# LongCat-2.5, da Meituan: modelo de custo menor para agentes

> A Meituan lançou o LongCat-2.5 para agentes de código, a US$ 1,20 por milhão de tokens de saída. Veja o que foi anunciado e como testar o modelo nos seus agentes.

Fonte: https://flownexus.com.br/blog/meituan-longcat-2-5-modelo-barato-agentes-codigo/

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## Meituan lança o LongCat-2.5 para agentes de código: como testar um modelo de custo menor sem trocar toda a operação
[Engenharia](https://flownexus.com.br/blog/categoria/engenharia/)2 de novembro de 20266 min de leituraMarlos Hoffmann
A Meituan lançou o LongCat-2.5, modelo multimodal feito para agentes que executam tarefas longas de programação, com preço promocional de US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de saída. Veja o que foi anunciado e como testar um modelo de custo menor nos seus agentes com segurança.

### Resposta curta
A chinesa Meituan lançou o LongCat-2.5, um modelo de IA feito para agentes que programam por longos períodos, com preço promocional de US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de saída. O modelo funciona com ferramentas de agentes de código já usadas no mercado. Para empresas, o recado é montar os agentes de forma que dê para testar um modelo novo em tarefas reais, medindo custo e qualidade, sem reescrever o sistema.

### O que a Meituan lançou?
Segundo o [TechNode](https://technode.com/2026/11/02/meituan-launches-longcat-2-5-multimodal-ai-model-for-extended-coding-tasks/), a Meituan lançou o LongCat-2.5 em 2 de novembro de 2026. O modelo tem 1,6 trilhão de parâmetros no total, com cerca de 48 bilhões ativos por token, e foi pensado para a execução contínua de agentes, e não só para conversas curtas.
No [anúncio oficial](https://longcat.ai/blog/longcat-2.5), a empresa explica que o treino incluiu mais sequências longas de tarefas e aprendizado por reforço em larga escala, voltado a bases de código complexas e projetos completos. Um ponto chama a atenção: falhas reais de agentes são convertidas em tarefas de treino reproduzíveis e verificáveis, para cobrir as lacunas do modelo.
O modelo também trata imagem e texto no mesmo formato de tokens, o que permite tarefas de código visual, design e 3D. Segundo o TechNode, ele está disponível no chat e na plataforma de API da LongCat, com publicação no GitHub e no Hugging Face prevista.
Tem um processo assim na sua empresa?
Conte o que precisa. Cada pedido é lido pela equipe técnica, não por um robô de vendas.
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### Quanto custa?
Pela [página de preços](https://longcat.ai/platform/docs/pricing/longcat-2.5), o LongCat-2.5 está com desconto por tempo limitado, cobrado por milhão de tokens:
- Entrada sem cache: US$ 0,30 (¥ 2).
- Entrada com cache: US$ 0,006 (¥ 0,04).
- Saída: US$ 1,20 (¥ 8).
A própria página avisa que os preços podem mudar e que valem os valores exibidos na plataforma e na fatura. Segundo a [página do modelo no Vercel AI Gateway](https://vercel.com/ai-gateway/models/longcat-2.5), o contexto vai até cerca de 1 milhão de tokens, com saída de até 131 mil tokens.
No [registro de mudanças da plataforma](https://longcat.ai/platform/docs/change-log), a LongCat informa que o modelo é compatível com Claude Code, Codex, Hermes e outras ferramentas de agentes. A documentação traz endereços de API nos formatos da Anthropic e da OpenAI, o que reduz o trabalho de integração.

### E os testes de desempenho?
A Meituan publicou comparações com outros modelos em testes de agentes de código, de agentes gerais e de tarefas visuais. São números da própria empresa: parte foi rodada por ela e parte veio de relatórios públicos. Servem como ponto de partida, mas não substituem um teste com as suas tarefas.

