Source: https://ailoot.ai/models/es/meituan-longcat-2-0/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/meituan-longcat-2-0/ Language: es # Meituan: LongCat 2.0 [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/meituan-longcat-2-0/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/meituan-longcat-2-0/facts.json) ## [Meituan: LongCat 2.0](https://ailoot.ai/models/es/meituan-longcat-2-0/) LongCat 2.0 es el modelo de texto de Meituan para programación, cambios a nivel de repositorio, resolución prolongada de problemas y flujos de agentes controlados por la aplicación. Su ventana de contexto publicada es de 1 048 756 tokens. Utiliza el ID exacto meituan/longcat-2.0 con Chat Completions, proporcionando el código, los documentos y los resultados de herramientas pertinentes como texto. - [**Ailoot Ultra · Chat Completions** `POST /v1/chat/completions` `meituan/longcat-2.0`](https://ailoot.ai/models/es/meituan-longcat-2-0/#method-0) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. LongCat 2.0 es un modelo de lenguaje de mezcla dispersa de expertos de Meituan, con 48 mil millones de parámetros activos de un total de 1.6 billones. Su función publicada incluye programación, cambios a nivel de repositorio, resolución de problemas a largo plazo y flujos de agentes. Selecciona meituan/longcat-2.0 con POST /v1/chat/completions utilizando model y un array messages. Este perfil acepta texto y produce texto o solicitudes de llamada a funciones dentro de la conversación. Para un cambio en un repositorio, proporciona los archivos o extractos pertinentes, el comportamiento que debe cambiar y las restricciones que la implementación debe conservar. Solicita un resultado concreto, como un parche, una secuencia propuesta de cambios o una explicación de cómo se propaga un fallo por los módulos proporcionados. Para el análisis de documentos, proporciona el texto de origen real e identifica las preguntas que debe resolver la respuesta. Etiqueta los distintos pasajes de origen para que la respuesta pueda relacionar sus conclusiones con el material proporcionado. La ventana de contexto publicada es de 1 048 756 tokens, y la ficha del modelo indica hasta 262 144 tokens de generación. Planifica el material de origen, el historial de conversación, los resultados de herramientas y la respuesta solicitada dentro del presupuesto total de contexto. Establece max\_tokens para la cantidad de salida solicitada. Un contexto amplio puede albergar una cantidad considerable de texto, pero la tarea sigue beneficiándose de límites explícitos entre archivos, del objetivo actual y de una descripción de lo que debe contener una respuesta útil. Los controles admitidos incluyen tools y tool\_choice para llamadas a funciones. Una aplicación puede declarar funciones para leer un archivo seleccionado, ejecutar una comprobación aprobada u obtener un registro, y proporcionar después los datos resultantes en turnos posteriores de la conversación. El modelo puede solicitar una llamada a función; tu aplicación valida sus argumentos, realiza la acción permitida y devuelve el resultado. Mantén juntos la solicitud, el resultado de la herramienta y la respuesta siguiente cuando una tarea abarque varios pasos. Otros parámetros publicados incluyen temperature, top\_p, top\_k, min\_p, stop, seed, frequency\_penalty, presence\_penalty y repetition\_penalty. reasoning e include\_reasoning también aparecen en la lista de parámetros admitidos. El perfil del modelo no admite response\_format, por lo que una instrucción de producir JSON sigue siendo una instrucción del prompt. Analiza y valida cualquier texto estructurado antes de pasarlo a código, a una base de datos o a otro flujo de trabajo. Utiliza una respuesta completa de Chat Completions cuando el siguiente paso necesite la respuesta ensamblada, o texto en streaming cuando la aplicación lo muestre a medida que llega. Lee el contenido del mensaje y las llamadas a herramientas de las choices devueltas, conservando usage y la información de la respuesta. Ensambla los deltas del streaming antes de considerar completo un parche propuesto o una respuesta estructurada. Para un cambio de código, evalúa la propuesta completada frente a los requisitos proporcionados y las comprobaciones reales antes de aplicar su resultado. **Ailoot Ultra · Chat Completions** `POST /v1/chat/completions` `meituan/longcat-2.0` [`meituan/longcat-2.0`](https://ailoot.ai/models/es/#m=meituan%2Flongcat-2.0&route=Ultra&caller=meituan%2Flongcat-2.0&fmt=chat) Meituan /`meituan/longcat-2.0` ### Primeros pasos LongCat 2.0 es el modelo de texto de Meituan para programación, cambios a nivel de repositorio, resolución prolongada de problemas y flujos de agentes controlados por la aplicación. Su ventana de contexto publicada es de 1 048 756 tokens. Utiliza el ID exacto meituan/longcat-2.0 con Chat Completions, proporcionando el código, los documentos y los resultados de herramientas pertinentes como texto. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Chat Completions** `POST /v1/chat/completions` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Contexto 1.048.756 tokens Formato de salida JSON or supported SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites meituan/longcat-2.0 | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`array` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— | | Campo`n` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`seed` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`stop` | Tipo`` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`frequency_penalty` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`presence_penalty` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`user` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`optional` | Contratostream, max\_tokens, max\_completion\_tokens, n, temperature, top\_p, seed, stop, frequency\_penalty, presence\_penalty, user | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`conditions` | Contrato | Ciclo de vida: `synchronous_json_or_sse` ### Planes Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo rápido Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default) #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0015** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.006** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00003** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Chat Completions curl · crea una sola vez y conserva el resultado completo ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "meituan/longcat-2.0", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · Chat Completions JSON or supported SSE ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`meituan/longcat-2.0`](https://ailoot.ai/models/es/#m=meituan%2Flongcat-2.0&route=Ultra&caller=meituan%2Flongcat-2.0&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`meituan/longcat-2.0`](https://ailoot.ai/models/es/#m=meituan%2Flongcat-2.0&route=Ultra&caller=meituan%2Flongcat-2.0&fmt=chat) FAQ · Meituan: LongCat 2.0 ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `meituan/longcat-2.0`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `meituan/longcat-2.0`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens`, `max_completion_tokens`, `n`, `temperature`, `top_p`, `seed`, `stop`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `user` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/chat/completions` · `meituan/longcat-2.0`: `ctx`: `1048756`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_completion_tokens.minimum`: `1`; `n.minimum`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.