalah keluarga model AI skala besar dan platform API dari Meituan yang dirancang untuk obrolan throughput tinggi, alur kerja agen, dan pengkodean konteks panjang. Ini mencakup varian seperti LongCat-Flash-Chat (model percakapan cepat, tidak berpikir), LongCat-Flash-Thinking (model penalaran berpikir mendalam), LongCat-Flash-Omni (persepsi modalitas penuh), dan LongCat-2.0 (MoE triliun parameter yang dioptimalkan untuk pengkodean agen dengan konteks ultra-panjang asli). Di seluruh jajaran, LongCat menekankan efisiensi melalui aktivasi dinamis Mixture-of-Experts, perilaku alat/agen yang kuat, dan penerapan yang fleksibel melalui API yang kompatibel dengan OpenAI ditambah dukungan untuk kerangka kerja penyajian umum.
Efisiensi Mixture-of-Experts: Menggunakan perutean MoE untuk mengaktifkan hanya sebagian parameter per token (misalnya, LongCat-Flash mengaktifkan ~18,6B–31,3B dari 560B; LongCat-2.0 mengaktifkan ~33B–56B dari 1,6T), meningkatkan biaya/kinerja untuk beban kerja produksi.
Jajaran model untuk mode interaksi yang berbeda: Menyediakan beberapa varian: Flash-Chat untuk respons langsung yang cepat, Flash-Thinking untuk penalaran yang lebih mendalam, Flash-Omni untuk interaksi multimodal ujung-ke-ujung, dan LongCat-2.0 untuk pengkodean agen dan tugas konteks besar.
Konteks ultra-panjang (hingga 1 juta token di LongCat-2.0): Dukungan konteks panjang asli yang ditujukan untuk basis kode besar dan alur kerja multi-dokumen, diaktifkan oleh teknik perhatian jarang (misalnya, LongCat Sparse Attention) untuk mengurangi hambatan penskalaan.
API yang kompatibel dengan OpenAI dan Anthropic: Platform API LongCat mendukung penyelesaian obrolan gaya OpenAI (/v1/chat/completions) dan pesan gaya Anthropic (/v1/messages), memudahkan integrasi ke aplikasi dan perkakas yang ada.
Dukungan penerapan dalam tumpukan penyajian umum: Termasuk adaptasi dan panduan untuk menerapkan model dengan SGLang dan vLLM, mendukung hosting mandiri praktis dan pengaturan inferensi yang dapat diskalakan.
Kekuatan tugas agen: Diposisikan untuk alur kerja yang mengikuti instruksi dan dilengkapi alat (sesi multi-giliran yang panjang, agen pengkodean), dengan LongCat-2.0 secara khusus dipasarkan untuk kinerja pengkodean agen.
Kasus Penggunaan LongCat
Pengkodean agen untuk repositori besar: Gunakan konteks panjang LongCat-2.0 untuk merefaktor, mengimplementasikan fitur, dan menjalankan debugging multi-langkah di seluruh basis kode besar sambil menjaga koherensi selama riwayat proyek yang ekstensif.
Obrolan dukungan pelanggan bervolume tinggi: Terapkan LongCat-Flash-Chat untuk dukungan percakapan latensi rendah, sensitif biaya di mana respons cepat dan kepatuhan instruksi yang kuat menjadi penting.
Asisten perusahaan yang dilengkapi alat: Bangun kopilot internal yang mengatur alat (pencarian, tiket, QA dokumentasi) selama sesi multi-giliran yang panjang, memanfaatkan jendela konteks besar dan perilaku agen.
Penalaran mendalam dan alur kerja seperti bukti: Gunakan Flash-Thinking (dan arah berorientasi pembuktian terkait yang dirujuk dalam ekosistem) untuk tugas-tugas yang membutuhkan pertimbangan lebih, seperti analisis kompleks, perencanaan langkah, atau penalaran gaya formal.
Aplikasi multimodal (pemahaman gambar/audio/video): Gunakan LongCat-Flash-Omni dan proyek modalitas terkait untuk mendukung asisten yang dapat memahami dan merespons di seluruh modalitas untuk peninjauan, triase, atau alur pemahaman konten.
Kelebihan
Desain MoE yang efisien memungkinkan kinerja kompetitif dengan komputasi aktif per token yang lebih rendah daripada model padat dengan skala serupa.