### O que isso muda para quem usa agentes de código?
Agente de código consome muitos tokens, porque lê arquivos, roda comandos e repete tentativas. Em tarefas longas, o preço por milhão de tokens pesa direto na conta do mês. Ter mais opções de modelo, com preços diferentes, abre espaço para dividir o trabalho: tarefas simples e repetitivas num modelo de custo menor, tarefas críticas no modelo que já dá o resultado esperado.
Isso só funciona se trocar de modelo for simples. É o mesmo ponto do nosso texto sobre [não depender de um único fornecedor de IA](https://flownexus.com.br/blog/openai-reduz-meta-rodada-dependencia-fornecedor-ia/).

### Como testar um modelo novo sem risco?
- Separe de 20 a 50 tarefas reais e já resolvidas do seu time, com o resultado esperado de cada uma.
- Rode as mesmas tarefas no modelo atual e no novo, com a mesma ferramenta de agente e as mesmas permissões.
- Meça a taxa de acerto, o custo por tarefa concluída e o tempo, e não só o preço por token.
- Rode o teste num ambiente isolado, sem acesso a dados de produção nem a credenciais reais.
- Leia os termos de uso e de tratamento de dados do fornecedor antes de enviar código ou dados de clientes, por causa da LGPD e dos contratos.
- Lembre que o preço é promocional: faça a conta também com um cenário de preço maior.
Para acompanhar o custo e o retorno depois do teste, vale ler [como medir custo e retorno de agentes de código](https://flownexus.com.br/blog/anthropic-relatorios-gasto-ia-roi-agentes-codigo/).

### Como a FlowNexus pode ajudar?
Na FlowNexus, construímos agentes de IA sob medida com a camada de modelo separada do resto do sistema. Assim, dá para testar e trocar de modelo medindo custo e qualidade em tarefas reais, com permissões e registros desde o primeiro dia. Se você quer reduzir o custo dos seus agentes sem perder controle, podemos começar com um teste comparativo.

### Perguntas frequentes
O que é o LongCat-2.5? É um modelo de IA da Meituan, lançado em 2 de novembro de 2026, com 1,6 trilhão de parâmetros no total e cerca de 48 bilhões ativos por token, feito para agentes que executam tarefas longas de programação e que também entende imagens.
Quanto custa usar o LongCat-2.5? No preço promocional por tempo limitado, US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada sem cache, US$ 0,006 com cache e US$ 1,20 por milhão de tokens de saída. A empresa avisa que os preços podem mudar.
Vale trocar o modelo dos meus agentes agora? A recomendação é testar antes, com tarefas reais do seu time, em ambiente isolado, comparando acerto e custo por tarefa concluída. A troca só faz sentido se os números se sustentarem no seu caso.

### Leia também
- [OpenAI reduz a meta da nova rodada: por que não depender de um único fornecedor de IA](https://flownexus.com.br/blog/openai-reduz-meta-rodada-dependencia-fornecedor-ia/)
- [Anthropic lança relatórios de gasto com IA: como medir custo e retorno de agentes de código](https://flownexus.com.br/blog/anthropic-relatorios-gasto-ia-roi-agentes-codigo/)
- [Agentes de IA não rodam só em GPU: o que entra no custo de infraestrutura](https://flownexus.com.br/blog/custo-infraestrutura-agentes-ia/)

### Fontes
- [TechNode: Meituan launches LongCat-2.5 multimodal AI model for extended coding tasks, 2 de novembro de 2026](https://technode.com/2026/11/02/meituan-launches-longcat-2-5-multimodal-ai-model-for-extended-coding-tasks/)
- [LongCat: Introducing LongCat-2.5 (anúncio oficial)](https://longcat.ai/blog/longcat-2.5)
- [LongCat API Docs: preços do LongCat-2.5](https://longcat.ai/platform/docs/pricing/longcat-2.5)
- [LongCat API Docs: registro de mudanças](https://longcat.ai/platform/docs/change-log)
- [Vercel AI Gateway: LongCat-2.5](https://vercel.com/ai-gateway/models/longcat-2.5)

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