Beberapa varian khusus (obrolan, berpikir, omni, pengkodean) memudahkan pemilihan model yang selaras dengan kebutuhan latensi vs. penalaran.
Kompatibilitas API dengan format OpenAI/Anthropic mengurangi gesekan integrasi dan biaya migrasi.
Penempatan konteks panjang yang kuat (hingga 1 juta token di LongCat-2.0) mendukung alur kerja dokumen besar dan repositori besar.
Kekurangan
Penerapan skala besar masih bisa membutuhkan infrastruktur yang berat meskipun efisiensi MoE (kompleksitas penyajian dan perutean, persyaratan memori/paralelisme).
Klaim fitur dan perbandingan benchmark dapat bervariasi berdasarkan alat/mode evaluasi (misalnya, "tidak berpikir" vs. "berpikir"), memerlukan validasi yang cermat untuk beban kerja tertentu.
Kompleksitas ekosistem (beberapa model, template, tombol penerapan) dapat meningkatkan overhead pengaturan dan operasional untuk tim yang baru menggunakan penyajian MoE.
Cara Menggunakan LongCat
1) Buat akun LongCat: Buka situs resmi (https://longcat.ai atau https://longcat.chat) dan daftar/masuk. Ini diperlukan untuk mengakses Platform API.
2) Hasilkan kunci API: Di Platform API, buka halaman Kunci API dan klik “Buat Kunci API”. Salin dan simpan kunci dengan aman (hanya ditampilkan sekali). Jika Anda kehilangannya, Anda harus membuat yang baru.
3) Pilih gaya API (kompatibel dengan OpenAI atau kompatibel dengan Anthropic): LongCat menyediakan endpoint terpadu (https://api.longcat.chat) dan mendukung dua format permintaan: kompatibel dengan OpenAI (POST /openai/v1/chat/completions) dan kompatibel dengan Anthropic (POST /anthropic/v1/messages). Pilih yang sesuai dengan SDK/perkakas Anda yang sudah ada.
4) Panggil LongCat menggunakan REST API yang kompatibel dengan OpenAI (uji cepat): Kirim permintaan POST ke https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions dengan header Authorization: Bearer YOUR_API_KEY dan badan JSON yang berisi model (misalnya, "LongCat-2.0"), pesan (peran sistem/pengguna/asisten), dan max_tokens. Secara opsional atur suhu dan aliran.
5) Panggil LongCat menggunakan OpenAI Python SDK (base_url yang kompatibel dengan OpenAI): Gunakan OpenAI SDK dengan base_url="https://api.longcat.chat/openai" dan api_key="YOUR_APP_KEY". Kemudian panggil client.chat.completions.create(model="LongCat-2.0", messages=[...], max_tokens=...).
6) Panggil LongCat menggunakan Anthropic SDK (base_url yang kompatibel dengan Anthropic): Gunakan Anthropic SDK dengan base_url="https://api.longcat.chat/anthropic/" dan atur Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Kemudian panggil client.messages.create(model="LongCat-2.0", max_tokens=..., messages=[...]).
7) Aktifkan atau nonaktifkan “berpikir” (jika didukung oleh model/endpoint): Beberapa contoh LongCat API menunjukkan sakelar berpikir: {"type":"enabled"} untuk mengaktifkan berpikir dan {"type":"disabled"} untuk menonaktifkannya. Sertakan dalam parameter permintaan Anda di mana didukung.
8) Nyalakan streaming (SSE) untuk keluaran real-time: Atur "stream": true di badan permintaan untuk menerima respons streaming Server-Sent Events (SSE).
9) Tangani batas laju dan keandalan: Jika Anda menerima kesalahan 429 (permintaan terlalu cepat), terapkan percobaan ulang backoff eksponensial dan/atau kurangi laju permintaan. Pastikan juga input Anda (pesan + max_tokens) tidak melebihi jendela konteks maksimum model.
10) Daftar model yang tersedia (penemuan opsional): Gunakan GET https://api.longcat.chat/v1/models untuk mendaftar model, dan GET https://api.longcat.chat/v1/models/{model} untuk mengambil detail model.
11) Gunakan LongCat di OpenCode (integrasi opsional): Konfigurasikan OpenCode dengan penyedia yang kompatibel dengan OpenAI yang menunjuk ke baseURL "https://api.longcat.chat/openai" dan apiKey Anda. Tambahkan nama model LongCat (misalnya, "LongCat-2.0-Preview") di bagian model, lalu mulai opencode dan ganti model melalui /models.
12) Deploy LongCat-Flash-Chat secara lokal (self-hosting opsional): Instal dependensi (penyiapan CUDA/NVIDIA, alat build), instal SGLang (misalnya, "sglang[all]>=0.5.2.rc0"), lalu luncurkan server seperti: python3 -m sglang.launch_server --model meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat-FP8 --trust-remote-code --attention-backend flashinfer --enable-ep-moe --tp 8. Untuk multi-node, gunakan BF16 dengan paralelisme tensor/expert seperti yang direkomendasikan dalam panduan deployment.
13) Dapatkan bantuan jika verifikasi login gagal: Jika Anda tidak menerima kode verifikasi, hubungi [email protected]. Pengguna Daratan Tiongkok juga dapat menghubungi 1010-7888 sesuai FAQ platform.
FAQ LongCat
Platform Terbuka API LongCat menyediakan layanan proxy model AI khusus untuk model seri LongCat.
Video LongCat
Artikel Populer
Atoms: Platform AI Multi-Agen yang Mengubah Ide menjadi Produk Siap Diluncurkan
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Apa Itu, Bagaimana Cara Kerjanya, dan Cara Menggunakannya di Tahun 2026
Apr 15, 2026
Ulasan Atoms — Pembuat Produk AI yang Mendefinisikan Ulang Kreasi Digital di Tahun 2026
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Cara Menerapkan dan Menggunakan Agen AI "Lakukan-Untuk-Anda" Sejati (Pembaruan 2026)
Apr 3, 2026
Alat AI Terbaru Serupa dengan LongCat
Athena AI
Athena AI adalah platform bertenaga AI yang serbaguna yang menawarkan bantuan belajar yang dipersonalisasi, solusi bisnis, dan pelatihan hidup melalui fitur seperti analisis dokumen, pembuatan kuis, kartu flash, dan kemampuan obrolan interaktif.
Aguru AI
Aguru AI adalah solusi perangkat lunak on-premises yang menyediakan pemantauan komprehensif, keamanan, dan alat optimisasi untuk aplikasi berbasis LLM dengan fitur seperti pelacakan perilaku, deteksi anomali, dan optimisasi kinerja.
GOAT AI
GOAT AI adalah platform yang didukung AI yang menyediakan kemampuan ringkasan satu klik untuk berbagai jenis konten termasuk artikel berita, makalah penelitian, dan video, sambil juga menawarkan orkestrasi agen AI canggih untuk tugas spesifik domain.
GiGOS
GiGOS adalah platform AI yang menyediakan akses ke berbagai model bahasa canggih seperti Gemini, GPT-4, Claude, dan Grok dengan antarmuka intuitif bagi pengguna untuk berinteraksi dan membandingkan berbagai model AI.
Alat AI Populer Seperti LongCat
GPT‑5.5 | ChatGPT Official
GPT-5.5 di ChatGPT adalah model terbaru yang berfokus pada pekerjaan dari OpenAI yang dirancang untuk memahami tujuan yang kompleks, menggunakan alat secara efektif, memeriksa pekerjaannya, dan melaksanakan tugas multi-langkah (pengkodean, penelitian, dokumen, spreadsheet) hingga selesai dengan perlindungan yang lebih kuat.
SearchGPT
SearchGPT adalah prototipe pencarian yang didukung AI oleh OpenAI yang memberikan jawaban cepat, percakapan dengan sumber yang jelas menggunakan model GPT.
ContextGem
ContextGem adalah framework LLM open-source gratis yang menyederhanakan data terstruktur dan ekstraksi wawasan dari dokumen dengan kode minimal melalui abstraksi bawaan yang kuat dan fitur otomatis.
AI CLI
AI CLI adalah alat antarmuka baris perintah sumber terbuka yang membawa kemampuan AI langsung ke terminal Anda, memungkinkan Anda untuk berinteraksi dengan berbagai model AI seperti GPT OpenAI dan Claude Anthropic melalui perintah sederhana.